Giá trị p

Giá trị p là xác suất — giả sử giả thuyết không $H_0$ đúng — quan sát được dữ liệu ít nhất cực đoan như mẫu thực tế. Giá trị p nhỏ có nghĩa là dữ liệu quan sát được sẽ khó xảy ra nếu $H_0$ đúng, cung cấp bằng chứng chống lại $H_0$.

Quy ước: bác bỏ $H_0$ nếu $p < \alpha$ (thường $\alpha = 0.05$). Ngưỡng $\alpha$ là tỷ lệ lỗi Loại I bạn chấp nhận.

Hiểu lầm phổ biến (được nhấn mạnh bởi mọi giáo sư thống kê):

• $p$ không phải "xác suất $H_0$ đúng".
• $p$ không phải "xác suất kết quả là do ngẫu nhiên".
• $p$ nhỏ không có nghĩa là hiệu ứng lớn — chỉ là hiệu ứng khó xảy ra dưới $H_0$. Với mẫu rất lớn, các hiệu ứng nhỏ không đáng kể cũng trở nên "có ý nghĩa thống kê".
• $p > 0.05$ không phải bằng chứng rằng $H_0$ đúng — chỉ là không đủ bằng chứng để bác bỏ nó.

Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ (2016) đã cảnh báo rõ ràng chống lại việc coi giá trị p như quyết định nhị phân "có ý nghĩa / không"; hãy báo cáo kích thước hiệu ứng và khoảng tin cậy kèm theo.