Vad blir P-värdet om vi använder oss av en two tailed hypotes och t-tabellen?

Jag kan inte läsa vad det står på länkarna. Men det beror inte på vilken tabell du tittar i

Hej,

Tack för ditt svar, kan du vara snäll och berätta vad det beror på? Jag har försökt att hitta varför det är så jättelänge. Bifogar bilderna så att du ser. 

Jag tror jag förstår det nu, kan det vara så att om test statistiken blir negativ så betyder det att man ska ta gånger 2, om den är positiv så behövs det inte. 

Enriquescustomer skrev:

Om null-hypotesen är sann ska t-värdet ligga runt 0, och P-värdet säger i princip hur sannolikt är det att vi får ett sådant här ”extremt” t-värde som vi observerat (med ”extremt” menar jag att det ligger en bit bort från 0). I ett one-sided test är det antingen ett väldigt positivt eller ett väldigt negativt t-värde som räknas som extremt (beroende på vilken sida). I two-sided är det både ett väldigt positivt och ett väldigt negativt värde som räknas som extremt. 

Varför man multiplicerar med 2 för ett two-sided test är för att man kan räkna ut p-värdet som om det vore ett one-sided test, men man måste ta hänsyn till att även ”andra sidan” räknas som extremt, så man multiplicerar med 2.

Om du tittar på bilden ovanför. Man har observerat t=2..218. Det är ett two-sided test, så p-värdet är arean av de två blåa regionerna (både väldigt negativa och väldigt positiva värden räknas som extrema).. Så vad de gör är att de räknar ut den blåa regionen till höger (vilket skulle vara p-värdet i ett one-sided test), och sedan multiplicerar de med 2 för att även lägga till blåa arean till vänster (den är lika stor, därav multiplikation med 2). 

Detta funkar exakt likadant för ett Z-test, och funkar likadant om man istället observerat ett negativt t/z-värde.

Tack för ditt svar,

I t-tabellen så ska man inte ta gånger 2 om t-statistiken är positiv, man ska bara ta det gånger 2 om t-statistiken är negativ. Jag har sett flera uträkningar nu, varje gång test-statistiken är positiv så tar dem aldrig gånger 2 utan bara när den är negativ. Nu menar jag alltså om man ska räkna utan excel, med excel så kan det vara en annan grej. 

Enriquescustomer skrev:

Tack för ditt svar,

I t-tabellen så ska man inte ta gånger 2 om t-statistiken är positiv, man ska bara ta det gånger 2 om t-statistiken är negativ. Jag har sett flera uträkningar nu, varje gång test-statistiken är positiv så tar dem aldrig gånger 2 utan bara när den är negativ. Nu menar jag alltså om man ska räkna utan excel, med excel så kan det vara en annan grej. 

I den första bilden du la upp tar de gånger 2, och test-statistikan är positiv. I andra exemplet är test-statistikan negativ och de tar gånger 2. Så det resonemanget håller inte riktigt. Kan du visa ett komplett exemplen (uppgiften + lösning) där de inte multiplicerar med 2 så ska jag försöka förstå vad som sker? :)

Hej,

I den första bilden tar de det gånger 2 i Excel, när jag räknar det för hand så behöver man inte ta det gånger 2. Man kan se lite skillnad mellan den andra bilden och första, man ser att de tar 0,0675*2=0,135. Detta för att test statistiken är -1,66 (negativ). Kollar man första bilden så behöver man inte göra något mer efter att man fått reda på 0,031. Man ser även att det är en positiv test statistik med 2,218 ( alltså ska man inte ta *2.)

Kolla på fråga "c".

Det är ganska logiskt alltså att p-värdet kommer ligga nära 0.3, sedan som man kan se behöver man inte ta gånger 2( detta är ett two tailed test btw). Man behöver alltså inte ta det gånger 2 för att test statistiken är positiv (0.55).

