Ringkasan Tingkat Signifikansi yang Mudah Dipahami

Dalam statistik, tingkat signifikansi adalah bagian penting dalam menguji hipotesis. Selain itu, berbeda dengan angka-angka lain dalam data statistik Anda, tingkat signifikansi tidak dihitung oleh perangkat lunak analisis statistik. Sebaliknya, Anda memilih tingkat signifikansi. Pernahkah Anda mempertanyakan mengapa demikian?

Dalam artikel ini, Mind The Graph akan memberikan gambaran umum mengenai tingkat signifikansi sehingga Anda dapat dengan mudah memahami fungsi dan kepentingannya.

Apakah Tingkat Signifikansi itu?

Tingkat signifikansi, juga dikenal sebagai alpha atau α, adalah pengukuran yang menentukan jumlah bukti yang harus ditunjukkan dalam sampel Anda sebelum Anda menolak hipotesis nol dan menyatakan efeknya signifikan secara statistik. Bahkan sebelum memulai eksperimen, Anda harus memilih tingkat signifikansi.

Untuk menyatakannya kembali, ini adalah kemungkinan menolak hipotesis nol ketika hipotesis tersebut benar; misalnya, tingkat signifikansi 0,05 mewakili peluang 5% untuk memutuskan bahwa ada perbedaan ketika tidak ada perbedaan. Tingkat signifikansi yang lebih rendah menunjukkan bahwa Anda membutuhkan lebih banyak bukti untuk menolak hipotesis nol.

Simbol Tingkat Signifikansi

Tingkat signifikansi diwakili oleh simbol Yunani α (alpha). Tingkat signifikansi = nilai probabilitas (kesalahan tipe I) = α, dalam kasus ini.

Ketika nilai atau pengamatan menyimpang dari rata-rata, maka kemungkinan besar nilai tersebut tidak signifikan. Temuan ini ditandai sebagai "signifikan pada x%."

Misalnya, nilai signifikan pada 5% menunjukkan nilai p kurang dari 0,05 atau p <0,05. Demikian pula, signifikan pada 1% menunjukkan nilai p kurang dari 0,01.

Bagaimana Cara Menemukan Tingkat Signifikansi?

Untuk menentukan tingkat signifikansi temuan Anda, pertama-tama tentukan p-value, yang mendefinisikan kemungkinan menemukan efek yang akan menjawab apakah hipotesis nol benar atau tidak. Hipotesis nol ditolak jika nilai p-value lebih kecil dari tingkat signifikansi. Jika p-value lebih besar atau sama dengan tingkat signifikansi (α), hipotesis nol harus diterima.

Berikut ini adalah interpretasi umum dari nilai-p pada tingkat signifikansi 10%:

Jika p > 0,1, hipotesis nol tidak diasumsikan.

Jika p > 0,05 dan p ≤ 0,1, asumsi rendah dari hipotesis nol.

Jika p > 0,01 dan p ≤ 0,05, asumsi kuat hipotesis nol.

Jika p ≤ 0,01, asumsi yang sangat kuat dari hipotesis nol.

Perlu diingat bahwa 0,05, atau 5%, adalah alpha konvensional, dan mengubah tingkat signifikansi ke sesuatu selain 0,05 biasanya memerlukan alasan yang kuat.

Mengubah Tingkat Signifikansi

Meningkatkan tingkat signifikansi dari 0,05 ke 0,10, misalnya, mengurangi standar bukti. Sebaliknya, menurunkannya dari 0,05 ke 0,01 akan meningkatkan standar.

Anggaplah Anda sedang mengevaluasi kekuatan balon pesta untuk menentukan merek mana yang terbaik. Karena hasil positif palsu akan menyebabkan Anda membeli balon yang lebih lemah, maka kerugiannya minimal. Dengan menurunkan tingkat signifikansi menjadi 0,10, Anda dapat meminimalkan jumlah bukti yang diperlukan sekaligus meningkatkan kemungkinan positif palsu dari 0,05 menjadi 0,10.

Di sisi lain, jika Anda mengevaluasi kekuatan kain yang digunakan pada balon udara, hasil positif palsu sangat berbahaya karena dapat menyebabkan kematian. Anda harus sangat berhati-hati dan memilih produsen yang terbaik. Dalam skenario ini, lebih baik meningkatkan, daripada menurunkan, tingkat signifikansi menjadi 0,01. Hal ini akan mengurangi kemungkinan positif palsu mulai dari 0,05 hingga 0,01.

Tidak Ada yang Bisa Mengalahkan Karya Visual Sempurna yang Menyampaikan Pesan Kompleks

Mengalami kesulitan dalam mengkomunikasikan informasi dalam jumlah besar? Gunakan infografik dan ilustrasi untuk membuat pekerjaan Anda lebih mudah dimengerti dan diakses. Mind the Graph adalah alat yang sangat baik bagi para peneliti yang ingin membuat pekerjaan mereka lebih efektif dengan menggunakan infografis yang menarik secara visual.

Tingkatkan Penelitian Saya Dengan Ilustrasi