Уровень значимости

В этой статье объясняется, каков уровень значимости в статистике. Так вы найдете значение уровня значимости, таблицу с наиболее часто встречающимися уровнями значимости и связь уровня значимости с другими статистическими понятиями.

Каков уровень значимости?

Уровень значимости — это вероятность того, что оценка статистического параметра в популяции находится за пределами доверительного интервала. Другими словами, уровень значимости — это вероятность отклонения гипотезы, которая на самом деле верна.

В статистике уровень значимости обозначается греческим символом α (альфа). Вот почему его еще называют альфа-уровнем .

Например, если уровень значимости α=0,05, это означает, что вероятность отклонения гипотезы, когда она верна, составляет 5%. Другими словами, вероятность оценить статистический параметр и ошибиться с ошибкой, превышающей предел погрешности, составляет 5%.

Следовательно, уровень значимости отмечает границу для определения того, является ли результат статистически значимым или нет, так что, если значение p меньше уровня значимости, результат считается статистически значимым. Ниже мы увидим связь между уровнем значимости и p-значением.

Таблица уровней значимости

После того, как мы ознакомились с определением уровня значимости, ниже представлена таблица со значениями наиболее распространенных уровней значимости.

Эта таблица будет очень полезна для расчета границ доверительного интервала.

Как видно из таблицы, увеличение уровня достоверности снижает уровень значимости, что приводит к меньшему риску ошибки при принятии гипотезы и, с другой стороны, к меньшей точности оценки статистического параметра. . В целом обычно используется уровень значимости 5% (α=0,05).

Уровень значимости 0% и 100%

Значение уровня значимости может находиться в диапазоне от 0% (α=0,00) до 100% (α=1). Однако эти два крайних значения никогда не должны появляться в статистике, поскольку это два нереальных значения, ниже мы увидим почему.

Уровень значимости 0% означает, что нет сомнений в истинности принятой гипотезы. Однако уровень значимости 0% не существует в статистике, если не была проанализирована вся совокупность, и даже в этом случае нельзя быть полностью уверенным в том, что не произошло никаких ошибок или систематических ошибок. произведенные в ходе расследования.

Напротив, уровень значимости 100% означает, что отвергнутая гипотеза без сомнения верна. Но, по логике вещей, если какие-то результаты будут получены с уровнем значимости 100%, они никогда не будут опубликованы, поскольку не будет уверенности в точности результатов перед повторением статистического исследования.

Уровень значимости и уровень достоверности

Два тесно связанных понятия в статистике, которые должны быть ясны, — это уровень значимости и уровень достоверности. Вот почему в этом разделе мы увидим, в чем разница между уровнем значимости и уровнем уверенности.

Разница между уровнем значимости и уровнем достоверности — это вероятность, которую они определяют. Уровень уверенности — это вероятность принятия гипотезы и того, что она действительно верна, тогда как уровень значимости — это вероятность отклонения гипотезы, но того, что она действительно верна.

Более того, уровень значимости плюс уровень достоверности всегда приводят к единице. Таким образом, если уровень достоверности доверительного интервала равен 1-α, уровень значимости этого же интервала равен α.

Например, если уровень достоверности доверительного интервала составляет 95 %, его уровень значимости равен 5 %. Это означает, что если мы повторим статистическое исследование 100 раз, то 95 раз мы получим результат, совпадающий с результатом реальной популяции, а 5 раз мы получим ошибочный результат.

Уровень значимости и значение p

Наконец, мы увидим, какова связь между уровнем значимости и p-значением, поскольку это два понятия, широко используемые при противопоставлении гипотез.

Значение p , также называемое значением p , представляет собой значение от 0 до 1, которое указывает вероятность того, что наблюдаемая разница обусловлена случайностью. Таким образом, значение p указывает на важность результата и используется для определения того, верна или ложна гипотеза.

Таким образом, при проверке гипотез, если значение p превышает уровень значимости, нулевая гипотеза считается истинной. С другой стороны, если значение p ниже уровня значимости, нулевая гипотеза отклоняется, а альтернативная гипотеза считается истинной.