Apa Nilai-P?
Dalam statistik, nilai-p adalah probabilitas untuk memperoleh hasil uji yang diamati, dengan asumsi bahwa hipotesis nol benar. Ini adalah tingkat signifikansi marjinal dalam uji hipotesis statistik yang mewakili probabilitas terjadinya suatu peristiwa. Nilai-p digunakan sebagai alternatif untuk poin penolakan untuk memberikan tingkat signifikansi terkecil di mana hipotesis nol akan ditolak. Nilai p yang lebih kecil berarti bahwa ada bukti kuat yang mendukung hipotesis alternatif.
Bagaimana Nilai-P Dihitung?
Nilai-P dihitung menggunakan tabel nilai-p atau perangkat lunak spreadsheet / statistik. Karena peneliti yang berbeda menggunakan tingkat signifikansi yang berbeda ketika memeriksa sebuah pertanyaan, seorang pembaca kadang-kadang mungkin mengalami kesulitan membandingkan hasil dari dua tes yang berbeda.
Misalnya, jika dua studi pengembalian dari dua aset tertentu dilakukan dengan menggunakan dua tingkat signifikansi yang berbeda, pembaca tidak dapat membandingkan probabilitas pengembalian untuk dua aset dengan mudah.
Untuk memudahkan perbandingan, peneliti sering menampilkan nilai-p dalam uji hipotesis dan memungkinkan pembaca untuk menginterpretasikan signifikansi statistik itu sendiri. Ini disebut pendekatan p-value untuk pengujian hipotesis.
Pendekatan P-Value untuk Pengujian Hipotesis
Pendekatan p-value untuk pengujian hipotesis menggunakan probabilitas yang dihitung untuk menentukan apakah ada bukti untuk menolak hipotesis nol. Hipotesis nol, juga dikenal sebagai dugaan, adalah klaim awal tentang populasi statistik.
Hipotesis alternatif menyatakan apakah parameter populasi berbeda dari nilai parameter populasi yang dinyatakan dalam dugaan. Dalam praktiknya, nilai-p, atau nilai kritis, dinyatakan sebelumnya untuk menentukan bagaimana nilai yang diperlukan untuk menolak hipotesis nol.
Kesalahan Tipe I
Kesalahan tipe I adalah penolakan palsu dari hipotesis nol. Probabilitas kesalahan tipe I yang terjadi atau menolak hipotesis nol ketika itu benar adalah setara dengan nilai kritis yang digunakan. Sebaliknya, kemungkinan menerima hipotesis nol ketika itu benar adalah setara dengan 1 dikurangi nilai kritis.
Contoh Dunia Nyata dari Nilai-P
Asumsikan seorang investor mengklaim bahwa kinerja portofolio investasi mereka setara dengan yang ada pada Indeks 500 Standard & Poor (S&P). Untuk menentukan ini, investor melakukan tes dua sisi. Hipotesis nol menyatakan bahwa pengembalian portofolio setara dengan pengembalian S&P 500 selama periode tertentu, sedangkan hipotesis alternatif menyatakan bahwa pengembalian portofolio dan pengembalian S&P 500 tidak setara. Jika investor melakukan uji satu sisi, hipotesis alternatif akan menyatakan bahwa pengembalian portofolio kurang dari atau lebih besar dari pengembalian S&P 500.
Satu nilai p yang umum digunakan adalah 0, 05. Jika investor menyimpulkan bahwa nilai-p kurang dari 0, 05, ada bukti kuat terhadap hipotesis nol. Akibatnya, investor akan menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif.
Sebaliknya, jika p-value lebih besar dari 0, 05, itu menunjukkan bahwa ada bukti yang lemah terhadap dugaan, sehingga investor akan gagal untuk menolak hipotesis nol. Jika investor menemukan bahwa nilai-p adalah 0, 001, ada bukti kuat terhadap hipotesis nol, dan pengembalian portofolio serta pengembalian S&P 500 mungkin tidak setara.
