Misunderstandings about p value

P value နဲ႕ ပတ္သက္ျပီး မွားတတ္ၾကတဲ့ အမွားက လူေတာ္ေတာ္မ်ားမ်ားက P value အရမ္းနည္းေနရင္ "ဟာ ဒါ အရမ္းကို significant ျဖစ္ေနတယ္။ ဒါဟာ ကြာျခားခ်က္အမ်ားၾကီးရွိေနတာပဲ" ဆိုျပီး ေကာက္ခ်က္ခ်တတ္ၾကပါတယ္။ 

ကၽြန္မရဲ႕  အရင္ P value ပို႕စ္ က TTC နဲ႕ ဒဂံု ၁ ေက်ာင္းသားေတြ ဥပမာမွာ ဆိုရင္လည္း "P value အရမ္းနည္းေနရင္ ေသခ်ာတယ္။ TTC ေက်ာင္းသားေတြက ဒဂံု ၁ ေက်ာင္းသားေတြထက္ အျပတ္အသတ္ပိုေတာ္ေနတာပဲ" ဆိုျပီး ဆံုးျဖတ္ခ်က္ခ်တတ္ၾကပါတယ္။ အဲဒါဟာ ေတာ္ေတာ့္ကို ၾကီးၾကီးက်ယ္က်ယ္မွားသြားတဲ့ အမွားပါ။ တကယ္တမ္းက်ေတာ့ P value အရမ္းနည္းေနရင္ TTC ေက်ာင္းသားေတြက ဒဂံု ၁ ေက်ာင္းသားေတြထက္ ပိုေတာ္ႏိုင္ေခ် အမ်ားၾကီးရွိတယ္လို႕ပဲ ေကာက္ခ်က္ခ်လို႕ရပါမယ္။ ဘယ္ေလာက္ပိုေတာ္လဲဆိုတာ မေျပာပါဘူး။ တကယ္တမ္းက်ေတာ့ အမ်ားၾကီးလည္း ပိုေတာ္ႏိုင္တယ္၊ ႏွာတစ္ဖ်ားေလာက္ပဲ ပိုေတာ္တာလဲ ျဖစ္ႏိုင္တယ္၊ ေျပာင္းျပန္လဲ ျဖစ္သြားႏိုင္တယ္။

 ေနာက္ထပ္ မဟာအမွားကေတာ့ P value နည္းေနရင္ Alternative Hypothesis မွန္ကို မွန္သြားျပီ၊ ဆိုျပီး ေျပာၾကတာပါ။ သူက Null Hypothesis မွားႏိုင္ေခ်မ်ားတယ္လို႕ပဲ ဆိုလိုတာပါ။ Null Hypothesis လံုးဝမွားျပီး Alternative Hypothesis လံုးဝမွန္တယ္လို႕ မေျပာပါဘူး။

အဲ... ေနာက္ထပ္ အမွားက 0.05 Significance Value ။ စာတမ္းေတြမွာ 0.05 ကို cutoff ဆိုျပီး မသတ္မွတ္လို႕ ဆိုျပီး ရန္ထျဖစ္ၾကတဲ့ သုေတသီေတြ တစ္ပံုၾကီးပါ။ ဒီ 0.05 က ကိုယ့္ဘာသာကိုယ္ ဘာသာရပ္အလိုက္ သတ္မွတ္ထားတာပါ။ နည္းေလေကာင္းေလဆိုေပမယ့္ ဒါက တရားေသမဟုတ္ပါဘူး။ မ်ားေသာအားျဖင့္ 0.05 ယူေပမယ့္ အခ်ိဳ႕ဘာသာရပ္ေတြမွာ 0.1 တို႕ 0.2 တို႕ယူတတ္ၾကပါတယ္။ Genetics မွာ ဆိုရင္ 0.001 ေလာက္အထိ နည္းျပီး ယူတတ္ၾကပါတယ္။ ဒီေတာ့ 0.05 မဟုတ္လို႕ မွားတယ္လို႕ သြားမထင္လိုက္ပါနဲ႕။ ဘုရားေဟာထားတာလဲ မဟုတ္ဘူး။ ကိုယ့္ဘာသာရပ္ ကိုယ့္အေၾကာင္း၊ ကိုယ့္အရပ္နဲ႕ ကိုယ့္ဇာတ္ပဲ ျဖစ္ပါတယ္။

ေနာက္ျပီး P value နည္းတိုင္းလည္း သိပ္ျပီး မေပ်ာ္ၾကပါနဲ႕။ ကိုယ္က အင္ထုထားလို႕  ေသးသြားတာ  ျဖစ္ႏိုင္ပါတယ္။ P value ေသးေအာင္ လုပ္လို႕ရတဲ့ နည္းလမ္းေတြ တစ္ပံုၾကီးပဲရွိတယ္။ 

P value နဲ႕ ပတ္သတ္ျပီး မွားတတ္တဲ့ အမွားအေၾကာင္းေတြက ေျပာရင္ ေျပာမကုန္ပါ။ ဒီေန႕ေတာ့ ဒီမွ်သာ။