Har du noen gang lurt på hva en p-verdi egentlig er? Vel, da har du kommet til rett sted! Dette innlegget er ment å være en innføring i et av de mest sentrale konseptene innen slutningsstatistikk, nemlig p-verdi. 

P-verdi, enkelt forklart 

“P” i p-verdi står for “probability”, som betyr sannsynlighet. En p-verdi er tall, vanligvis mellom 0 og 1, som hjelper oss med å tolke resultatene fra en statistisk analyse. P-verdien er en sannsynlighet for å observere data som er like ekstreme, eller mer ekstreme, enn de vi faktisk observerte, gitt at nullhypotesen er sann. Dette er lettere å forstå om vi tar utgangspunkt i et praktisk eksempel, for her må vi holde tunga rett i munnen.

Et praktisk eksempel for å forstå p-verdi

Tenk deg at du har utviklet et nytt treningsprogram og du lurer på om det hjelper folk å miste mer vekt enn et tradisjonelt program. Du setter opp en studie der du sammenligner vekttapet til en gruppe som følger det nye programmet med en gruppe som følger det gamle programmet.

Etter studien finner du ut at de som fulgte det nye programmet mistet mer vekt. Spørsmålet blir da: Er forskjellen i vekttapet du observerer virkelig på grunn av det nye treningsprogrammet, eller kunne det ha skjedd ved en tilfeldighet?

Her er hvor p-verdien kommer inn. La oss si at du beregner en p-verdi på 0.03. Det betyr at hvis det i virkeligheten ikke er noen forskjell mellom de to treningsprogrammene (det vi kaller nullhypotesen), ville du forvente å se en forskjell i vekttap like ekstrem som den du observerte (eller mer ekstrem) om lag 3% av tiden, gitt at alt annet er likt. Med andre ord, det er bare 3% sjanse for at forskjellen du ser kunne ha skjedd ved en tilfeldighet, hvis det i virkeligheten ikke er noen forskjell mellom treningsprogrammene. Så hva kan vi konkludere på bakgrunn av p-verdien?

Hva kan vi konkludere når p er mindre enn signifikansnivået?

Generelt, jo lavere p-verdien er, jo mindre sannsynlig er det at du kunne ha fått resultatene dine ved en tilfeldighet. Mange forskere bruker en grenseverdi (eller “signifikansnivå”) på 0.05. Hvis p-verdien er mindre enn 0.05, sier vi at forskjellen er “statistisk signifikant”. Dette betyr at forskjellen vi ser antageligvis ikke er tilfeldig.

I vår studie fant vi en p-verdi på 0,03. Her er hva vi kan konkludere, gitt at vi følger standard retningslinjer med 0,05 som signifikansnivå (også kalt alfa-nivå):

• Det du kan konkludere basert på dette er at det er en statistisk signifikant forskjell mellom de to treningsprogrammene i denne spesifikke studien.
• Hvis nullhypotesen var sann (dvs., ingen forskjell mellom de to treningsprogrammene), ville det være kun en sjanse på 3% for å se resultater som er så ekstreme, eller mer ekstreme, som det du faktisk observerte.
• Siden sjansen for at resultatene oppstod ved tilfeldigheter er såpass lav og under signifikansnivået på 0,05, kan du si at dette gir empirisk støtte til den alternative hypotesen (også kalt forskningshypotesen), nemlig at det nye treningsprogrammet bidrar til et større vekttap enn det gamle programmet. Imidlertid er det viktig å understreke at dette ikke “beviser” at det nye treningsprogrammet er bedre.

Hva p-verdi ikke kan si noe om

På eksamen er det viktig å holde tunga rett i munnen når du blir bedt å tolke eller forklare en p-verdi. Sensor kommer til å følge tett med på om du går i noen av de vanlige fellene. Her er hva du IKKE kan konkludere på bakgrunn av en p-verdi som er under signifikansnivået på 0,05:

• Årsakssammenheng: Selv om du har funnet en statistisk signifikant forskjell, betyr det ikke nødvendigvis at det nye treningsprogrammet forårsaket det økte vekttapet. Det kan være andre faktorer involvert som du ikke har tatt hensyn til i studien din (for eksempel kosthold, andre fysiske aktiviteter, genetiske forskjeller mellom deltakerne, etc.).
• Størrelsen på effekten: P-verdien sier ikke noe om størrelsen på forskjellen mellom gruppene, bare at det er mindre sannsynlig at forskjellen du ser har skjedd ved en tilfeldighet. Du må se på andre mål (for eksempel effektstørrelse) for å bedømme hvor stor denne forskjellen er.
• Sannheten av nullhypotesen: En lav p-verdi gir deg evidens mot nullhypotesen, men den beviser ikke med 100% sikkerhet at nullhypotesen er usann. Det er alltid en liten sjanse for at du kan ha fått en lav p-verdi ved en tilfeldighet, selv om nullhypotesen egentlig er sann (dette kalles en type 1-feil).
• Viktighet: En lav p-verdi betyr ikke nødvendigvis at forskningen er viktig eller relevant. Den betyr bare at de observerte resultatene er usannsynlige under nullhypotesen. Sagt på en annen måte – statistisk signifikans er ikke det samme som faglig eller praktisk signifikans.

Forhåpentligvis har dette innlegget hjulpet deg til å forstå litt mer om p-verdier. Hvis du ønsker å lære mer, sjekk ut våre digitale eksamenskurs innen samfunnsvitenskapelig metode og statistikk for å sikre at disse konseptene sitter før din eksamen!