O valor de p é calculado usando a distribuição amostral da estatística de teste sob a hipótese nula, os dados de exemplo, e o tipo de teste que está sendo feito (teste de cauda inferior, teste de cauda superior, ou teste bilateral).
O Minitab exibe automaticamente os valores p para a maioria dos testes de hipóteses. Você também pode usar o Minitab para calcular valores p manualmente. Para calcular um valor p no Minitab manualmente:
Suponha que você faça um teste z de cauda inferior de uma amostra e o valor resultante da estatística calculada a partir dos dados é -1,785 (ts = -1,785). Você deseja calcular um valor de p para o teste z.
Este valor é a probabilidade de que a estatística de teste assume um valor igual ou inferior ao valor realmente observado com base em sua amostra (sob H0). P(TS < −1,785) = 0,0371. Portanto, o valor de p = 0,0371.
Agora suponha que você faça um teste z com cauda superior de uma amostra e o valor resultante da estatística calculada a partir dos dados seja de 1,785 (ts = 1,785). Você deseja calcular um valor de p para o teste z.
Este valor é a probabilidade de que a estatística de teste assume um valor igual ou superior ao valor realmente observado com base em sua amostra (sob H0). P(TS > 1,785) = 0,0371. Portanto, o valor de p = 0,0371.
Como a distribuição normal é uma distribuição simétrica, você poderia digitar -1.785 como constante de entrada (na etapa 4) e não seria necessário subtrair o valor de 1.
Agora suponha que você efetue um teste z bilateral para uma amostra e a estatística de teste resultante é 1,785 (et = 1,785). Você deseja calcular um valor p para o teste z.
Este valor é 2 vezes a probabilidade de que o teste estatístico não assume um valor igual a ou maior que o valor absoluto do referido valor realmente observado com base na sua amostra (sob H0). 2* P(TS > |1,785|) = 2 * 0,0371 = 0,0742. Por isso o valor de p = 0,0742.
Dependendo do teste ou do tipo de dado, os cálculos mudam, mas o valor de p é geralmente interpretado da mesma forma.