Was ist ein P-Test?
Ein P-Test ist eine statistische Methode, mit der die Gültigkeit der Nullhypothese überprüft wird, die eine allgemein akzeptierte Behauptung über eine Grundgesamtheit aufstellt. Obwohl der Begriff Null etwas irreführend ist, besteht das Ziel darin, akzeptierte Tatsachen zu prüfen, indem versucht wird, sie zu widerlegen oder zu annullieren. Der P-Test kann den Nachweis erbringen, dass eine weithin akzeptierte Behauptung entweder abgelehnt oder nicht abgelehnt werden kann (Statistiken sprechen für „nicht schlüssig“).
Die zentralen Thesen
- Ein P-Test ist eine statistische Methode, mit der die Gültigkeit der Nullhypothese überprüft wird, die eine allgemein akzeptierte Behauptung über eine Grundgesamtheit aufstellt. Je kleiner der p-Wert ist, desto stärker ist der Beweis, dass die Nullhypothese verworfen werden sollte und dass die alternative Hypothese verworfen werden könnte glaubwürdiger sein. Die P-Test-Statistik folgt in der Regel einer Standardnormalverteilung, wenn große Stichproben verwendet werden.
P-Test verstehen
Ein P-Test berechnet einen Wert, der es dem Forscher ermöglicht, die Glaubwürdigkeit der akzeptierten Behauptung zu bestimmen. Der entsprechende p-Wert wird mit einem statistisch signifikanten Niveau (Konfidenzniveau), Alpha (α), verglichen, das der Forscher ausgewählt hat, um die Zufälligkeit der Ergebnisse zu messen. Die P-Test-Statistik folgt normalerweise einer Standardnormalverteilung, wenn große Probengrößen verwendet werden.
Die Forscher wählen in der Regel Alpha-Werte von 5% oder weniger, was einem Konfidenzniveau von 95% oder mehr entspricht. Mit anderen Worten bedeutet ein p-Wert von weniger als 5% Alpha, dass eine Wahrscheinlichkeit von mehr als 95% besteht, dass Ihre Ergebnisse nicht zufällig sind, was die Signifikanz Ihrer Ergebnisse erhöht. Dies ist der Beweis dafür, dass der Forscher die Nullhypothese ablehnen könnte.
- Je kleiner der p-Wert (p-Wert <alpha) ist, desto stärker ist der Beweis, dass die Nullhypothese verworfen werden sollte und dass die Alternativhypothese glaubwürdiger sein könnte. Je größer der p-Wert (p-Wert> alpha) ist, desto größer ist der die Beweise gegen die Nullhypothese schwächen, was bedeutet, dass sie nicht zurückgewiesen werden können, was den Test nicht schlüssig macht.
Bei der Durchführung eines Hypothesentests zur Validierung einer Behauptung postuliert der Forscher zwei Hypothesen - null (H 0) und alternierend (H 1). Die Formulierung von Null- und Alternativhypothesen ist der Schlüssel für den Nutzen, den ein P-Test dem Forscher bieten kann.
Die Nullhypothese besagt eine weit verbreitete Annahme oder Prämisse, die der Forscher prüft, um festzustellen, ob er sie ablehnen kann. Der entscheidende Punkt ist, dass der Forscher die Nullhypothese immer ablehnen möchte, und der P-Test hilft ihnen dabei, dieses Ziel zu erreichen. Ein weiterer zu beachtender Punkt ist, dass, wenn der P-Test die Nullhypothese nicht ablehnt, der Test als nicht schlüssig erachtet wird und in keiner Weise als Bestätigung der Nullhypothese gedacht ist.
Die alternative Hypothese ist die unterschiedliche Erklärung des Forschers, um das untersuchte Phänomen besser zu erklären. Als solche muss es die einzige oder die beste mögliche alternative Erklärung sein. Auf diese Weise kann die alternative Hypothese als glaubwürdig angesehen werden, wenn der p-Wert eine Ablehnung der Nullhypothese bestätigt.
Z-Test und T-Test
Eine gebräuchliche und vereinfachte Art der statistischen Prüfung ist ein Z-Test, der die statistische Signifikanz eines Stichprobenmittelwerts für den hypothetischen Populationsmittelwert testet, jedoch voraussetzt, dass die Standardabweichung der Population bekannt ist, was häufig nicht möglich ist. Der t-Test ist insofern realistischer, als er nur die Standardabweichung der Stichprobe im Gegensatz zur Standardabweichung der Grundgesamtheit erfordert.
Das Verständnis, wie Statistiken sich auf die Produktentwicklung auswirken können, insbesondere in der Biotechnologie, kann sehr hilfreich sein, um Investoren bei fundierten Investitionsentscheidungen zu unterstützen. Zum Beispiel kann ein grundlegendes Verständnis der statistischen Ergebnisse für die klinische Studie eines vielversprechenden Arzneimittels von unschätzbarem Wert sein, wenn es darum geht, die potenziellen Renditen einer Biotech-Aktie zu bewerten.
