P-qiymət qanday qilib kuzatilgan ma'lumotlar va nol gipotezani bog'laydi?

p-qiymat — bu kuzatuvchi ma'lumotlarni (yoki undan ham ekstremal) olish ehtimolligi, agar nol gipoteza to'g'ri bo'lsa. Boshqacha aytganda, p-qiymat ma'lumotlar effekt yo'qligi taxminiga qanchalik mos kelishini ko'rsatadi.

Agar p-qiymat juda kichik bo'lsa (odatda 0.05 dan kam), bu kuzatuvchi ma'lumotlar nol gipoteza to'g'ri bo'lsa, kam ehtimolliligini anglatadi va biz nol gipotezani alternativ gipoteza foydasiga rad etishimiz mumkin.

Misol uchun: agar biz yangi algoritm modelning aniqligiga ta'sir qiladimi yoki yo'qmi deb sinovdan o'tkazayotgan bo'lsak, nol gipoteza algoritm ta'sir qilmaydi. Kichik p-qiymat, ma'lumotlar ta'sir bo'lmaganda kam ehtimolliligini ko'rsatadi va algoritm haqiqatan ham ta'sir qilayotganligini anglatadi.

Shunday qilib, p-qiymat kuzatuvchi ma'lumotlar va nol gipotezani, bu ma'lumotlarni kuzatish ehtimolligi orqali bog'laydi.