Statistics : Hypothesis test

Hypothesis test 
คือ educated guess  คำว่า educated หมายถึงสามารถทดสอบได้ มีการสังเกตุจากเหตุการณ์จริง
p-value  หรือ probability value
คือค่าความน่าจะเป็น เมื่อ null hypothesis เป็นจริงแล้ว ข้อสรุปที่ได้จากการตัวสถิติที่ใช้ทดสอบ (เช่น T-test, ANOVA) จะมีค่าเท่ากับหรือมากกว่าค่าที่ได้จากการสังเกตุ ยกตัวอย่างเช่น p-value ของการทดสอบครั้งหนึ่งมีค่าเป็น 0.025 หรือ 2.5% จะตีความได้ว่า มีโอกาส 2.5 % ที่ผลของการทดสอบตัวสถิติครั้งนั้นจะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ ไม่ใช่เกิดจากการทดลองของเราเอง

ในการทำ Hypothesis test เราจะทำการเทียบค่า p-value ที่ได้จาการตัวสถิติกับค่า alpha-value  (significant level)

1) ${\displaystyle \text{p-value}>\alpha \text{-value}}$ แสดงว่า alternative hypothesis อ่อน ผลคือ Not Reject Null Hypothesis
2) ${\displaystyle \text{p-value}\le \alpha \text{-value}}$ แสดงว่า Null Hypothesis ไม่เป็นจริง ผลคือ Reject Null Hypothesis

Alpha value (significant value)
คือค่าความน่าจะเป็นที่จะตัดสินใจผิดเมื่อ Null Hypothesis เป็นจริง เป็นค่าที่เลือกโดยผู้ทำการทดสอบสมมุติฐาน โดยทั่วไปจะให้ค่าอยู่ระหว่าง 0.01 - 0.1 (นิยมที่ 0.05)