Aká hladina alfa určuje štatistickú významnosť?

Getty Images / Infografx

Nie všetky výsledky testov hypotéz sú rovnaké. A test hypotézy alebo test štatistickej významnosti má zvyčajne priradenú hladinu významnosti. Táto úroveň významnosti je číslo, ktoré sa zvyčajne označuje ako Grécke písmeno alfa. Jedna otázka, ktorá sa objaví v triede štatistiky, je: Aká hodnota alfa by sa mala použiť pre naše testy hypotéz?

Odpoveď na túto otázku, rovnako ako na mnohé iné otázky v štatistike, je, Závisí to od situácie. Preskúmame, čo tým myslíme. Mnoho časopisov v rôznych odboroch definuje, že štatisticky významné výsledky sú tie, pre ktoré sa alfa rovná 0,05 alebo 5 %. Ale hlavným bodom, ktorý treba poznamenať, je, že neexistuje univerzálna hodnota alfa, ktorá by sa mala používať pre všetkých štatistické testy .

Bežne používané hodnoty Úrovne významnosti

Číslo reprezentované alfa je pravdepodobnosť, takže môže mať ľubovoľnú nezápornú hodnotu Reálne číslo menej ako jeden. Hoci teoreticky možno pre alfa použiť akékoľvek číslo medzi 0 a 1, v štatistickej praxi to tak nie je. Zo všetkých hladín významnosti sa pre alfa najčastejšie používajú hodnoty 0,10, 0,05 a 0,01. Ako uvidíme, môžu existovať dôvody na použitie hodnôt alfa, ktoré nie sú najčastejšie používané čísla.

Úroveň významnosti a chyby typu I

Jedna úvaha oproti jednotnej hodnote pre alfa má čo do činenia s pravdepodobnosťou tohto čísla. Hladina významnosti testu hypotéz sa presne rovná pravdepodobnosti a Chyba typu I . Chyba typu I pozostáva z nesprávneho odmietanie a nulová hypotéza keď je nulová hypotéza skutočne pravdivá. Čím je hodnota alfa menšia, tým je menej pravdepodobné, že zamietneme pravdivú nulovú hypotézu.

Existujú rôzne prípady, kedy je prijateľnejšie mať chybu typu I. Väčšia hodnota alfa, dokonca aj väčšia ako 0,10, môže byť vhodná, keď menšia hodnota alfa vedie k menej žiaducemu výsledku.

Pri lekárskom skríningu choroby zvážte možnosti testu, ktorý má falošne pozitívny test na ochorenie, s testom, ktorý má falošne negatívny test na ochorenie. Falošný pozitívny výsledok bude mať za následok úzkosť pre nášho pacienta, ale povedie k ďalším testom, ktoré určia, že verdikt nášho testu bol skutočne nesprávny. Falošná negativita dáva nášmu pacientovi nesprávny predpoklad, že nemá chorobu, hoci v skutočnosti má. Výsledkom je, že choroba nebude liečená. Vzhľadom na možnosť výberu by sme radšej mali podmienky, ktoré vedú k falošne pozitívnemu než falošne negatívnemu výsledku.

V tejto situácii by sme radi prijali vyššiu hodnotu pre alfa, ak by to viedlo k kompromisu nižšej pravdepodobnosti falošne negatívneho výsledku.

Úroveň významnosti a P-hodnoty

Hladina významnosti je hodnota, ktorú nastavujeme na určenie štatistickej významnosti. Toto je nakoniec štandard, ktorým meriame vypočítanú p-hodnotu našej testovacej štatistiky. Povedať, že výsledok je štatisticky významný na úrovni alfa, znamená, že p-hodnota je menšia ako alfa. Napríklad pre hodnotu alfa = 0,05, ak je p-hodnota väčšia ako 0,05, potom sa nám nepodarí zamietnuť nulovú hypotézu.

V niektorých prípadoch by sme potrebovali veľmi malý p-hodnota zamietnuť nulovú hypotézu. Ak sa naša nulová hypotéza týka niečoho, čo je všeobecne akceptované ako pravdivé, potom musí existovať vysoký stupeň dôkazov v prospech zamietnutia nulovej hypotézy. Zabezpečuje to p-hodnota, ktorá je oveľa menšia ako bežne používané hodnoty pre alfa.

Záver

Neexistuje žiadna hodnota alfa, ktorá by určovala štatistickú významnosť. Hoci čísla ako 0,10, 0,05 a 0,01 sú hodnoty bežne používané pre alfa, neexistuje žiadne prepísanie matematická veta to hovorí, že toto sú jediné úrovne významnosti, ktoré môžeme použiť. Ako pri mnohých veciach v štatistike, aj tu musíme myslieť skôr, než začneme počítať a predovšetkým používať zdravý rozum.