p-value

p-value là viết tắt của “probability value / giá trị xác suất”, là thước đo thống kê giúp các nhà nghiên cứu xác định độ mạnh của bằng chứng chống lại giả thuyết không / null hypothesis (H0). Nói cách khác, nó định lượng xác suất kết quả quan sát thu được như kết quả cực đoan trong phân tích thống kê, khi giả định H0 là đúng.

H0 thường thể hiện ý tưởng rằng không có tác động, không có mối quan hệ hoặc không có sự khác biệt đáng kể nào giữa các nhóm trong một nghiên cứu.

p-value thường được hiểu như sau:

• Nếu giá trị p nhỏ hơn 0,05 thì kết quả được coi là có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là xác suất của kết quả quan sát thu được một cách tình cờ là dưới 5%.
• Nếu giá trị p lớn hơn 0,05 thì kết quả không được coi là có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là kết quả quan sát có thể dễ dàng xảy ra một cách tình cờ.

Điều quan trọng cần lưu ý là p-value chỉ là một bằng chứng cần được xem xét khi diễn giải kết quả nghiên cứu. Các yếu tố khác, chẳng hạn như cỡ mẫu, thiết kế nghiên cứu và chất lượng dữ liệu cũng cần được tính đến. Ngoài ra, việc lựa chọn mức có ý nghĩa thống kê (mức 0,05) có phần tùy tiện và cần được điều chỉnh dựa trên các yêu cầu và kết quả cụ thể của nghiên cứu.

Ví dụ:

Một nghiên cứu muốn kiểm tra giả thuyết rằng một loại thuốc mới có hiệu quả trong việc điều trị một căn bệnh nào đó. Người tham gia được chỉ định ngẫu nhiên nhận thuốc mới hoặc giả dược. Sau 6 tháng điều trị, so sánh tỷ lệ người tham gia trong mỗi nhóm đã khỏi bệnh.

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ người tham gia đã khỏi bệnh ở nhóm dùng thuốc mới cao hơn đáng kể so với nhóm dùng giả dược. p-value trong thử nghiệm này là 0,03. Điều này có nghĩa là có 3% cơ hội thu được kết quả quan sát được một cách tình cờ, giả sử rằng giả thuyết không là đúng. Vì vậy, nhà nghiên cứu kết luận rằng loại thuốc mới có hiệu quả trong điều trị bệnh.