Nvm det var aldrig ett two tailed test, jag kollade fel. Jag orkar inte posta hela frågan och lösningen igen men jag har försökt att förklara så bra som möjligt efter ditt svar med "I den första bilden tar de det gånger 2 i Excel, när jag räknar det för hand så behöver man inte ta det gånger 2. Man kan se lite skillnad mellan den andra bilden och första, man ser att de tar 0,0675*2=0,135. Detta för att test statistiken är -1,66 (negativ). Kollar man första bilden så behöver man inte göra något mer efter att man fått reda på 0,031. Man ser även att det är en positiv test statistik med 2,218 ( alltså ska man inte ta *2.").

De multiplicerar med 2 i både första och andra bilden. I första bilden, när test-statistikan är positiv, står det att $p=2P(T_{54}\geq t_{54}) = 0.031$. I andra bilden skriver de $p=2P(T_{8}\leq t_{8})$. Alltså, de har multiplicerat med 2 i båda fall. Det är för att man alltid gör det i two-tailed test, oavsett om test-statistikan är positiv eller negativ.

Hej,

Kan du isåfall förklara varför det är skillnad mellan de 2? Jag kommer bifoga bilder där, de tar *2 och där de inte tar det.

Aha okej nu ser jag det, det är för att det står 2P(

Jag ska försöka hitta en fråga så ska du få lösa den för hand utan excel. Har du T-tabellen i närheten? 

Jag har tillgång till en t-tabell

Men jag vill påpeka att det inte är någon skillnad på att använda en utskriven tabell och Excel

Vad bra,
Jag kommer bifoga bilder, försök att lösa det förhand (utan excel) (ditt p-värde behöver inte vara exakt för att det är jättesvårt att kunna veta det) men på ungefär. Detta är ett two tailed test.

Ok, när jag nu tittade runt på lite olika t-tabeller online verkar det som att många av tabellerna utgår från att det är ett two-tailed test, och därför behöver man inte multiplicera med 2 (i tabellen har man redan tagit hänsyn till att det är two-tailed), kan det vara orsaken till förvirringen? Kan du lägga upp (en bild på ) den tabell du har tillgång till?

Du har helt rätt, jag inser det nu, tack så mycket för hjälpen :)

Ok, den tabell du har verkar vara för one-tailed. Så eftersom df=34, det är ett two-tailed test och t=1.483 så verkar p-värdet vara mellan 0.1 och 0.2 enligt din tabell (1.483 ligger mellan $\alpha$=0.05 och 0.1, så eftersom det är ett two-tailed test så multiplicerar jag med 2 och får att det ligger mellan 0.1 och 0.2).

Helt rätt :)

Hondel skrev:

Ok, den tabell du har verkar vara för one-tailed. Så eftersom df=34, det är ett two-tailed test och t=1.483 så verkar p-värdet vara mellan 0.1 och 0.2 enligt din tabell (1.483 ligger mellan $\alpha$=0.05 och 0.1, så eftersom det är ett two-tailed test så multiplicerar jag med 2 och får att det ligger mellan 0.1 och 0.2).

Hej, skulle du även kunna vara snäll och svara på en till fråga?

Det handlar om man även ska tänka på i T-tabellen att ta (1-pvärdet) om test statistiken skulle bli positiv, eller ska man bara göra detta inom z-tabellen.

Mvh 

Det är ingen skillnad mellan t-tabellen och z-tabellen i det fallet 

Tack, vad är den främsta skillnaden mellan de båda?

Skillnaden är i hur datan är fördelad. Det är väl typ att om du har normalfördelad data och känner till variansen är det Z-test du ska köra, men om variansen är okänd är det t-test. 

Jag vill också bara påpeka en detalj: det är inte så att man multiplicerar p-värdet med 2, eller tar 1-p-värdet. Utan p-värdet är 2 gånger en sannolikhet som du räknat ut (från tabell eller excel), eller 1-en sannolikhet. Alltså, du räknar ut en sannolikhet med hjälp av tabell eller excel, och sedan beräknar du p-värdet med hjälp av denna sannolikhet

Tack så mycket