重要度

この記事では、統計における有意水準とは何かについて説明します。したがって、有意水準の意味、最も頻繁に発生する有意水準の表、および他の統計概念と有意水準の関係がわかります。

重要度はどの程度ですか?

有意水準は、母集団の統計パラメータの推定値が信頼区間の外にある確率です。言い換えれば、有意水準は、実際には正しい仮説を棄却する確率です。

統計では、重要度はギリシャ記号 α (アルファ) で表されます。このため、アルファ レベルとも呼ばれます。

たとえば、有意水準が α=0.05 の場合、仮説が正しい場合に仮説が棄却される確率は 5% であることを意味します。言い換えれば、統計パラメータの推定が誤り、許容誤差を超える確率は 5% です。

したがって、有意水準は、結果が統計的に有意であるかどうかを決定するための境界をマークし、p 値が有意水準より小さい場合、結果は統計的に有意であると見なされます。以下に、有意水準と p 値の関係を示します。

有意水準の表

有意水準の定義を確認したら、最も一般的な有意水準の値を示す表を以下に示します。

この表は、信頼区間の限界を計算するのに非常に役立ちます。

表からわかるように、信頼水準を上げると有意水準が下がり、仮説を受け入れるときに間違いを犯すリスクが低くなり、その一方で、統計パラメータの推定精度が低くなります。 。一般に、通常は有意水準 5% (α=0.05) が使用されます。

0% と 100% の有意水準

有意水準値の範囲は 0% (α=0.00) から 100% (α=1) です。ただし、これら 2 つの極端な値は非現実的な値であるため、決して統計に表示されるべきではありません。その理由は以下で説明します。

有意水準 0% は、受け入れられた仮説の真実性に疑いがないことを意味します。ただし、母集団全体が分析されない限り、統計には有意水準 0% は存在しません。また、その場合でも、エラーやバイアスが発生していないことを完全に確信することはできません。調査中に作成されました。

対照的に、有意水準 100% は、棄却された仮説が疑いなく真であることを意味します。しかし、論理的には、有意水準 100% で一部の結果が得られた場合、統計的研究を繰り返す前に結果の正確性について確信が持てないため、その結果は決して公表されません。

有意水準と信頼水準

明確にする必要がある統計における密接に関連する 2 つの概念は、有意水準と信頼水準です。このため、このセクションでは、有意水準と信頼水準の違いについて説明します。

有意水準と信頼水準の違いは、それらが定義する確率です。信頼水準は仮説が受け入れられ、それが実際に真実である確率であり、有意水準は仮説が棄却されるが、それが実際には真実である確率です。

さらに、有意水準と信頼水準を加算すると、常に 1 が得られます。したがって、信頼区間の信頼水準が 1-α の場合、この同じ区間の有意水準は α になります。

たとえば、信頼区間の信頼水準が 95% の場合、その有意水準は 5% です。これは、統計的研究を 100 回繰り返すと、95 回は実際の母集団と一致する結果が得られますが、5 回は誤った結果が得られることを意味します。

有意水準と p 値

最後に、有意水準と p 値の関係を見ていきます。これらは仮説の対立において広く使用されている 2 つの概念であるためです。

p 値( p 値とも呼ばれます) は、観察された差が偶然によるものである確率を示す 0 から 1 までの値です。したがって、p 値は結果の重要性を示し、仮説が真か偽かを判断するために使用されます。

したがって、仮説検定では、p 値が有意水準よりも大きい場合、帰無仮説は真であると見なされます。一方、p 値が有意水準を下回る場合、帰無仮説は棄却され、対立仮説は真とみなされます。