Kokia yra „Alfa“ statistinė reikšmė?

Ne visi hipotezės testų rezultatai yra vienodi. A hipotezės testas arba statistinio reikšmingumo testas paprastai turi tam tikrą reikšmingumo lygį. Šis reikšmingumo lygis yra skaičius, kuris paprastai žymimas Graikiška raidė alfa. Statistikos klasėje kyla vienas klausimas: „Kokia alfa reikšmė turėtų būti naudojama atliekant mūsų hipotezės testus?“

Atsakymas į šį klausimą, kaip ir daugelį kitų statistikos klausimų, yra: „Tai priklauso nuo situacijos“. Mes ištirsime, ką turime omenyje tai. Daugelis įvairių disciplinų žurnalų apibūdina, kad statistiškai reikšmingi rezultatai yra tie, kurių alfa yra lygi 0,05 arba 5%. Tačiau svarbiausia pažymėti, kad nėra visuotinės alfa vertės, kuri turėtų būti naudojama visiems statistiniai testai.

Skaičius, pavaizduotas alfa, yra tikimybė, todėl jis gali reikšti bet kokį neneigiamąjį tikras numeris mažiau nei vienas. Nors teoriškai bet koks skaičius nuo 0 iki 1 gali būti naudojamas alfa, statistinės praktikos atveju taip nėra. Iš visų reikšmingumo lygių dažniausiai alfa vertei naudojamos 0,10, 0,05 ir 0,01 vertės. Kaip pamatysime, gali būti priežasčių, dėl kurių naudojamos alfa vertės, išskyrus dažniausiai naudojamus skaičius.

Vienas alfa vertės „vienas dydis tinka visiems“ vertinimas turi būti susijęs su šio skaičiaus tikimybe. Hipotezinio testo reikšmingumo lygis yra tiksliai lygus a tikimybei I tipo klaida. I tipo klaidą sudaro neteisingai padaryta klaida atmesdamas niekinė hipotezė kai niekinė hipotezė iš tikrųjų yra tiesa. Kuo mažesnė alfa reikšmė, tuo mažiau tikėtina, kad atmesime tikrą niekinę hipotezę.

Yra įvairių atvejų, kai priimtiniau yra I tipo klaida. Didesnė alfa reikšmė, net didesnė už 0,10, gali būti tikslinga, kai mažesnė alfa vertė lemia mažiau pageidaujamą rezultatą.

Atlikdami medicininę ligos patikrą, apsvarstykite galimybę atlikti testą, kurio metu būtų klaidingai įvertinta teigiama liga, ir tą testą, kuris klaidingai įvertina ligos neigiamą rezultatą. Neteisingai teigiamas rezultatas sukels nerimą mūsų pacientui, tačiau bus atlikti kiti testai, kurie nustatys, kad mūsų testo sprendimas iš tikrųjų buvo neteisingas. Neteisingas neigimas suteiks mūsų pacientui klaidingą prielaidą, kad jis iš tikrųjų neserga liga. Rezultatas - liga nebus gydoma. Atsižvelgiant į pasirinkimą, mums labiau tiktų sąlygos, kurios lemia klaidingą teigiamą, o ne klaidingą neigiamą.

Esant tokiai situacijai, mes mielai sutiktume su didesne alfa verte, jei dėl jos sumažėtų klaidingo neigiamo tikimybė.

Svarbumo lygis yra reikšmė, kurią nustatėme statistiniam reikšmingumui nustatyti. Tai galų gale yra standartas, kuriuo mes išmatuojame apskaičiuotą mūsų bandymo statistikos p vertę. Teigti, kad rezultatas statistiškai reikšmingas alfa lygiu, reiškia, kad p reikšmė yra mažesnė už alfa. Pavyzdžiui, jei reikšmė alfa = 0,05, jei p vertė yra didesnė kaip 0,05, tada negalime atmesti nulinės hipotezės.

Yra keletas atvejų, kai mums reikia labai mažo p reikšmė atmesti niekinę hipotezę. Jei mūsų niekinė hipotezė yra susijusi su kažkuo, kas plačiai pripažįstama tiesa, tada, norint atmesti niekinę hipotezę, reikia turėti daug įrodymų. Tai suteikia p vertė, kuri yra daug mažesnė už dažniausiai naudojamas alfa reikšmes.

Statistinė reikšmė lemia ne vieną alfa reikšmę. Nors skaičiai, tokie kaip 0,10, 0,05 ir 0,01, yra reikšmės, paprastai naudojamos alfa, tačiau nėra jokios svarbesnės reikšmės matematinė teorema kad tai yra vieninteliai reikšmingumo lygiai, kuriuos galime naudoti. Kaip ir daugelis statistikos dalykų, prieš pradėdami skaičiuoti ir, svarbiausia, naudotis sveiku protu, turime pagalvoti.