Проверка гипотез является широко распространенным научным процессом, используемым в статистических и социальных дисциплинах. При изучении статистики, статистически значимый результат (или тот, который имеет статистическую значимость) в тесте гипотезы достигается, когда значение р меньше, чем определенный уровень значимости. р-значение вероятность получения статистики теста или результата выборки как экстремальной, так и более экстремальной, чем наблюдаемая в исследовании, в то время как уровень значимости или альфа говорит исследователю, как экстремальные результаты должны быть, чтобы отклонить нулевая гипотеза. Другими словами, если значение p равно или меньше определенного уровня значимости (обычно обозначается по α) исследователь может смело предположить, что наблюдаемые данные не соответствуют предположению о том, что нулевая гипотеза Значение true, означающее, что нулевая гипотеза или предпосылка об отсутствии связи между проверяемыми переменными могут быть отклонены.
Отвергая или опровергая нулевую гипотезу, исследователь приходит к выводу, что для научного обоснования убеждение - это некоторая связь между переменными и то, что результаты не были связаны с ошибкой выборки или шанс. Хотя отказ от нулевой гипотезы является центральной целью большинства научных исследований, важно отметить, что отклонение нулевой гипотезы не эквивалентно доказательству альтернативы исследователя гипотеза.
Статистически значимые результаты и уровень значимости
Концепция статистической значимости является фундаментальной для проверки гипотез. В исследовании, которое включает в себя выборку случайной выборки из большей популяции, чтобы доказать некоторый результат, который можно применить к население в целом, существует постоянный потенциал для данных исследования, чтобы быть результатом ошибки выборки или простого совпадения или шанс. Определяя уровень значимости и проверяя p-значение против него, исследователь может уверенно поддержать или отвергнуть нулевую гипотезу. Уровень значимости, в самых простых терминах, - это пороговая вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы, когда она на самом деле верна. Это также известно как ошибка типа I темп. Таким образом, уровень значимости или альфа связан с общим уровнем достоверности теста, а это означает, что чем выше значение альфа, тем выше достоверность теста.
Ошибки типа I и уровень значимости
Ошибка типа I или ошибка первого рода возникает, когда нулевая гипотеза отвергается, хотя в действительности она верна. Другими словами, ошибка типа I сопоставима с ложным срабатыванием. Ошибки типа I контролируются путем определения соответствующего уровня значимости. Лучшая практика в тестировании научных гипотез требует выбора уровня значимости еще до начала сбора данных. Наиболее распространенный уровень значимости равен 0,05 (или 5%), что означает, что существует 5% вероятность того, что в тесте будет обнаружена ошибка типа I, если отвергнуть истинную нулевую гипотезу. Этот уровень значимости, наоборот, переводится как 95% уровень доверияЭто означает, что в серии проверок гипотез 95% не приведут к ошибке типа I.