تعریف ساده و کاملی از P-value

از P-value برای تعیین احتمال مشاهده یک نتیجه خاص یا نتایج بدتر از آن با فرض درست بودن فرضیه صفر استفاده می شود. فرضیه صفر عبارتی است که فرض می کند هیچ تفاوت یا رابطه ای بین دو گروه یا دو متغیر وجود ندارد.

هنگام انجام یک آزمون فرضیه، محققین بر اساس داده هایی که جمع آوری کرده اند، عبارت P-value را محاسبه می کنند. اگر P-value کوچک باشد (معمولاً کمتر از 0/05)، نشان می‌دهد که نتایج مشاهده‌شده بعید است به‌طور تصادفی رخ داده باشند و فرضیه صفر رد می‌شود. از سوی دیگر، اگر P-value بزرگ باشد (معمولاً بیشتر از 0/05)، نشان می‌دهد که نتایج مشاهده‌شده می‌توانست به صورت شانسی اتفاق بیفتد و فرضیه صفر رد نمی‌شود.

به بیان ساده، یک P-value به شما می گوید که چقدر احتمال دارد که نتایج شما به دلیل شانس باشد، نه یک نتیجه واقعی. P-value کوچکتر به این معنی است که نتایج معنی دارتر هستند و احتمال کمتری وجود دارد که به دلیل شانس باشند، در حالی که P-value بزرگتر به این معنی است که نتایج، کمتر معنی دار هستند و احتمال بیشتری وجود دارد که ناشی از شانس باشند.

در نتیجه، p-value یک شاخص آماری است که به محققان کمک می کند تا تعیین کنند آیا نتایجی که به دست آورده اند معنادارند یا اینکه احتمالاً ناشی از شانس هستند. با تفسیر P-value، محققان می توانند از داده های خود نتیجه گیری کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.

برای مثال، فرض کنید در حال آزمایش هستید که آیا یک داروی جدید در درمان یک بیماری خاص مؤثر است یا خیر. فرضیه صفر شما ممکن است این باشد که دارو تاثیری ندارد، در حالی که فرضیه جایگزین شما این است که دارو موثر است. سپس داده‌ها را از نمونه‌ای از بیماران جمع‌آوری کرده و بر اساس نتایج، P-value را محاسبه می‌کنید.

اگر P-value کمتر از 0.05 باشد، نشان می‌دهد که نتایج مشاهده‌شده بعید است به‌طور تصادفی رخ داده باشند و فرضیه صفر رد می‌شود. این بدان معناست که شواهدی برای حمایت از فرضیه جایگزین وجود دارد که دارو موثر است. از سوی دیگر، اگر P-value بیشتر از 0.05 باشد، نشان می‌دهد که نتایج مشاهده‌شده می‌توانست به صورت شانسی و فرضیه صفر رد نمی‌شود. این بدان معناست که شواهد کافی برای حمایت از فرضیه مقابل وجود ندارد و دارو ممکن است موثر نباشد.