Il valore P è la probabilità di ?
Non rifiutare un'ipotesi nulla quando è vera
Rifiutare un'ipotesi nulla quando è vera
Non rifiutare un'ipotesi nulla quando falsa
Rifiutare un'ipotesi nulla quando è falsa
Ris. è "b", ovvero rifiutare un'ipotesi nulla quando vera Qui sto spiegando il valore p in relazione all'errore statistico. Valore P ed errore di tipo I L'errore di tipo I (errore alfa) si verifica quando l'ipotesi nulla è vera ma viene respinta erroneamente, il che porta a una conclusione errata secondo cui esiste una differenza tra i due campioni. Se un test ha una statistica con un valore p inferiore a 0,05, viene accettato come statisticamente significativo e l'ipotesi nulla viene rifiutata. In questa situazione, circa il 5% delle volte viene commesso un errore di tipo I perché se non esiste effettivamente alcuna differenza tra i gruppi, quel risultato si verificherà per caso nel 5% (1 su 20 volte). Come è possibile ? È già stato spiegato che il valore p è 0,5 significa che c'è il 5% di probabilità che l'ipotesi nulla sia vera e il 95% di probabilità che sia falsa; e se i risultati di uno studio hanno un valore p pari a S 0,5, l'ipotesi nulla viene rifiutata e la differenza tra i gruppi è considerata statisticamente significativa. Quindi, ci sono il 5% di probabilità che l'ipotesi nulla sia vera ma respinta --> Errore di tipo I. Quindi, il valore p indica la probabilità dell'errore di tipo I (ovvero, il rifiuto dell'ipotesi nulla quando è vera). Se il valore p è 5 0,001, un errore di tipo 1 si verificherà lo 0,1% delle volte (1 su 1000 volte) Pertanto, la possibilità di commettere un errore di tipo I diminuisce se si utilizza un valore p inferiore. Quindi, se si rifiuta l'ipotesi nulla, si rischia di commettere un errore di tipo 1, la cui probabilità è pari al valore p.