Was ist der P-Wert?

Einsichten zufolge ist die P-Bewertung der Was ist der P-Wert?

In der Statistik ist der p-Wert die Wahrscheinlichkeit, die beobachteten Ergebnisse eines Tests zu erhalten, unter der Annahme, dass die Nullhypothese richtig ist. Er ist das Niveau von marginaler Bedeutung innerhalb eines statistischen Hypothesentests, das die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines bestimmten Ereignisses darstellt. Der p-Wert wird als Alternative zu Ablehnungspunkten verwendet, um das kleinste Signifikanzniveau zu erhalten, bei dem die Nullhypothese abgelehnt würde. Ein kleinerer p-Wert bedeutet, dass es stärkere Beweise zugunsten der Alternativhypothese gibt.

SCHLÜSSEL TROTZT

In einem statistischen Hypothesentest ist der p-Wert das Niveau der marginalen Signifikanz, das die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines bestimmten Ereignisses repräsentiert.

Zur Berechnung von p-Werten können Sie p-Wert-Tabellen oder Tabellenkalkulations-/Statistik-Software verwenden.

Ein kleinerer p-Wert zeigt an, dass es stärkere Beweise gibt, die für die Alternativhypothese sprechen.

Wie wird der P-Wert berechnet?

P-Werte werden mit Hilfe von p-Wert-Tabellen oder Tabellenkalkulationsprogrammen/Statistik-Software berechnet. Da verschiedene Forscher bei der Untersuchung einer Frage unterschiedliche Signifikanzniveaus verwenden, kann ein Leser manchmal Schwierigkeiten haben, Ergebnisse aus zwei verschiedenen Tests zu vergleichen.

Wenn z.B. zwei Studien über die Erträge von zwei bestimmten Vermögenswerten unter Verwendung zweier verschiedener Signifikanzniveaus durchgeführt wurden, könnte ein Leser die Ertragswahrscheinlichkeit für die beiden Vermögenswerte nicht ohne weiteres vergleichen.

Um den Vergleich zu erleichtern, geben Forscher oft den p-Wert im Hypothesentest an und erlauben dem Leser, die statistische Signifikanz selbst zu interpretieren. Dies wird als p-Wert-Ansatz beim Hypothesentest bezeichnet.

P-Wert-Ansatz zum Testen von Hypothesen

Der p-Wert-Ansatz zum Testen von Hypothesen verwendet die berechnete Wahrscheinlichkeit, um festzustellen, ob es Beweise für die Zurückweisung der Nullhypothese gibt. Die Nullhypothese, auch als Vermutung bekannt, ist die anfängliche Behauptung über eine Population von Statistiken.

Die Alternativhypothese gibt an, ob sich der Populationsparameter von dem in der Vermutung angegebenen Wert des Populationsparameters unterscheidet. In der Praxis wird der p-Wert oder kritische Wert im Voraus angegeben, um zu bestimmen, wie der erforderliche Wert die Nullhypothese zurückweisen soll.

Typ I Fehler

Ein Fehler vom Typ I ist die falsche Zurückweisung der Nullhypothese. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fehler vom Typ I auftritt oder die Nullhypothese zurückweist, wenn er wahr ist, entspricht dem verwendeten kritischen Wert. Umgekehrt ist die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese zu akzeptieren, wenn sie wahr ist, äquivalent zu 1 minus dem kritischen Wert.

Realweltbeispiel für P-Wert

Angenommen, ein Anleger behauptet, dass die Performance seines Anlageportfolios der des Standard & Poor’s (S&P) 500 Index entspricht. Um dies festzustellen, führt der Anleger einen zweistufigen Test durch. Die Nullhypothese besagt, dass die Renditen des Portfolios den Renditen des S&P 500 über einen bestimmten Zeitraum entsprechen, während die Alternativhypothese besagt, dass die Renditen des Portfolios und des S&P 500 nicht gleichwertig sind. Wenn der Anleger einen einseitigen Test durchführen würde, würde die alternative Hypothese besagen, dass die Renditen des Portfolios entweder geringer oder höher als die Renditen des S&P 500 sind.

Ein häufig verwendeter p-Wert ist 0,05. Kommt der Anleger zu dem Schluss, dass der p-Wert weniger als 0,05 beträgt, gibt es starke Beweise gegen die Nullhypothese. Infolgedessen würde der Investor die Nullhypothese ablehnen und die Alternativhypothese akzeptieren.

Umgekehrt, wenn der p-Wert größer als 0,05 ist, deutet dies darauf hin, dass es schwache Beweise gegen die Vermutung gibt, so dass der Investor die Nullhypothese nicht ablehnen würde. Wenn der Anleger feststellt, dass der p-Wert 0,001 beträgt, gibt es starke Beweise gegen die Nullhypothese, und die Renditen des Portfolios und des S&P 500 sind möglicherweise nicht gleichwertig mit den beobachteten Folgen eines Tests, bei dem erwartet wird, dass die ungültige Theorie richtig ist. Es ist der Grad der vernachlässigbaren Kritik innerhalb eines faktischen Theorietests, der sich auf die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses bei einer bestimmten Gelegenheit bezieht. Das P-Aspekt wird im Gegensatz zu den Entlassungsschwerpunkten als eine Option verwendet, um den geringsten Grad an Wichtigkeit zu geben, bei dem die ungültige Theorie entlassen würde. Ein wenig P-Achtung impliziert, dass es einen fundierteren Beweis für die Wahlspekulation gibt.