Тестовое измерение используется в тесте спекуляции, когда вы выбираете, чтобы помочь или отвергнуть недействительную теорию. Тестовое измерение берет вашу информацию из экзамена или обзора и думает о ваших результатах до тех результатов, которые вы ожидаете от недействительной теории.

Например, предположим, что, по Вашему мнению, Препарат Х исправит родинки половых органов. На сегодняшний день общепризнанной реальностью (недействительной теорией) является то, что около 30 % родинок останутся в покое. Вы проводите предварительное клиническое исследование и выясняете, что 57% Ваших пациентов получают успокоительное Х. Это критический исход? Действуют ли лекарства? Являются ли 57% результатов несчастного случая? Вы можете ответить на эти запросы тестовым измерением.

Статистика тестов и Р-Values

В тот момент, когда вы проводите тест на теорию, вы будете использовать распространение как t-дисперсия или обычное присвоение. Они имеют известную территорию, и дают вам возможность вычислить вероятностную оценку (p-оценку), которая даст вам знать, обусловлены ли ваши результаты возможностью, или же ваши результаты передадут вашу гипотезу о том, что она верна. Чем больше измерение теста, тем меньше p-оценка и тем почти наверняка вы отбросите недействительные спекуляции.

https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/wp-content/uploads/2014/01/p-value1.jpg