ค่า p

ค่า p คือความน่าจะเป็น — ภายใต้ข้อสมมติที่ว่าสมมติฐานว่าง $H_0$ เป็นจริง — ที่จะสังเกตข้อมูลที่มีความสุดขีดอย่างน้อยเท่ากับตัวอย่างที่แท้จริง ค่า p น้อยหมายความว่าข้อมูลที่สังเกตพบจะไม่น่าจะเกิดขึ้นหาก $H_0$ เป็นจริง จึงเป็นหลักฐานที่ต่อต้าน $H_0$

ข้อตกลง: ปฏิเสธ $H_0$ ถ้า $p < \alpha$ (ปกตินิยม $\alpha = 0.05$) ค่าเกณฑ์ $\alpha$ คืออัตราข้อผิดพลาดประเภท I ที่คุณยอมรับ

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย (ที่ทุกอาจารย์สถิติเน้นย้ำ):

• $p$ ไม่ใช่ "ความน่าจะเป็นที่ $H_0$ เป็นจริง"
• $p$ ไม่ใช่ "ความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์เกิดจากความบังเอิญ"
• ค่า $p$ น้อยไม่ได้หมายความว่าผลกระทบมาก — เพียงแต่ผลกระทบที่ไม่น่าจะเกิดขึ้นภายใต้ $H_0$ เมื่อตัวอย่างมีขนาดใหญ่มาก ผลกระทบที่เล็กน้อยก็กลายเป็น "มีนัยสำคัญทางสถิติ"
• $p > 0.05$ ไม่ใช่หลักฐานว่า $H_0$ เป็นจริง — เป็นเพียงหลักฐานที่ไม่เพียงพอในการปฏิเสธ

American Statistical Association (2016) ได้เตือนอย่างชัดเจนไม่ให้ปฏิบัติต่อค่า p ราวกับเป็นการตัดสินใจแบบไบนารี "มีนัยสำคัญ / ไม่มีนัยสำคัญ" ให้รายงานขนาดผลกระทบและช่วงความเชื่อมั่นควบคู่กันไปด้วย