Dejando de lado algunas cuestiones prácticas (tales como la medida en que $\alpha$ es arbitrario, por ejemplo), las definiciones de nivel de significación y el valor p de que la respuesta a esta pregunta ambigua.
Es decir, formalmente, el rechazo de la regla es que usted rechazar al $p = \alpha$.
Lo que realmente debe sólo importa para el caso discreto, pero en esa situación, si no rechazar al $p=\alpha$, su tipo de tasa de error que en realidad no se $\alpha$!
(Como que a mí respecta no hay 'autorizado' citación; usted realmente necesita para conseguir a los apretones con el Neyman-Pearson y la Fisherian enfoques para la prueba de hipótesis, y es algo que se desarrollaron a lo largo del tiempo.)
Hay cualquier cantidad de buenas estadísticas, textos que describen la prueba de hipótesis correctamente.
La definición de la p-valor es dado correctamente en la primera frase de la correspondiente artículo de la Wikipedia*:
el p-valor es la probabilidad de obtener un estadístico de prueba de al menos tan extremo como el que realmente se ha observado, suponiendo que la hipótesis nula es verdadera.
*(y no, wikipedia no es una autoridad, sólo estoy diciendo que la definición es correcta)
Por simplicidad, vamos a ponerle punto nulos; sirve para conseguir el punto a través, sin enturbiar las aguas con problemas adicionales.
Ahora el nivel de significación, $\alpha$ es el tipo seleccionado de la tasa de error. Este es el tipo que usted elija la hipótesis nula se rechaza cuando es verdadera. Es decir, es la proporción de la hora de rechazar la nula. Ahora considere la posibilidad de un estadístico de prueba con una distribución discreta - la única vez que un $p$ de exactamente $\alpha$ es realmente posible**. (Que también suele ser el caso de que el alfa será diferente de algo bonito y redondo como el 5%.)
** Bueno, supongo que soy de confinamiento mi discusión puramente discretos o puramente continuo distribuidos de prueba-estadísticas. En el caso mixto, usted puede averiguar cómo mi discretos discusión se aplica en las situaciones en las que se aplica).
por ejemplo, considere una de dos colas prueba del signo con $n=17$, dicen. El más cercano alcanzable nivel de significación del 5% es 4.904%. Así que vamos a elegir a $\alpha = 4.904\%$ (o para ser más precisos, $\frac{137500}{2^{17}}$).
Así que cuando $H_0$ es cierto, ¿cuál es la tasa de rechazo si rechazamos al $p=\alpha$? Podemos trabajar. Es 4.904% - $\alpha$ elegimos.
Por otro lado, cuando se $H_0$ es cierto, ¿cuál es la tasa de rechazo si no rechazamos al $p=\alpha$? Podemos trabajar. Es solo 1,27%. Es la manera menos que $\alpha$. Esa no es la prueba de que nos apuntamos!
Es decir, nuestras pruebas (muy claramente!) tienen las propiedades deseadas si $p=\alpha$ está en la región de rechazo.
[Ahora vamos a considerar su situación. Es el p-valor en realidad, exactamente el 5%? Apuesto a que no se exactamente que, por varias razones diferentes. Pero en cualquier caso, se puede afirmar que, formalmente, $p=\alpha$ es un rechazo.]
Si usted describir su rechazo de la regla hasta el frente y demostrar que (si los supuestos son satisfechos), tiene el deseado nivel de significación, entonces probablemente no hay necesidad de referencias.
Un rechazo de la regla es simplemente una declaración acerca de que los valores de la prueba estadística de causa que usted rechazar $H_0$. Es equivalente a definir la región de rechazo (véase Casella y Berger, Inferencia Estadística, p346, que define el término de rechazo región en términos sencillos).
El mismo libro que define los valores de p (p364) en términos diferentes a la wikipedia (pero con el mismo significado resultante), que se define como (para un determinado conjunto de datos), el más pequeño $\alpha$ que podría conducir al rechazo de la nula.
(Si usted tiene una edición diferente los números de página pueden cambiar, pero tiene un índice, de modo que usted puede buscar términos; tenga cuidado, puede que tenga que buscar en los listados bajo "prueba de Hipótesis" o algo similar en el índice para encontrar el rechazo de la región')
Hmm, vamos a tratar de otro libro de la estantería. Wackerly, Mendenhall & Scheaffer Estadística Matemática con Aplicaciones, 5ª edición, define un rechazo a la región en p412 y un p-valor (mismo def C&B) en p431.
