Aký je rozdiel medzi alfa a P-hodnotami?

Andrea Obzerová/Getty Images

Pri vykonávaní testu významnosti resp test hypotézy , existujú dve čísla, ktoré sa dajú ľahko zameniť. Tieto čísla sa dajú ľahko zameniť, pretože obe sú číslami medzi nulou a jednotkou a obe sú pravdepodobnosti. Jedno číslo sa nazýva p-hodnota testovacej štatistiky. Ďalším číslom záujmu je hladina významnosti alebo alfa. Preskúmame tieto dve pravdepodobnosti a určíme rozdiel medzi nimi.

Alfa hodnoty

Číslo alfa je prahová hodnota, ktorú meriame p-hodnoty proti. Hovorí nám, aké extrémne musia byť pozorované výsledky, aby bola zamietnutá nulová hypotéza testu významnosti.

Hodnota alfa je spojená s úrovňou spoľahlivosti nášho testu. Nasleduje zoznam niektorých úrovní spoľahlivosti s príslušnými hodnotami alfa:

• Pre výsledky s 90-percentnou úrovňou spoľahlivosti je hodnota alfa 1 – 0,90 = 0,10.
• Pre výsledky s 95 percentami úroveň dôvery , hodnota alfa je 1 — 0,95 = 0,05.
• Pre výsledky s 99-percentnou úrovňou spoľahlivosti je hodnota alfa 1 — 0,99 = 0,01.
• A vo všeobecnosti pre výsledky s úrovňou spoľahlivosti C percent je hodnota alfa 1 – C/100.

Hoci v teórii a praxi možno pre alfa použiť veľa čísel, najčastejšie sa používa 0,05. Dôvodom je to, že konsenzus ukazuje, že táto úroveň je v mnohých prípadoch vhodná, a historicky bola akceptovaná ako štandard. Existuje však veľa situácií, kedy by sa mala použiť menšia hodnota alfa. Neexistuje jediná hodnota alfa ktorý vždy určuje štatistickú významnosť.

Hodnota alfa nám dáva pravdepodobnosť a chyba typu I . Chyby typu I sa vyskytujú, keď odmietneme nulovú hypotézu, ktorá je skutočne pravdivá. Z dlhodobého hľadiska teda na test s aúroveň významnosti0,05 = 1/20, pravdivá nulová hypotéza bude zamietnutá každý 20-krát.

P-hodnoty

Druhé číslo, ktoré je súčasťou testu významnosti, je p-hodnota. P-hodnota je tiež pravdepodobnosť, ale pochádza z iného zdroja ako alfa. Každá testovacia štatistika má zodpovedajúcu pravdepodobnosť alebo p-hodnotu. Táto hodnota je pravdepodobnosť, že k pozorovanej štatistike došlo len náhodou, za predpokladu, že nulová hypotéza je pravdivá.

Pretože existuje množstvo rôznych testovacích štatistík, existuje niekoľko rôznych spôsobov, ako nájsť hodnotu p. V niektorých prípadoch musíme vedieť rozdelenia pravdepodobnosti populácie.

P-hodnota testovacej štatistiky je spôsob, ako povedať, aká extrémna je táto štatistika pre naše vzorové údaje. Čím je p-hodnota menšia, tým je pozorovaná vzorka nepravdepodobnejšia.

Rozdiel medzi P-hodnotou a alfa

Aby sme určili, či je pozorovaný výsledok štatisticky významný, porovnávame hodnoty alfa a p-hodnoty. Objavujú sa dve možnosti:

• Hodnota p je menšia alebo rovná alfa. V tomto prípade zamietame nulovú hypotézu. Keď sa tak stane, hovoríme, že výsledok je štatisticky významný. Inými slovami, sme si dostatočne istí, že okrem samotnej náhody existuje aj niečo, čo nám poskytlo pozorovanú vzorku.
• Hodnota p je väčšia ako alfa. V tomto prípade sa nám nedarí odmietnuť nulová hypotéza . Keď sa tak stane, hovoríme, že výsledok nie je štatisticky významný. Inými slovami, sme si dostatočne istí, že naše pozorované údaje možno vysvetliť len náhodou.

Z vyššie uvedeného vyplýva, že čím menšia je hodnota alfa, tým ťažšie je tvrdiť, že výsledok je štatisticky významný. Na druhej strane, čím väčšia je hodnota alfa, tým ľahšie je tvrdiť, že výsledok je štatisticky významný. S tým je však spojená vyššia pravdepodobnosť, že to, čo sme pozorovali, možno pripísať náhode.