Ne visi hipotēžu testu rezultāti ir vienādi. A hipotēzes pārbaude vai statistiskās nozīmības pārbaudei parasti ir pievienots nozīmīguma līmenis. Šis nozīmīguma līmenis ir skaitlis, ko parasti apzīmē ar Grieķu vēstule alfa. Viens jautājums, kas rodas statistikas klasē, ir šāds: “Kāda alfa vērtība būtu jāizmanto mūsu hipotēžu pārbaudēs?”
Atbilde uz šo jautājumu, tāpat kā uz daudziem citiem statistikas jautājumiem, ir šāda: “Tas ir atkarīgs no situācijas.” Mēs izpētīsim, ko mēs ar to domājam. Daudzi žurnāli dažādās disciplīnās nosaka, ka statistiski nozīmīgi rezultāti ir tie, kuriem alfa ir vienāda ar 0,05 vai 5%. Bet galvenais ir atzīmēt, ka nav universālas alfa vērtības, kuras būtu jāizmanto visiem statistiskās pārbaudes.
Parasti lietoto vērtību nozīmīguma līmeņi
Skaitlis, ko attēlo alfa, ir varbūtība, tāpēc tam var būt jebkura nenegatīva vērtība reālais skaitlis mazāk par vienu. Lai arī teorētiski alfai var izmantot jebkuru skaitli no 0 līdz 1, statistikas praksē tas tā nav. No visiem nozīmīguma līmeņiem alfai visbiežāk tiek izmantotas vērtības 0,10, 0,05 un 0,01. Kā redzēsim, alfa vērtību izmantošanai, kas nav visbiežāk izmantotie skaitļi, var būt iemesli.
Nozīmīguma līmenis un I tipa kļūdas
Viens apsvērums attiecībā pret alfa vērtību “viens izmērs der visiem” ir saistīts ar to, kāda ir šī skaitļa varbūtība. Hipotēzes testa nozīmīguma līmenis ir precīzi vienāds ar a varbūtību I tipa kļūda. I tipa kļūda ir kļūdaina noraidot nulles hipotēze kad nulles hipotēze patiesībā ir patiesa. Jo mazāka ir alfa vērtība, jo mazāka ir varbūtība, ka mēs noraidām patiesu nulles hipotēzi.
Ir dažādi gadījumi, kad ir pieņemamāka I veida kļūda. Var būt piemērota lielāka alfa vērtība, pat viena lielāka par 0,10, ja mazāka alfa vērtība rada mazāk vēlamu rezultātu.
Veicot slimības medicīnisko skrīningu, apsveriet iespējas veikt tādu testu, kurā kļūdaini novērtēts pozitīvs rezultāts attiecībā uz kādu slimību, un tādu, kas maldīgi nosaka negatīvu šīs slimības rezultātu. Viltus pozitīvs rezultāts radīs mūsu pacienta satraukumu, bet izraisīs citas pārbaudes, kas noteiks, ka mūsu testa spriedums patiešām bija nepareizs. Viltus negatīvs dos mūsu pacientam nepareizu pieņēmumu, ka viņam faktiski nav slimības. Rezultātā slimība netiks ārstēta. Ņemot vērā izvēli, mums drīzāk būtu apstākļi, kuru rezultāts ir viltus pozitīvs, nevis viltus negatīvs.
Šajā situācijā mēs labprāt pieņemtu lielāku alfa vērtību, ja tā rezultātā mazāka kļūdaina negatīva iespējamība būtu kompromiss.
Nozīmīguma līmenis un P vērtības
Svarīguma līmenis ir vērtība, kuru mēs uzstādījām, lai noteiktu statistisko nozīmīgumu. Tas galu galā ir standarts, pēc kura mēs izmērām mūsu testa statistikas aprēķināto p-vērtību. Teikt, ka rezultāts ir statistiski nozīmīgs alfa līmenī, nozīmē tikai to, ka p vērtība ir mazāka par alfa. Piemēram, ja vērtība ir alfa = 0,05, ja p vērtība ir lielāka par 0,05, tad nulles hipotēzi nevar noraidīt.
Ir daži gadījumi, kad mums būtu vajadzīgs pavisam neliels p-vērtība noraidīt nulles hipotēzi. Ja mūsu nulles hipotēze attiecas uz kaut ko tādu, kas tiek plaši atzīts par patiesu, tad jābūt ļoti daudz pierādījumu par labu nulles hipotēzes noraidīšanai. To nodrošina p-vērtība, kas ir daudz mazāka par parasti izmantotajām alfa vērtībām.
Secinājums
Nav vienas alfa vērtības, kas nosaka statistisko nozīmīgumu. Lai arī cipari, piemēram, 0,10, 0,05 un 0,01, ir vērtības, ko parasti izmanto alfa burtiem, tas nepārsniedz matemātiskā teorēma ka šie ir vienīgie nozīmīguma līmeņi, kurus mēs varam izmantot. Tāpat kā daudzās statistikas lietās, mums ir jādomā, pirms mēs aprēķinām un, galvenais, izmantojam veselo saprātu.