Mate van belang

In dit artikel wordt uitgelegd wat het significantieniveau in de statistiek is. Zo vindt u de betekenis van significantieniveau, een tabel met de meest voorkomende significantieniveaus en de relatie van significantieniveau met andere statistische concepten.

Wat is het significantieniveau?

Het significantieniveau is de waarschijnlijkheid dat de schatting van een statistische parameter in een populatie buiten het betrouwbaarheidsinterval ligt. Met andere woorden: het significantieniveau is de waarschijnlijkheid dat een hypothese wordt verworpen die feitelijk waar is.

In de statistiek wordt het significantieniveau weergegeven door het Griekse symbool α (alfa). Daarom wordt het ook wel alfaniveau genoemd.

Als het significantieniveau bijvoorbeeld α=0,05 is, betekent dit dat de kans dat een hypothese wordt verworpen als deze waar is, 5% bedraagt. Met andere woorden: de kans dat je een statistische parameter schat en het bij het verkeerde eind hebt met een fout die groter is dan de foutmarge is 5%.

Daarom markeert het significantieniveau de grens voor het bepalen of een resultaat statistisch significant is of niet, zodat als de p-waarde kleiner is dan het significantieniveau, het resultaat als statistisch significant wordt beschouwd. Hieronder zullen we de relatie tussen significantieniveau en p-waarde zien.

Tabel met significantieniveaus

Nadat we de definitie van significantieniveau hebben gezien, wordt hieronder een tabel weergegeven met de waarden van de meest voorkomende significantieniveaus.

Deze tabel zal zeer nuttig zijn voor het berekenen van de grenzen van een betrouwbaarheidsinterval.

Zoals u in de tabel kunt zien, verlaagt het verhogen van het betrouwbaarheidsniveau het significantieniveau, wat leidt tot een lager risico op het maken van fouten bij het aanvaarden van een hypothese en, aan de andere kant, tot een lagere nauwkeurigheid bij het schatten van een statistische parameter. . Over het algemeen wordt doorgaans een significantieniveau van 5% gehanteerd (α=0,05).

Significantieniveau van 0% en 100%

De significantieniveauwaarde kan variëren van 0% (α=0,00) tot 100% (α=1). Deze twee extreme waarden mogen echter nooit in de statistieken voorkomen, omdat het twee onwerkelijke waarden zijn. We zullen hieronder zien waarom.

Een significantieniveau van 0% betekent dat er geen twijfel bestaat over de waarheid van de aanvaarde hypothese. Een significantieniveau van 0% bestaat echter niet in de statistiek, tenzij een hele populatie is geanalyseerd, en zelfs dan kan men er niet helemaal zeker van zijn dat er geen fouten of vertekeningen zijn opgetreden. geproduceerd tijdens het onderzoek.

Een significantieniveau van 100% betekent daarentegen dat de verworpen hypothese zonder enige twijfel waar is. Maar logischerwijs zullen, als sommige resultaten worden verkregen met een significantieniveau van 100%, deze nooit worden gepubliceerd omdat er geen zekerheid zal zijn over de nauwkeurigheid van de resultaten voordat het statistische onderzoek wordt herhaald.

Significantieniveau en betrouwbaarheidsniveau

Twee nauw verwante concepten in de statistiek die duidelijk moeten zijn, zijn het significantieniveau en het betrouwbaarheidsniveau. Daarom zullen we in deze sectie zien wat het verschil is tussen het significantieniveau en het niveau van vertrouwen.

Het verschil tussen het significantieniveau en het betrouwbaarheidsniveau is de waarschijnlijkheid die ze definiëren. Het betrouwbaarheidsniveau is de waarschijnlijkheid dat een hypothese wordt aanvaard en dat deze feitelijk waar is, terwijl het significantieniveau de waarschijnlijkheid is dat een hypothese wordt verworpen, maar dat deze feitelijk waar is.

Bovendien resulteert het significantieniveau plus het betrouwbaarheidsniveau altijd in eenheid. Als het betrouwbaarheidsniveau van een betrouwbaarheidsinterval dus 1-α is, is het significantieniveau van hetzelfde interval α.

Als het betrouwbaarheidsniveau van een betrouwbaarheidsinterval bijvoorbeeld 95% is, is het significantieniveau 5%. Dit betekent dat als we de statistische studie 100 keer, 95 keer herhalen, we een resultaat zullen verkrijgen dat samenvalt met dat van de echte bevolking, terwijl we 5 keer een foutief resultaat zullen verkrijgen.

Significantieniveau en p-waarde

Ten slotte zullen we zien wat de relatie is tussen het significantieniveau en de p-waarde, aangezien het twee concepten zijn die veel worden gebruikt bij de tegenstelling van hypothesen.

De p-waarde , ook wel p-waarde genoemd, is een waarde tussen 0 en 1 die de waarschijnlijkheid aangeeft dat het waargenomen verschil op toeval berust. De p-waarde geeft dus het belang van een resultaat aan en wordt gebruikt om te bepalen of een hypothese waar of onwaar is.

Dus als bij het testen van hypothesen de p-waarde groter is dan het significantieniveau, wordt de nulhypothese als waar beschouwd. Aan de andere kant, als de p-waarde onder het significantieniveau ligt, wordt de nulhypothese verworpen en wordt de alternatieve hypothese als waar beschouwd.