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P-テストとは何ですか?

P-テストでは、人口およそ一般的に受け入れられている主張を述べて帰無仮説の妥当性をテストし、統計的手法です。用語のnullは少し誤解を招くようですが、客観的には、それを反証、または無効にしようとすることで受け入れられた事実をテストすることです。 P-テストは拒否または広く受け入れられている請求(統計は「決定的」のために話す)拒否するために失敗することのいずれかの証拠を提供することができます。

重要ポイント

P-試験は、帰無仮説が拒絶されるべきであることを小さくpopulation.The p値、強い証拠について一般的に受け入れられて主張を述べて帰無仮説の妥当性をテストし、統計的方法であり、その代替的な仮説は、かもしれませんよりcredible.The P-検定統計量は、典型的には、大きなサンプルサイズが使用されている標準正規分布に従うこと。### P-試験の概要

P-試験が受け入れ請求の信頼性を決定するために研究を可能にする値を算出します。対応するp値は、研究者は結果のランダム性を評価することを選択したことを、統計学的に有意なレベル(信頼性レベル)、アルファ(α)と比較されます。 P-検定統計量は、典型的には、大きなサンプルサイズが使用されている標準正規分布に従います。

研究者は、通常、95%以上の信頼レベルに変換し、5%以下のアルファレベルを選択します。換言すれば、5%のアルファレベル未満のp値は、このように検索結果の重要性を高める、あなたの結果がランダムではない95%を超える可能性があることを意味します。これは、研究者は、帰無仮説を棄却することができるようになる証拠です。

小さいp値(p値<アルファ)、帰無仮説は拒絶とすべきであることを強い証拠代替仮説は、よりcredible.Theより大きいp値であるかもしれないこと(p値>アルファ)テストが決定的になりどの拒否することができないことを意味帰無仮説に対する証拠も弱いです。

ヌル(H0)と代替(H1) - クレームを検証する仮説検定を行う場合、研究者は、二つの仮説を仮定する。ヌルおよび代替仮説を策定するP-試験は研究者に提供することができる有用性の鍵です。

帰無仮説は、彼らがそれを拒否することができれば研究者のテストが参照するには、一般的に開催された信念や前提を述べています。把握するためのキーポイントは、研究者は常に帰無仮説を棄却したいとP-テストはこの目標を達成するためにそれらを支援することです。注意すべきもう一つのポイントは、P-テストは、帰無仮説を棄却に失敗した場合、テストが決定的とみなされ、決して帰無仮説を肯定することを意図していることです。

別の仮説が検討されている優れた現象を説明するために研究者によって断定異なる説明です。このように、それだけで、または最高の可能な代替説明する必要があります。 p値は、帰無仮説の拒絶を検証する場合、この方法は、その後、代替仮説は、信頼できるとみなすことができます。

ZテストおよびT検定

統計的試験の一般的及び単純なタイプは、サンプルの統計的有意性は、平均仮説集団を意味するテストが、母集団の標準偏差は、しばしば不可能である、知られている必要があり、Zテストです。 t検定は、母集団の標準偏差とは対照的に、それはサンプルの唯一の標準偏差を必要とするテストのより現実的なタイプです。

統計は、特にバイオテクノロジーで、製品開発に影響を与える可能性がどのように理解した上で、より多くの情報に投資判断を行うために、投資家を導くのに非常に便利です。例えば、有望な薬剤の臨床試験のための統計結果の基本的な理解は、バイオテクノロジーの株式の潜在的なリターンを評価する上で非常に貴重なことができます。