A significância estatística e os valores de p

Video: Testando Hipótese e Valor-P

Ao lidar com análise de clientes, em geral, você encontrará a frase estatisticamente significativo. Você também vai correr em uma coisa chamada p-valor. Há muito lotado naquela pequena p e há livros escritos sobre o assunto. Aqui está o que você precisa saber.

Em princípio, um resultado estatisticamente significativo (normalmente uma diferença) é um resultado que não é atribuído ao acaso. Mais tecnicamente, isso significa que, se a hipótese nula é verdadeira (o que significa que não há realmente nenhuma diferença), há uma baixa probabilidade de obter um resultado que grande ou maior.

Considere estes dois fatores importantes.

Video: Significância Estatística

• Erro de amostragem. Há sempre uma chance de que as diferenças que observamos ao medir uma amostra de clientes é apenas o resultado de aleatória de ruído oportunidade acaso fluctuations-.

• Nunca Probability- certeza. A estatística é sobre probability- você não pode comprar 100% de certeza. A estatística é sobre o gerenciamento de risco. você pode viver com uma probabilidade de 10 por cento que a sua decisão está errada? A 5 por cento probabilidade? 33 por cento? A resposta depende do contexto:

  
  
  
  

  Qual é o custo para aumentar a probabilidade de fazer a escolha certa, e qual é a conseqüência (ou potencial consequência) de fazer a escolha errada? A maioria das publicações sugerem um corte de 5% - não há problema em ser enganado por aleatoriedade 1 vez em 20. Isso é um padrão razoavelmente elevado, e atenda às suas circunstâncias. Ele poderia facilmente ser um exagero, ou poderia expô-lo a muito mais risco do que você pode pagar.

O valor-p é um dos resultados de um teste estatístico ao fazer uma comparação, por exemplo, entre a taxa de conversão em um teste de uma campanha de marketing em relação ao outro. O valor-p significa valor de probabilidade. O valor-p é a probabilidade de obter a diferença que você vê em uma comparação de uma amostra (ou um maior), se não há realmente uma diferença para todos os clientes.

Video: O que são Testes de Hipótese? - Bioestatística #9

Alguns exemplos de valores de p são .012, .21, ou .0001- um p-valor de 0,012 indica que a diferença observada apenas seria visto cerca de 1,2% do tempo, se não há realmente nenhuma diferença em todo o cliente população.

Dado que este é um percentual muito baixo, na maioria dos casos, os pesquisadores concluem que a diferença observada não é devida ao acaso e chamá-lo estatisticamente significativa. Por convenção, revistas e estatísticos dizer algo é estatisticamente significativa se o p-valor é menor que 0,05. Não há nada de sagrado, 05, though- em pesquisa aplicada, a diferença entre .04 e .06 geralmente é insignificante.

Video: Resolução #3 - Estatística - Teste de Hipóteses - Poder do Teste

A significância estatística não significa significado prático. Somente considerando contexto, você pode determinar se a diferença é praticamente significativa (isto é, se ela requer ação).