и болотный крокодил. Первым способом проверки моей теории было сравнение “песен” животных, обитающих в маленьких прудах, с “песнями” тех, кто живет в больших реках и озерах.
Но некоторые виды крокодиловых – “специалисты”, которые обитают только в морских заливах и лагунах (как американский крокодил), или только в реках, или только в лесных болотах. Так что вместо сравнения популяций одного и того же вида я мог сравнить разные виды. Например, китайские аллигаторы живут только в небольших озерах и прудах. Они часто ревут, но очень редко хлопают головой. Я был очень рад обнаружить, что американские крокодилы Флориды и Доминиканской Республики, наоборот, часто хлопают головой и редко ревут. Оба вида вели себя так, как предсказывала моя теория.
Проблема с таким подходом в том, что на свете всего пять видов крокодиловых – “специалистов” по маленьким водоемам и столько же видов, населяющих только большие. С таким ограниченным размером выборки очень трудно получить маленькое Р-значение.
P-значение, пожалуй, основной термин, который нужно знать, чтобы понимать, как используется статистика в современной науке (особенно в медицине и биологии) и что на самом деле означают статистические результаты. Это число настолько важно, что среди биологов популярен тост “Выпьем за то, чтобы наш список публикаций был большим, а P-значения маленькими”.
“Р” в данном случае английская буква “пи”, сокращение от слова probability (“вероятность”). Представьте себе, что вы бросили игральную кость двенадцать раз и пять раз из двенадцати выпала шестерка. С костью что-то не так или это случайность? Есть статистическая формула, позволяющая вычислить, какова вероятность, что шестерка случайно выпадет пять раз из двенадцати. Эта вероятность и называется P-значением. В данном случае она составляет 0,02 (два шанса из ста). Вы по-прежнему не знаете точно, смещен ли центр тяжести у игральной кости, но очень похоже, что смещен.
Если вы сравниваете данные по двум популяциям, между ними практически всегда будет какая-то разница. Р-значение говорит вам, какова вероятность, что обнаруженная вами разница – случайность. Чем меньше P-значение, тем вероятнее, что эти две популяции действительно различаются.
Например, вы хотите узнать, помогает ли чеснок от гриппа. После долгих лет наблюдений вы выяснили, что пациенты, принимавшие чеснок, выздоравливали в среднем через 6,5 дня, а те, кто не принимал, – через 6,6. Вы подставляете в формулу количество пациентов в каждой группе и результаты наблюдений. Если получается Р-значение, близкое к единице, значит, наблюдаемая разница – почти наверняка случайность, а если близкое к нулю – почти наверняка нет.
Если разница действительно существует, то чем больше размер выборки, тем меньше получится Р-значение и тем убедительнее будет ваш результат. А если разницы на самом деле нет, то, сколько бы вы ни увеличивали размер выборки, Р-значение будет только расти. Поэтому ученые всегда стремятся к максимальному
