Calculadora De Valor P

A probabilidade de que a estatística de teste produza valores no mínimo extremo do valor que produziu em sua amostra. É importante ter em mente que essa probabilidade foi calculada sob a suposição de uma hipótese nula verdadeira!

O valor-p é mais intuitivo e responde à pergunta: se eu assumir que a hipótese nula é válida, qual é a probabilidade de o teste que estou fazendo para outra amostra produzir um valor pelo menos tão extremo quanto o que vi? para a amostra que eu já tenho?

Você deve entender a distribuição da estatística de teste, supondo que a hipótese nula seja válida. A função de distribuição cumulativa (cdf) pode ser usada para expressar a probabilidade de que as estatísticas de teste sejam pelo menos tão extremas e tão extremas quanto o valor x para a amostra.

O teste de hipóteses é caracterizado pelas distribuições de probabilidade mais comuns. Isso pode dificultar o cálculo manual do valor p. É provável que você precise usar um computador ou uma tabela estatística para calcular valores aproximados de cdf.

Agora você sabe como calcular o valor-p. Mas, por que você quer fazer isso? A abordagem do valor-p para o teste de hipóteses é uma alternativa à abordagem do valor crítico. O nível de significância (a) é o que os pesquisadores devem definir antes de rejeitar a hipótese nula se ela for verdadeira (portanto erro). Para determinar rapidamente se as hipóteses nulas devem ser rejeitadas nesse nível de significância, você precisará simplesmente comparar seu valor p com qualquer valor a. Explicaremos em detalhes como interpretar os valores-p.

Já mencionamos que o valor-p responde à seguinte pergunta.

Se eu assumir que a hipótese nula é verdadeira, qual é a probabilidade de o teste que estou fazendo para outra amostra produzir um valor pelo menos tão extremo quanto o que vi para o que já tenho?

O que isso significa para você? Você tem duas opções:

Pode ser que a hipótese nula seja válida, mas sua amostra é muito incomum. Imagine que estudamos os efeitos de uma nova droga e obtemos um valor p de 0,03. Em 3% dos estudos semelhantes ao nosso, isso significa que, mesmo que a droga não tenha nenhum efeito, o acaso ainda pode produzir o mesmo valor ou até maior.

Você pode responder à pergunta: "Qual é o valor-p?" com o seguinte: Um valor de p é o nível mais baixo de significância que levaria à rejeição da hipótese nula. Agora, você precisará decidir sobre a hipótese nula em algum nível de significância. Basta comparar seu valor-p com.

O destino da hipótese nula é determinado por a. Se o valor de p fosse 0,03, rejeitaríamos as hipóteses nulas em um nível de significância de 0,05, mas não em 0,01. É por isso que é importante especificar o nível de significância antecipadamente e não ajustar após o valor-p ter sido determinado. Um nível de significância de 0,05 representa o valor mais comum. No entanto, não é mágico.

Nossa calculadora de valor p facilita o cálculo do valor p para estatísticas de teste complexas. Estes são os passos a seguir:

Se você precisar aumentar a precisão com que os cálculos são executados ou modificar a significância, vá para o modo avançado.

As fórmulas a seguir são usadas para calcular o valor p para a função de distribuição cumulativa (CDF), da distribuição normal padrão. É tradicionalmente denotado por Ph.

valor p = Ph (Z==pontuação==)

valor p = 1 - (Z==pontuação==)

valor p = 2 * Ph (- | Z==pontuação==|)

ou

valor p = 2 - 2 * Ph (- | Z==pontuação==|)

Se a estatística de teste se aproxima da distribuição normal N(0,1), usamos o. O teorema do limite central permite que você conte com a aproximação quando tiver amostras grandes (digamos, 50 pontos de dados) e trate a distribuição como normal.

O valor do t-score pode ser calculado usando as seguintes fórmulas. cdf==t, d== representa a função de distribuição cumulativa para a distribuição t-Student com graus de liberdade.

valor p = cdf==t, d==(t==pontuação==)

valor p = 1 - cdf==t, d==(t==pontuação==|)

valor p = 2 * cdf==t, d==(-|t==pontuação==|)

ou

valor p = 2 - 2 * cdf==t, d==(|t==pontuação==|)

Se a estatística do seu teste estiver na distribuição do aluno, você poderá usar a opção de pontuação t. Esta distribuição é semelhante em forma a N(0,1) (em forma de sino, simétrica), mas tem mais caudas. O parâmetro de graus de liberdade determina a forma exata. A distribuição t-Student pode ser distinguida da distribuição normal N(0,1) se o número de graus for maior que 30.

O valor-p não pode ser negativo. Como as probabilidades não podem ser negativas, o valor-p é a probabilidade de que a estatística de teste satisfaça certas condições.

Um valor p alto significa que há uma grande chance de que a estatística de teste para outra amostra produza um valor que seja pelo menos tão extremo quanto o da sua amostra. Você não pode rejeitar a hipótese nula se seu valor p for alto.

Valores de p baixos indicam que há pouca chance de que a estatística de teste para outra amostra produza um valor pelo menos tão extremo ou semelhante ao observado para a amostra atual. Valores de p baixos são evidências para a hipótese alternativa. Eles permitem que você a rejeite.