1. perfect degeri ifade eden mistik kavram. latince "perfectus"tan gelmektedir.
    istatistikte de kendine kullanim alani bulmus olmasi ise beni hic ilgilendirmez.
  2. deney yapildiktan sonra null hypothesis dogru olsaydi deneyden alinan sonucu ya da null hypothesisin daha aleyhine bir sonuc alma olasiligidir.
    su ana kadar bir kac tane yerde istatistikte en fazla yanlis kullanilan/yorumlanan kavram oldugunu okudum/duydum. matematikci olmayan bir cok kisinin kulllandigini goz onune alinirsa dogrudur. hatta wikipedia'da p-value makalesinde p degerinin ne olmadigi ayri bir bolumde anlatilmis.
  3. birden büyük olması durumunda ait olduğu bileşenin istatistiki olarak etkisi yoktur anlamına gelir...
  4. konuyla çok çok yeni ilgilenen biri olarak thank you captain obvious durumuna düşmek istemiyorum, istatistik eminim bunu yıllardır tartışıyordur ama gördüğüm kadarıyla p değeri manipülasyona son derece açık. yeterince büyük bir örneklem aslında önemsiz şeyleri önemli gibi gösterebilir ya da tam tersi az örneklemli testlerde önemli şeyler p değeri açısından önemsiz çıkabilir. ayrıca acaba bir şeyin istatistiki önemi ile gerçek önemi arasındaki farkın önemi nedir, buna da bakmak gerek.
  5. significance leveli sabitleyerek bu değerlerin altında yada üstünde elde ettiğimiz sonuçlara göre durumu doğru/yanlış olarak yorumlamak yerine bizi null hypothesisin yanlış olduğuna yönlendirecek en küçük değeri tespit edebiliriz. böylelikle araştırmamızı inceleyenler kendileri bir significance level belirleyebilirler. işte bu değere p value of the test denir.

    ayrıca :
    küçük bir p-value demek : hipotezi reddetmek için elinizde güçlü kanıtlarınız var.
    büyük bir p-value demek : hipotezi reddetmek için elinizde zayıf kanıtlarınız var.

p değeri hakkında bilgi verin