Чем отличаются подходы критического значения и p-значения при проверке статистических гипотез?

Подходы критического значения и p-значения при проверке статистических гипотез отличаются тем, что первый фокусируется на сравнении критерия с определённым значением, а второй — на оценке наблюдаемого уровня значимости. fin-accounting.ru openu.kz

Критическое значение — это значение, с которым сравнивают вычисленную тестовую статистику, чтобы решить, следует ли отклонять или не отклонять нулевую гипотезу. fin-accounting.ru Если критерий по модулю больше критического значения, то есть попадает в критическую область, то гипотеза отклоняется как ложная. openu.kz Если критерий не выходит за критическое значение, то гипотеза не отклоняется. openu.kz

P-значение — это вероятность получить наблюдаемое или ещё более ярко выраженное отклонение оценки от гипотезы, если она верна. openu.kz Чем меньше значение p-значения, тем больше оснований для отклонения гипотезы. cs.petrsu.ru Если p-значение меньше заданного уровня значимости, то нулевую гипотезу отвергают, в противном случае — не отвергают. fin-accounting.ru

Таким образом, подход критического значения фокусируется на сравнении критерия с определённым значением, а подход p-значения — на оценке наблюдаемого уровня значимости и силы доказательств. fin-accounting.ru openu.kz