Hogyan köti össze a p-érték a megfigyelt adatokat és a nullhipotézist?

p-érték — ez annak a valószínűsége, hogy megfigyelt adatokat (vagy még extrémebbeket) kapunk, ha a nullhipotézis igaz. Más szóval, a p-érték megmutatja, hogy az adatok mennyire egyeznek meg azzal a feltételezéssel, hogy nincs hatás.

Ha a p-érték nagyon kicsi (általában 0,05 alatt), akkor az azt jelzi, hogy a megfigyelt adatok valószínűtlenek a nullhipotézis igazsága esetén, és elutasíthatjuk a nullhipotézist az alternatíva javára.

Példa: ha teszteljük, hogy egy új algoritmus befolyásolja-e a modell pontosságát, a nullhipotézis az, hogy az algoritmusnak nincs hatása. Egy kis p-érték azt mutatja, hogy az adatok valószínűtlenek hatás nélkül, tehát az algoritmus valóban hatással van.

Így a p-érték összeköti a megfigyelt adatokat a nullhipotézissel azzal a valószínűséggel, hogy ilyen adatokat figyelünk meg, ha a nullhipotézis igaz.