Cosa significa il valore P?
Il valore p rappresenta la probabilità che la differenza osservata tra i gruppi (o la relazione tra le variabili) si sia verificata in modo casuale.
Hai incontrato spesso il p-value in un test statistico, ha tentato di capirne il significato, ma non l'ha mai afferrato del tutto?
Non preoccuparti; non sei solo! Questo è un frequentemente' domanda posta in statistica!
Con questo articolo ti garantiamo che lo farai rapidamente capito, una volta per tutte, il significato del valore p nei test statistici!
Il problema
Il p-value è presente nei test statistici inferenziali. Gli esempi più noti di questi test sono il test t di Student, ANOVA, chi-quadrato, correlazione di Pearson e regressioni lineari e logistiche.
Ma qual è il loro fondamentale? importanzae perché ne abbiamo bisogno statistica inferenziale?
Dobbiamo lavorare con campioni perché ottenere dati da un’intera popolazione è logisticamente, tecnicamente, temporalmente e finanziariamente impossibile.
Pertanto, abbiamo bisogno di statistiche inferenziali da disegnare conclusioni su una popolazione studiandone solo una parte.
La Soluzione
Disclaimer: Ci teniamo a chiarire che questa non è la definizione più precisa del valore p, ma è quella più didattica. Alla fine dell’articolo forniamo maggiori informazioni a riguardo.
Andiamo al sodo! Il valore p è semplicemente a probabilità, che, ovviamente, varia da 0 a 1 (da 0 a 100%). Ma una probabilità di cosa?
Il rispondere è semplice:
Il valore p rappresenta la probabilità che la differenza rilevata tra i gruppi analizzati si sia verificata in modo casuale.
- A valore p piccolo (p ≤ 0.05, cioè probabilità inferiore o uguale al 5%) indica una piccola probabilità che la differenza osservata tra i gruppi sia casuale. Pertanto, consideri una differenza significativa tra i gruppi.
- A valore p elevato (p > 0.05, cioè probabilità maggiore del 5%): indica un'alta probabilità che la differenza osservata tra i gruppi sia casuale. Pertanto, non consideri alcuna differenza significativa tra i gruppi.
Nella spiegazione sopra, abbiamo usato “differenza tra i gruppi" come esempio, che si applica ad analisi come il t-test e l'ANOVA.
Per test come la correlazione di Pearson e la regressione lineare, diremmo "relazione tra le variabili”, ma questo è per un altro articolo.
Osservazioni conclusive
La stragrande maggioranza di ricerca scientifica richiede un’analisi inferenziale. Probabilmente hai letto questo articolo fin qui perché anche le tue indagini scientifiche ne hanno bisogno!
Comprendere il significato del p-value è fondamentale per lo sviluppo della conoscenza scientifica.
Dato che le statistiche inferenziali si basano sulla visualizzazione dei dati variazioni a causa del caso, possiamo solo determinare, attraverso test statistici, se le differenze osservate nei nostri dati sono esclusivamente dovute al caso. Ciò viene fatto, in una certa misura, analizzando il valore p.
Il più pratico e di facile comprensione definizione del valore p è quello che abbiamo appena fornito:
La probabilità che la differenza rilevata tra i gruppi analizzati sia avvenuta per caso!
Si prega di notare le seguenti informazioni:
Le definizioni, le interpretazioni e le spiegazioni qui utilizzate sono le più generali e ampiamente utilizzate nei corsi e nei libri di testo introduttivi di statistica o biostatistica.
Questo approccio rende la comprensione dei concetti più accessibile e facile per coloro che non sono direttamente collegati alle scienze esatte.
Tuttavia, alcuni statistici hanno criticato questa interpretazione.
Di conseguenza, l’American Statistical Association ha recentemente pubblicato un editoriale "sulla significatività statistica e sui valori p, " con aspetti leggermente diversi da quelli qui ritratti.
Di seguito è riportato un altro preciso ma definizione meno intuitiva:
Il valore p rappresenta la probabilità di ottenere un risultato uguale o addirittura più estremo di quello derivato dai nostri dati, assumendo che l'ipotesi nulla sia vera.
Ora puoi leggere il nostro nuovo articolo su questo argomento: ritorna il valore p!
