Как использовать p-value при проверке гипотезы

P-value — это вероятность получить наблюдаемые или более экстремальные результаты при условии, что нулевая гипотеза верна.

Как использовать:

1. Устанавливаете уровень значимости (α), обычно 0.05.
2. Проводите статистический тест (например, t-тест).
3. Сравниваете p-value с α:
   • Если p-value ≤ α → отвергаем нулевую гипотезу.
   • Если p-value > α → не отвергаем.

Пример (Python, t-тест):

from scipy import stats
sample = [1.2, 1.5, 1.7, 1.9, 2.0]
t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(sample, popmean=1.0)
print(f"p-value: {p_value:.4f}")  # Допустим, p-value = 0.02
if p_value <= 0.05:  
    print("Отвергаем H₀")  
else:  
    print("Не отвергаем H₀")  

Важно: p-value не говорит о размере эффекта или вероятности гипотезы. Это лишь мера согласованности данных с H₀.