In JMP, un valore p compreso tra .01 e .05 è colorato di rosso; meno di .01 è arancione; maggiore di .05 è nero.La codifica a colori può essere d'aiuto quando si analizzano diversi effetti contemporaneamente e si desidera cercare nei report segnali visivi di rilevanza statistica.
I valori P ci aiutano a fare inferenze sulle popolazioni dal campione che analizziamo. Si riferiscono all'ipotesi nulla, ovvero che non vi è alcun effetto nella popolazione da cui è stato prelevato un campione.
In parole povere, a valore p basso suggerisce che l'ipotesi nulla è sbagliata e che c'è davvero un effetto là fuori nella popolazione.
Ad esempio, un campione di 50 individui potrebbe mostrare una correlazione tra due variabili. L'ipotesi nulla afferma che c'è No correlazione esistente nell'intera popolazione, ma a valore p basso poiché la correlazione suggerisce che l'ipotesi nulla è sbagliata (cioè, c'è davvero una correlazione nella popolazione). Pensando a p in quanto rappresenta la probabilità, si potrebbe pensare a un valore p basso come a indicare che il risultato che vediamo nel nostro campione sarebbe bassa probabilità se non ci fosse effettivamente un effetto nella popolazione.
Gli statistici in genere considerano statisticamente significativo un p-value ≤ 0,05. In alcuni casi, le persone cercano p-value <.01.
Ross Metusalem @Ross_Metusalem spiega:
