P-судья — Говорил же — случайно! — ликовал белобрысый задир | Жажда знаний
P-судья
— Говорил же — случайно! — ликовал белобрысый задира.
— Случайно! Случайно! — гоготала толпа вокруг.
“Ну промахнулся разок. Но остальное-то?” К горлу подступил комок, а руки сами сжались в кулаки. "Что я, зря тренил броски до ночи? Зря набивал трехочковые в дождь?!" — черт, как же хотелось вмазать тяжелым баскетбольным мячом по улюлюкающим рожам!
Вдруг раздался свисток.
— Что тут происходит? — строго спросил тренер. Толпа резко затихла и расступилась.
— Да вот этот хвастается! — по инерции тыкнул пальцем белобрысый задира, но обжегся о хмурый взгляд тренера и быстро замолчал, опустив глаза.
— Так, ясно. Снайпер, иди сюда, — тренер подозвал шмыгающего носом. — Ты тоже иди сюда. И вы, — тренер махнул белобрысому и нескольким его друзьям из толпы.
— Каждый, по-очереди, делает 10 бросков. Четыре подхода. Я считаю попадания. Поехали.
Тренер наблюдал за спорщиками и делал пометки в блокноте. Через некоторое время, он озвучил результат:
— У тебя, в среднем, 9 попаданий, а у остальных — в среднем 2. Выходит, что ты случайно промахиваешься, — сказал он снайперу. — А они, наоборот. Попадают случайно.
Так тренер доказал заслуги снайпера на фоне средненькой толпы. И так же как тренер рассудил пацанов, P-значение помогает отделить хорошие идеи от плохих. Отделить идеи, которые прошли проверку наблюдением, от пустых фантазий.
Вот “снайпер” говорит, что много тренировался. И поэтому выбился из массы середнячков. И мы ему верим, ведь знаем — 99% игроков выбьют очков меньше, чем он. Шанс того, что доверяем мы зря, и на самом деле “снайпер” такой же как все — всего 1%. Этот 1% — и есть P-значение. Только обычно его записывают в виде долей — p = 0.01.
В медицине, социологии, химии, физике, психологии, экономике, аналитике — везде, где наблюдают и пытаются что-то объяснить, P-значение используется для проверки идей. И еще им убеждают улюлюкающих скептиков. И вот как это происходит.
Сначала в пытливом уме возникает вопрос. “Правда ли, что этот баскетболист забивает больше очков, чем в среднем?” Потом аналитик собирает данные по разным игрокам и садится считать.
В статистике действует своя “презумпция невиновности”. Нулевая гипотеза. Без доказательств считается, что отличий у среднего игрока и чемпиона — ноль. А достаточное доказательство чемпионства — низкая вероятность того, что средний игрок покажет такие же результаты.
“Низкая, это какая?” — спросит придирчивый аналитик. Меньше 5% — так все договорились.
Посчитали шанс выбивать 9 из 10. Получилось 4%, например. Меньше пяти. Значит тот, кто выбивает, — чемпион с доказательствами. А если вдруг этот шанс получился 6%, то “чемпион” — на самом деле обычный игрок, такой же как и все остальные. А то, что он выбил 9 из 10 — случайность.
Посчитать p-значение несложно. Всего-то записать наблюдения в табличку и использовать функцию T.TEST в Экселе или Google Таблицах. Вот тут я набросал пример с пояснениями параметров. Они везде одинаковые.
Ну а делать точные выводы вы теперь сможете сами. И добывать доказательства для скептиков — тоже.
