Significância estatística e valores de p
Ao lidar com análise de clientes, em geral, você encontrará a frase estatisticamente significativa. Você também vai correr em uma coisa chamada p-valor. Há muito lotado naquele pequeno p e há livros escritos sobre o assunto. Aqui está o que você precisa saber.
Em princípio, um resultado estatisticamente significativo (geralmente uma diferença) é um resultado que não é atribuída ao acaso. Mais tecnicamente, isso significa que, se a hipótese nula é verdadeira (o que significa que não há realmente nenhuma diferença), há uma baixa probabilidade de obter um resultado que grande ou maior.
Considere esses dois fatores importantes.
Erro de amostragem. Há sempre uma chance de que as diferenças que observamos ao medir uma amostra de clientes é apenas o resultado de aleatória de ruído oportunidade acaso fluctuations-.
Nunca Probability- certeza. A estatística é sobre probability- você não pode comprar 100% de certeza. A estatística é sobre o gerenciamento de risco. você pode viver com uma probabilidade de 10 por cento que a sua decisão está errada? A 5 por cento probabilidade? 33 por cento? A resposta depende do contexto:
Qual é o custo para aumentar a probabilidade de fazer a escolha certa, e qual é a conseqüência (ou consequência potencial) de fazer a escolha errada? A maioria das publicações sugerem um corte de 5% - não há problema em ser enganado por acaso um tempo fora de 20. Isso é um padrão razoavelmente elevado, e atenda às suas circunstâncias. Ele poderia facilmente ser um exagero, ou poderia expô-lo a muito mais risco do que você pode pagar.
O valor-p é um dos resultados de um teste estatístico ao fazer uma comparação, digamos, entre a taxa de conversão em um teste de uma campanha de marketing em relação ao outro. O valor de p meios valor de probabilidade. O valor-p é a probabilidade de obter a diferença que você vê em uma comparação de uma amostra (ou um maior), se não há realmente uma diferença para todos os clientes.
Alguns exemplos de valores de p são 0,012, 0,21, ou .0001- um valor de p de 0,012 indica que a diferença observada apenas seria visto cerca de 1,2% do tempo, se não existe nenhuma diferença de todo o cliente população.
Dado que esta é uma percentagem muito baixa, na maioria dos casos, os pesquisadores concluem que a diferença observada não é devida ao acaso e chamá-lo estatisticamente significativa. Por convenção, revistas e estatísticos dizer alguma coisa é estatisticamente significativa se o p-valor é menor que 0,05. Não há nada de sagrado, 05, though- em pesquisa aplicada, a diferença entre .04 e .06 geralmente é insignificante.
A significância estatística não significa significado prático. Somente considerando contexto que você pode determinar se a diferença é praticamente significativa (isto é, se ela requer ação).