Čo je p-hodnota a ako ju vysvetliť pred komisiou

„p < 0,05, takže výsledok je štatisticky významný" – túto vetu si osvojí takmer každý študent, ktorý pracuje s dátami. Problém nastáva, keď sa jej oponent opýta, čo presne p-hodnota znamená. Odpoveď „že je to pravda" je najčastejšia a zároveň nesprávna – a práve na tomto mieste sa dá pri obhajobe veľa získať alebo stratiť.

Čo p-hodnota naozaj hovorí – a čo nie

p-hodnota je pravdepodobnosť, že by ste namerali rovnako extrémny alebo extrémnejší výsledok, ak by v skutočnosti platila nulová hypotéza (teda ak by žiadny sledovaný vzťah alebo rozdiel v skutočnosti neexistoval). Nehovorí, aká je pravdepodobnosť, že je nulová hypotéza pravdivá, ani aká je pravdepodobnosť, že váš výsledok je „správny". A rozhodne nehovorí nič o tom, aký je efekt veľký alebo prakticky dôležitý – iba to, že je nepravdepodobné, aby vznikol náhodou.

Prečo hranica 0,05 nie je posvätná

Hodnota 0,05 je konvencia, nie prírodný zákon. Pri veľkej vzorke vyjde štatisticky významný aj rozdiel, ktorý je v praxi zanedbateľný – napríklad rozdiel priemerov o desatinu bodu na stupnici. Preto skúsená komisia popri p-hodnote vždy pýta aj veľkosť efektu: Cohenovo d alebo podobný ukazovateľ, ktorý povie, či je rozdiel nielen štatisticky preukázateľný, ale aj reálne významný. Rovnako netreba dramatizovať hranicu samotnú – výsledok s hodnotou 0,04 nie je principiálne iný než výsledok s hodnotou 0,06, hoci jeden „prejde" a druhý nie.

Praktická rada do textu práce aj na obhajobu: pri každom teste uveďte nielen p-hodnotu, ale aj veľkosť vzorky a veľkosť efektu, a výsledok slovne interpretujte vo vzťahu k vašej výskumnej otázke, nielen k hranici 0,05. Keď viete vysvetliť, čo číslo znamená a čo neznamená, obhajoba štatistickej časti prestane byť najslabším miestom práce.