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Cos’è il P-Value?

In intuizioni, la p-estema è la p-estema Cos’è il P-Valore?

In statistica, il valore p è la probabilità di ottenere i risultati osservati di un test, supponendo che l’ipotesi nulla sia corretta. È il livello di significatività marginale all’interno di un test di ipotesi statistica che rappresenta la probabilità del verificarsi di un determinato evento. Il valore p è utilizzato come alternativa ai punti di rigetto per fornire il più piccolo livello di significatività al quale l’ipotesi nulla verrebbe rigettata. Un valore p più piccolo significa che ci sono prove più forti a favore dell’ipotesi alternativa.

PRINCIPI PRINCIPALI

In un test di ipotesi statistica, il valore p è il livello di significatività marginale che rappresenta la probabilità di accadimento di un determinato evento.

Per calcolare i valori p, è possibile utilizzare le tabelle dei valori p o il foglio di calcolo/sistema statistico.

Un valore p più piccolo indica che vi sono prove più forti che favoriscono l’ipotesi alternativa.

Come si calcola il valore p?

I valori P sono calcolati utilizzando le tabelle dei valori p o i fogli di calcolo o i software statistici. Poiché ricercatori diversi usano livelli diversi di significato quando esaminano una domanda, un lettore può talvolta avere difficoltà a confrontare i risultati di due diversi test.

Ad esempio, se due studi sui rendimenti di due particolari asset sono stati effettuati utilizzando due diversi livelli di significatività, un lettore non potrebbe confrontare facilmente la probabilità di rendimenti per i due asset.

Per facilitare il confronto, i ricercatori spesso presentano il valore p nel test dell’ipotesi e permettono al lettore di interpretare la significatività statistica. Questo è chiamato un approccio al test delle ipotesi basato sul valore p.

Approccio del valore p al test delle ipotesi

L’approccio p-value al test delle ipotesi utilizza la probabilità calcolata per determinare se ci sono prove per respingere l’ipotesi nulla. L’ipotesi nulla, nota anche come congettura, è l’affermazione iniziale su una popolazione di statistica.

L’ipotesi alternativa afferma se il parametro della popolazione differisce dal valore del parametro della popolazione indicato nella congettura. In pratica, il valore p, o valore critico, è indicato in anticipo per determinare come il valore richiesto per rifiutare l’ipotesi nulla.

Errore di tipo I

Un errore di tipo I è il falso rifiuto dell’ipotesi nulla. La probabilità che si verifichi un errore di tipo I o che si rifiuti l’ipotesi nulla quando è vera equivale al valore critico utilizzato. Al contrario, la probabilità di accettare l’ipotesi nulla quando è vera è equivalente a 1 meno il valore critico.

Esempio reale di valore P

Si supponga che un investitore sostenga che la performance del suo portafoglio di investimenti sia equivalente a quella dell’indice Standard & Poor’s (S&P) 500. Per determinare questo, l’investitore effettua un test a due code. L’ipotesi nulla afferma che i rendimenti del portafoglio sono equivalenti ai rendimenti dell’S&P 500 in un determinato periodo, mentre l’ipotesi alternativa afferma che i rendimenti del portafoglio e dell’S&P 500 non sono equivalenti. Se l’investitore effettua un test a coda unica, l’ipotesi alternativa afferma che i rendimenti del portafoglio sono inferiori o superiori ai rendimenti dell’S&P 500.

Un valore p comunemente usato è 0,05. Se l’investitore conclude che il valore p è inferiore a 0,05, vi sono forti prove contro l’ipotesi nulla. Di conseguenza, l’investitore rifiuterebbe l’ipotesi nulla e accetterebbe l’ipotesi alternativa.

Al contrario, se il valore p è maggiore di 0,05, ciò indica che ci sono deboli prove contro l’ipotesi, quindi l’investitore non rifiuterebbe l’ipotesi nulla. Se l’investitore trova che il valore p è 0,001, ci sono forti prove contro l’ipotesi nulla, e i rendimenti del portafoglio e quelli dell’S&P 500 potrebbero non essere equivalenti.di ottenere le conseguenze osservate di un test, aspettandosi che la teoria non valida sia giusta. È il grado di criticità trascurabile all’interno di un test di teoria dei fatti a parlare della probabilità dell’evento di una data occasione. La p-stima è utilizzata come opzione in contrasto con i focus sul licenziamento per dare il più piccolo grado di importanza al quale la teoria non valida verrebbe licenziata. Un po’ di p-estetismo implica che ci sono prove più fondate per la speculazione elettiva.