Αν έχετε παρακολουθήσει ποτέ μάθημα Στατιστικής ή έχεις διαβάσει μια επιστημονική μελέτη, τότε σίγουρα θα έχεις συναντήσει τον όρο p-value. Το p-value χρησιμοποιείται παντού στη σύγχρονη επιστήμη, καθώς θεωρείται ένας εύκολος τρόπος να δείξει κανείς ότι ένα αποτέλεσμα είναι σημαντικό.
.gif)
Τι είναι όμως πραγματικά το p-value;
Η έννοια προκύπτει μέσα από έναν έλεγχο υποθέσεων. Ξεκινάμε με μια υπόθεση για τα δεδομένα και προσπαθούμε να την ελέγξουμε, έχοντας πάντα υπόψη ότι μπορεί να είναι λανθασμένη. Αυτό μοιάζει με την αρχή «αθώος μέχρι αποδείξεως του εναντίου» στο δίκαιο.
🔹 Παράδειγμα
Ας πούμε ότι έχουμε ένα νόμισμα και θέλουμε να ελέγξουμε αν είναι δίκαιο.
-
Μηδενική υπόθεση (H₀): το νόμισμα είναι δίκαιο (50%-50%).
-
Κάνουμε 10 ρίψεις και παίρνουμε 9 φορές κορώνα.
Τώρα ρωτάμε: Αν το νόμισμα είναι όντως δίκαιο, ποια είναι η πιθανότητα να συμβεί κάτι τόσο ακραίο;
Η πιθανότητα (το p-value) είναι περίπου 0.0107 (1%).
Ένα τόσο μικρό p-value σημαίνει ότι τα δεδομένα μας είναι πολύ απίθανο να προέρχονται από τη μηδενική υπόθεση. Έτσι, τείνουμε να την απορρίψουμε.
⚠️ Το πρόβλημα;
Πολύ συχνά τα p-values παρερμηνεύονται ή χρησιμοποιούνται με υπερβολική εμπιστοσύνη. Αυτό έχει οδηγήσει στη λεγόμενη Replication Crisis, όπου πολλά αποτελέσματα που θεωρήθηκαν σημαντικά δεν μπορούν να αναπαραχθούν σε νέες μελέτες.
Η συζήτηση γύρω από τα p-values μας υπενθυμίζει ότι η επιστημονική μέθοδος δεν είναι μόνο αριθμοί και τύποι, αλλά και σωστή ερμηνεία και κριτική σκέψη.
Δεν υπάρχουν σχόλια:
Δημοσίευση σχολίου