O que é P-Value?

Em insights, a p-estima é o que é P-Value?

Em estatística, o p-valor é a probabilidade de obter os resultados observados de um teste, assumindo que a hipótese nula está correta. É o nível de significância marginal dentro de um teste de hipótese estatística que representa a probabilidade da ocorrência de um determinado evento. O valor de p é usado como uma alternativa aos pontos de rejeição para fornecer o menor nível de significância no qual a hipótese nula seria rejeitada. Um valor de p menor significa que há uma evidência mais forte a favor da hipótese alternativa.

KEY TAKEAWAYS

Em um teste estatístico de hipóteses, o valor p é o nível de significância marginal que representa a probabilidade de ocorrência de um determinado evento.

Para calcular os valores de p, você pode usar tabelas de valores de p ou software de planilha/estatística.

Um valor de p menor indica que há evidências mais fortes que favorecem a hipótese alternativa.

Como é calculado o Valor-P?

Os valores P são calculados utilizando tabelas ou folhas de cálculo/software estatístico de valores P. Como diferentes pesquisadores usam diferentes níveis de significância ao examinar uma questão, um leitor pode às vezes ter dificuldade em comparar os resultados de dois testes diferentes.

Por exemplo, se dois estudos de retornos de dois ativos em particular fossem realizados usando dois níveis de significância diferentes, um leitor não poderia comparar facilmente a probabilidade de retornos para os dois ativos.

Para facilidade de comparação, os pesquisadores freqüentemente apresentam o valor p no teste de hipóteses e permitem ao leitor interpretar a significância estatística por si mesmo. Isto é chamado de abordagem do teste de hipóteses com o valor-p.

P-Value Approach to Hypothesis Testing (Abordagem do Valor-P para o Teste de Hipóteses)

A abordagem do valor-p para o teste de hipóteses utiliza a probabilidade calculada para determinar se há evidências para rejeitar a hipótese nula. A hipótese nula, também conhecida como conjetura, é a alegação inicial sobre uma população de estatísticas.

A hipótese alternativa indica se o parâmetro da população difere do valor do parâmetro da população indicado na conjectura. Na prática, o valor de p, ou valor crítico, é declarado antecipadamente para determinar como o valor requerido para rejeitar a hipótese nula.

Erro Tipo I

Um erro do tipo I é a falsa rejeição da hipótese nula. A probabilidade de um erro do tipo I ocorrer ou rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira é equivalente ao valor crítico utilizado. Por outro lado, a probabilidade de aceitar a hipótese nula quando ela é verdadeira é equivalente a 1 menos o valor crítico.

Exemplo do valor P no mundo real

Suponha que um investidor alega que o desempenho da sua carteira de investimentos é equivalente ao do Índice Standard & Poor’s (S&P) 500. Para determinar isso, o investidor realiza um teste bicaudal. A hipótese nula afirma que os retornos da carteira são equivalentes aos retornos do S&P 500 durante um período específico, enquanto a hipótese alternativa afirma que os retornos da carteira e os retornos do S&P 500 não são equivalentes. Se o investidor realizasse um teste unilateral, a hipótese alternativa indicaria que os retornos da carteira são inferiores ou superiores aos retornos do S&P 500.

Um valor de p normalmente usado é 0,05. Se o investidor concluir que o valor de p é inferior a 0,05, há fortes evidências contra a hipótese nula. Como resultado, o investidor rejeitaria a hipótese nula e aceitaria a hipótese alternativa.

Por outro lado, se o valor p for superior a 0,05, isso indica que existem fracas evidências contra a conjectura, então o investidor deixaria de rejeitar a hipótese nula. Se o investidor achar que o p-valor é 0,001, há fortes evidências contra a hipótese nula, e os retornos da carteira e do S&P 500 podem não ser equivalentes.de obter as consequências vigiadas de um teste, esperando que a teoria inválida esteja certa. É o grau de criticidade insignificante dentro de um teste teórico factual falando sobre a probabilidade do evento de uma determinada ocasião. A p-estima é utilizada como uma opção em contraste com os focos de rejeição para dar o menor grau de importância em que a teoria inválida seria rejeitada. Um pouco de p-estima implica que há mais provas fundamentadas para a especulação eletiva.