Легкий для розуміння підсумок рівня значущості

У статистиці рівні значущості є важливою частиною перевірки гіпотез. Крім того, на відміну від інших чисел у ваших статистичних даних, рівень значущості не обчислюється програмним забезпеченням для статистичного аналізу. Натомість ви самі обираєте рівень значущості. Ви коли-небудь замислювалися, чому це так?

У цій статті Mind The Graph надасть вам огляд рівня значущості, щоб ви могли легко зрозуміти його функціональність і важливість.

Що таке рівень значущості?

Рівень значущості, також відомий як альфа або α, - це міра, яка визначає кількість доказів, які повинні бути продемонстровані у вашій вибірці, перш ніж ви відкинете нульову гіпотезу і оголосите ефект статистично значущим. Ще до початку експерименту ви повинні вибрати рівень значущості.

Повторюючи, це ймовірність відхилення нульової гіпотези, коли вона є вірною; наприклад, рівень значущості 0,05 представляє 5% ймовірність того, що ви вирішите, що різниця існує, коли її немає. Нижчі рівні значущості вказують на те, що вам потрібно більше доказів, щоб відхилити нульову гіпотезу.

Символ рівня значущості

Рівень значущості позначається грецьким символом α (альфа). У цьому випадку рівень значущості = значення ймовірності (помилка I типу) = α.

Коли значення або спостереження відхиляються від середнього, вони є менш вірогідними. Результати позначаються як "значущі на рівні x%".

Наприклад, значення "достовірно" для 5% означає p-значення менше 0,05 або p < 0,05. Аналогічно, значущість для 1% означає p-значення менше 0,01.

Як знайти рівень значущості?

Щоб визначити рівень значущості вашого результату, спочатку визначте p-значення, яке визначає ймовірність виявлення ефекту, що дасть відповідь на питання, чи правильна нульова гіпотеза. Нульова гіпотеза відхиляється, якщо р-значення менше рівня значущості. Якщо p-значення більше або дорівнює рівню значущості (α), нульову гіпотезу слід прийняти.

Нижче наведено загальну інтерпретацію p-значення на рівні значущості 10%:

Якщо p > 0.1, нульова гіпотеза не приймається.

Якщо p > 0.05 і p ≤ 0.1, низький рівень припущення нульової гіпотези.

Якщо p > 0.01 і p ≤ 0.05, то сильне припущення про нульову гіпотезу.

Якщо p ≤ 0.01, дуже сильне припущення про нульову гіпотезу.

Просто майте на увазі, що 0,05, або 5%, є умовною альфа-версією, і зміна рівня значущості на щось інше, ніж 0,05, зазвичай вимагає вагомих причин.

Зміна рівня значущості

Наприклад, підвищення рівня значущості з 0,05 до 0,10 знижує стандарт доказовості. І навпаки, зниження його з 0,05 до 0,01 підвищує стандарт.

Уявіть, що ви оцінюєте міцність повітряних кульок для вечірки, щоб визначити, яка марка є найкращою. Оскільки хибнопозитивний результат призведе до того, що ви придбаєте слабшу кульку, недоліки будуть мінімальними. Знизивши рівень значущості до 0,10, ви можете мінімізувати кількість необхідних доказів, водночас збільшивши ймовірність хибнопозитивного результату з 0,05 до 0,10.

З іншого боку, якщо ви оцінюєте міцність тканини, що використовується в повітряних кулях, хибнопозитивний результат надзвичайно небезпечний, оскільки може призвести до смерті. Ви повинні бути дуже обережними і вибирати найкращого виробника. У цьому сценарії краще підвищити, а не знизити рівень значущості до 0,01. Це зменшує ймовірність хибнопозитивного результату з 0,05 до 0,01.

Ніщо не може зрівнятися з бездоганним візуальним твором, який передає складне повідомлення

Маєте труднощі з передачею великої кількості інформації? Використовуйте інфографіку та ілюстрації, щоб зробити свою роботу більш зрозумілою та доступною. Mind the Graph це чудовий інструмент для дослідників, які хочуть зробити свою роботу більш ефективною за допомогою візуально привабливої інфографіки.

Покращуйте мої дослідження за допомогою ілюстрацій