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.
Vi è mai capitato di imbattervi nel p-value in un test statistico, di cercare di comprenderne il significato, ma senza mai afferrarlo appieno?
Non preoccuparti, non sei solo! Questa è una frequente in statistica! domanda
Con questo articolo, ti garantiamo che comprenderai rapidamente capireuna volta per tutte, il significato del valore p nei test statistici!
Il problema
The p-value è presente nei test statistici inferenziali. Gli esempi più noti di questi test sono il test t di Student, l'ANOVA, il test chi-quadrato, la correlazione di Pearson e le regressioni lineari e logistiche.
Ma qual è la loro importanzafondamentale e perché abbiamo bisogno statistica inferenziale?
Dobbiamo lavorare con campioni perché ottenere dati da un'intera popolazione è impossibile dal punto di vista logistico, tecnico, temporale e finanziario.
Pertanto, abbiamo bisogno della statistica inferenziale per trarre conclusioni su una popolazione studiandone solo una parte.
La Soluzione
Nota: ci teniamo a precisare che questa non è la definizione più precisa del valore p, ma è la più didattica. Ulteriori informazioni a riguardo sono disponibili alla fine dell'articolo.
Andiamo dritti al punto! Il p-value è semplicemente una probabilitàche, ovviamente, varia da 0 a 1 (da 0 a 100%). Ma una probabilità di cosa?
The risposta è semplice:
Il valore p rappresenta la probabilità che la differenza rilevata tra i gruppi analizzati si sia verificata in modo casuale.
– Un valore p basso (p ≤ 0.05, ovvero una probabilità inferiore o uguale al 5%) indica una bassa probabilità che la differenza osservata tra i gruppi sia casuale. Pertanto, si considera significativa la differenza tra i gruppi.
– Un valore p elevato (p > 0.05, ovvero una probabilità superiore al 5%) indica un'alta probabilità che la differenza osservata tra i gruppi sia casuale. Pertanto, si considera che non vi sia alcuna differenza significativa tra i gruppi.
Nella spiegazione precedente, abbiamo utilizzato come esempio la "differenza tra gruppi", che si applica ad analisi come il test t e l'ANOVA.
Per test come la correlazione di Pearson e la regressione lineare, diremmo "relazione tra le variabili", ma questo è argomento per un altro articolo.
Osservazioni conclusive
La stragrande maggioranza della ricerca scientifica richiede l'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 la statistica inferenziale si basa su dati che mostrano variazioni dovute al caso, possiamo determinare, solo tramite test statistici, se le differenze osservate nei nostri dati siano dovute esclusivamente al caso. Ciò avviene, in una certa misura, analizzando il valore p.
più pratica e facile da comprendere La definizione del valore p è quella 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 i valori p,” con aspetti leggermente diversi da quelli qui descritti.
Di seguito una definizione più accurate ma 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: i rendimenti del p-value!
