Apa itu P-test?
Uji-P adalah metode statistik yang menguji validitas hipotesis nol yang menyatakan klaim yang diterima secara umum tentang suatu populasi. Meskipun istilah nol agak sedikit menyesatkan, tujuannya adalah untuk menguji fakta yang diterima dengan berusaha untuk membuktikan, atau membatalkannya. Uji-P dapat memberikan bukti yang dapat menolak atau gagal menolak (statistik berbicara untuk 'tidak meyakinkan') klaim yang diterima secara luas.
Pengambilan Kunci
- Uji-P adalah metode statistik yang menguji validitas hipotesis nol yang menyatakan klaim yang diterima secara umum tentang suatu populasi. Semakin kecil nilai-p, semakin kuat bukti bahwa hipotesis nol harus ditolak dan bahwa hipotesis alternatif mungkin menjadi lebih kredibel. Statistik uji-P biasanya mengikuti distribusi normal standar ketika ukuran sampel besar digunakan.
Memahami P-test
Uji-P menghitung nilai yang memungkinkan peneliti menentukan kredibilitas klaim yang diterima. Nilai p yang sesuai dibandingkan dengan tingkat signifikan secara statistik (tingkat kepercayaan), alfa (α), yang telah dipilih peneliti untuk mengukur keacakan hasil. Statistik uji-P biasanya mengikuti distribusi normal standar ketika ukuran sampel besar digunakan.
Para peneliti biasanya akan memilih tingkat alfa 5% atau lebih rendah yang berarti tingkat kepercayaan 95% atau lebih besar. Dengan kata lain, nilai-p kurang dari tingkat alfa 5% berarti ada kemungkinan lebih besar dari 95% bahwa hasil Anda tidak acak, sehingga meningkatkan signifikansi hasil Anda. Ini adalah bukti yang akan memungkinkan peneliti untuk menolak hipotesis nol.
- Semakin kecil nilai-p (nilai-p <alpha), semakin kuat bukti bahwa hipotesis nol harus ditolak dan bahwa hipotesis alternatif mungkin lebih kredibel. Semakin besar nilai-p (nilai-p> alpha), semakin lebih lemah bukti terhadap hipotesis nol yang berarti bahwa itu tidak dapat ditolak yang membuat tes tidak meyakinkan.
Ketika melakukan tes hipotesis untuk memvalidasi klaim, peneliti mendalilkan dua hipotesis - nol (H 0) dan alternatif (H 1). Merumuskan hipotesis nol dan alternatif adalah kunci kegunaan bahwa tes-P dapat menawarkan peneliti.
Hipotesis nol menyatakan keyakinan atau premis yang dipegang umum yang diuji peneliti untuk melihat apakah mereka dapat menolaknya. Poin utama untuk dipahami adalah bahwa peneliti ingin selalu menolak hipotesis nol dan P-test membantu mereka dalam mencapai tujuan ini. Poin lain yang perlu diperhatikan adalah bahwa jika uji-P gagal menolak hipotesis nol maka tes tersebut dianggap tidak meyakinkan dan sama sekali tidak dimaksudkan untuk menjadi penegasan hipotesis nol.
Hipotesis alternatif adalah penjelasan berbeda yang diajukan oleh peneliti untuk lebih menjelaskan fenomena yang sedang diselidiki. Karena itu, perlu menjadi satu-satunya, atau penjelasan alternatif terbaik, yang mungkin. Dengan cara ini, jika nilai-p memvalidasi penolakan terhadap hipotesis nol maka hipotesis alternatif dapat dianggap kredibel.
Uji-Z dan Uji-T
Jenis pengujian statistik yang umum dan sederhana adalah uji-z, yang menguji signifikansi statistik dari rata-rata sampel terhadap rata-rata populasi yang dihipotesiskan tetapi mengharuskan standar deviasi populasi diketahui, yang seringkali tidak mungkin dilakukan. Uji-t adalah jenis tes yang lebih realistis karena hanya memerlukan standar deviasi sampel yang bertentangan dengan standar deviasi populasi.
Memahami bagaimana statistik dapat memengaruhi pengembangan produk, terutama dalam bioteknologi, dapat sangat berguna dalam membimbing investor untuk membuat keputusan investasi yang lebih terinformasi. Misalnya, pemahaman dasar tentang hasil statistik untuk uji klinis obat yang menjanjikan dapat sangat berharga dalam menilai potensi pengembalian stok biotek.
