Come si calcola p

Il valore p viene calcolato utilizzando la distribuzione campionaria della statistica del test nell'ipotesi nulla, i dati del campione e il tipo di test eseguito (test a coda inferiore, test a coda superiore o test a due lati).

Il valore p per:
  • un test a coda inferiore è specificato da: p-value = P(TS ts | H 0 è vero) = cdf(ts)
  • un test di coda superiore è specificato da: p-value = P(TS ts | H 0 è vero) = 1 - cdf(ts)
  • assumendo che la distribuzione della statistica del test sotto H 0 sia simmetrica circa 0, un test a due facce è specificato da: p-value = 2 * P(TS |ts| | H 0 è vero) = 2 * (1 - cdf(|ts|))
Dove:
P
Probabilità di un evento
Statistica del
test
TS
Valore osservato della statistica del test calcolato dal campione
cdf()
Distribuzione cumulativa funzione della distribuzione della statistica del test (TS) sotto l'ipotesi nulla

Minitab visualizza automaticamente i valori p per la maggior parte dei test di ipotesi. Ma puoi anche utilizzare Minitab per calcolare "manualmente" i valori p. Per calcolare manualmente un valore p in Minitab:

  1. Scegliere .
  2. Scegliere Probabilità cumulativa.
  3. Fornire i parametri se necessario.
  4. Scegliere Costante di input e immettere la statistica del test.
  5. Fare clic su OK.
Il risultato (cdf(ts)) è la probabilità che la statistica del test sia uguale o inferiore al valore effettivamente osservato in base al campione inferiore a H 0 .
  • Per un test a coda inferiore, il valore p è uguale a questa probabilità; p-value = cdf(ts).
  • Per un test a coda superiore, il p-value è uguale a uno meno questa probabilità; p-value = 1 - cdf(ts).
  • Per un test a due facce, il p-value è uguale a due volte il p-value per il p-value a coda inferiore se il valore della statistica del test del campione è negativo. Tuttavia, il valore p è uguale a due volte il valore p per il valore p della coda superiore se il valore della statistica del test del campione è positivo.