Il p-value, o valore p, è una misura statistica fondamentale che esprime la probabilità di ottenere risultati uguali o più estremi rispetto a quelli osservati, assumendo che l'ipotesi nulla sia vera. Nell'ambito della statistica inferenziale, specialmente nei test di verifica delle ipotesi, il valore p, noto anche come p-value o livello di significatività osservato, rappresenta la probabilità associata a un'ipotesi considerata vera (nota come ipotesi nulla). Questa probabilità indica quanto sia probabile ottenere risultati altrettanto o meno supportivi dell'ipotesi durante il test.
Supponiamo che il valore p di un test sia 0,03. Se il test viene condotto con un livello di significatività di 0,05, ciò porta al rifiuto dell'ipotesi nulla. Al contrario, se il test viene condotto con un livello di significatività di 0,02, l'ipotesi nulla non viene rifiutata. Questo evidenzia che la dichiarazione "il valore p è 0,03" contiene informazioni più dettagliate rispetto alle sole affermazioni "ipotesi rifiutata con significatività 0,05" o "non rifiutata con significatività 0,02".
L'ipotesi nulla, spesso indicata come Ho, è una dichiarazione che suggerisce che non c'è effetto o relazione significativa all'interno dei dati o del fenomeno studiato. L'ipotesi alternativa, H1 o Ha, propone l'esistenza di un effetto, di una relazione o di una differenza significativa.
In sostanza, il valore p aiuta a determinare se la discrepanza tra il risultato osservato e quello ipotizzato è attribuibile alla casualità introdotta dal campionamento o se, al contrario, è statisticamente significativa e poco probabile che sia causata casualmente dal campionamento. Questa valutazione basata sul valore p è ampiamente utilizzata in diversi ambiti di ricerca.
Esempio
Immagina di condurre uno studio su un nuovo farmaco per abbassare la pressione sanguigna. La tua ipotesi nulla potrebbe essere che non ci sia alcuna differenza nella pressione sanguigna tra i pazienti trattati con il farmaco e quelli trattati con un placebo. L'ipotesi alternativa sarebbe che esista una differenza significativa nella pressione sanguigna tra i due gruppi.
Il p-value misura la forza delle evidenze a favore o contro l'ipotesi nulla. Un p-value basso (generalmente inferiore a 0,05) indica che le osservazioni sono estremamente improbabili sotto l'ipotesi nulla e suggerisce la sua rigettazione. In altre parole, un p-value basso suggerisce che i dati forniscono prove significative a favore dell'ipotesi alternativa.
Ad esempio, se il p-value del tuo studio sul farmaco è 0,03, significa che c'è solo una probabilità del 3% di ottenere risultati così estremi o più estremi sotto l'ipotesi nulla (che non ci sia differenza). Quindi, potresti concludere che ci sono prove significative a favore dell'efficacia del farmaco nel ridurre la pressione sanguigna.
In sintesi, il p-value fornisce un modo per valutare la significatività statistica dei risultati di uno studio rispetto all'ipotesi nulla, aiutando a determinare se le differenze osservate sono reali o probabilmente dovute al caso.