✏️ مفهوم p-value یکی از مفاهیم کلیدی در آمار است که برای ارزیابی معناداری نتایج یک آزمایش یا مطالعه استفاده می‌شود. این مقدار نشان‌دهنده احتمال مشاهده یک نتیجه خاص، در صورتی که فرضیه صفر (null hypothesis) صحیح باشد، است. به عبارت دیگر، p-value به ما می‌گوید که چقدر احتمال دارد که تفاوت مشاهده‌شده در داده‌ها صرفاً ناشی از تصادف باشد. به عنوان مثال، اگر p-value برابر با ۰.۰۴ باشد، این بدان معناست که تنها ۴ درصد احتمال دارد که چنین تفاوتی در نمونه‌ها به طور تصادفی اتفاق بیفتد، در حالی که فرضیه صفر درست است. تفسیر p-value به طور مستقیم با سطح معناداری (significance level) مرتبط است که معمولاً برابر با ۰.۰۵ تنظیم می‌شود. اگر p-value کمتر از این سطح باشد، فرضیه صفر رد می‌شود و نتیجه به عنوان معنادار تلقی می‌شود. برعکس، اگر p-value بیشتر از ۰.۰۵ باشد، فرضیه صفر رد نمی‌شود و نتیجه غیرمعنادار محسوب می‌شود. این فرآیند به پژوهشگران کمک می‌کند تا تصمیم بگیرند که آیا شواهد کافی برای حمایت از فرضیه جایگزین (alternative hypothesis) وجود دارد یا خیر. با این حال، p-value به تنهایی نمی‌تواند اطلاعات کاملی درباره اهمیت یا اندازه اثر ارائه دهد. برخی از انتقادات نسبت به استفاده از p-value شامل این است که ممکن است نتایج معنادار آماری لزوماً معنادار بالینی نباشند. همچنین p-value تحت تأثیر اندازه نمونه قرار می‌گیرد. بنابراین، پژوهشگران باید به همراه p-value از معیارهای دیگر مانند اندازه اثر (effect size) و فاصله اطمینان (confidence intervals) نیز استفاده کنند تا تصویر جامع‌تری از نتایج خود بدست آورند. #مفهوم_آماری 🆔 @Faramed_Research