ค่า p-value ในการวิเคราะห์ค่าสถิติทางการวิจัย คืออะไร

สมมุติว่า เราคิดว่าเครื่องดื่มชูกำลังชนิดใหม่สามารถเพิ่มความเร็วในการวิ่งได้ ในการทดสอบนี้ เราอยากจะวัดว่าทุกคนสามารถวิ่งได้เร็วแค่ไหนก่อนและหลังดื่ม 

เราจะต้องเริ่มต้นด้วยการตั้งสมมติฐานว่าง (H0) ว่าเครื่องดื่มชูกำลังไม่มีผลต่อความเร็วในการวิ่ง และสมมติฐานทางเลือก (H1) ที่ว่าเครื่องดื่มช่วยเพิ่มความเร็วในการวิ่ง

เราทำการเก็บรวบรวมข้อมูลโดยการจับเวลาเพื่อนๆ ในขณะที่พวกเขาวิ่ง หลังจากที่ทุกคนได้ลองดื่มเครื่องดื่มชูกำลังแล้ว เราจะคำนวณการพัฒนาการของความเร็วในการวิ่งโดยเฉลี่ย และทำการทดสอบทางสถิติเพื่อหาค่า p 

ซึ่งค่า p เป็นตัวเลขระหว่าง 0 ถึง 1 ที่ช่วยให้เราตัดสินใจได้ว่าเครื่องดื่มชูกำลังทำงานได้ดีหรือไม่ หรือการพัฒนาการทางการวิ่งนี้อาจเกิดขึ้นโดยบังเอิญ

สมมติว่าเราเลือกระดับนัยสำคัญที่ 0.05 (5%) หมายความว่าเรายินดียอมรับโอกาส 5% ที่จะผิดเมื่อปฏิเสธสมมติฐานว่าง หากค่า p น้อยกว่า 0.05 แสดงว่าความเร็วในการวิ่งดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและอาจไม่ได้เกิดจากโอกาสสุ่ม ดังนั้น เราสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างและสรุปได้ว่าเครื่องดื่มชูกำลังน่าจะได้ผล

แต่ถ้าค่า p มากกว่า 0.05 เราจะปฏิเสธสมมติฐานว่างไม่ได้ ในกรณีนี้ เราไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่าเครื่องดื่มชูกำลังช่วยเพิ่มความเร็วในการวิ่ง และการพัฒนาการในการวิ่งที่สังเกตได้อาจเป็นเพียงเรื่องบังเอิญ

อย่างไรก็ตาม เราต้องจำไว้ว่า ค่า p ไม่ได้บอกเราว่าสมมติฐานของเราเป็นจริงหรือเท็จ เพียงช่วยให้เราเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงที่เราสังเกตเห็นนั้นเกิดขึ้นโดยบังเอิญมากน้อยเพียงใด เมื่อพิจารณาจากข้อมูลที่เราได้รวบรวมไว้