Мотив і позитив
Рівні значущості та вірогідності результатів дослідження
Рівень значущості - ймовірність відхилити нульову гіпотезу, якщо насправді нульова гіпотеза вірна (рішення відоме як помилка першого роду, або хибнопозитивні рішення [2]. Нагадаємо, що нульова гіпотеза - гіпотеза, яка перевіряється на узгодженість з наявними вибірковими (емпіричними) даними. часто в якості нульової гіпотези виступають гіпотези про відсутність взаємозв'язку або кореляції між досліджуваними змінними, про відсутність відмінностей (однорідності) в розподілах (параметрах розподілів) двох і / або більш в иборках [1].
Іншими словами, рівень значущості - це ймовірність того, що і дослідник вважав відмінності істотними, а вони насправді випадкові. Імовірність такої помилки зазвичай позначається як або p. як вказує
Е.В. Сидоренко [3], якщо ймовірність помилки - це, то ймовірність правильного рішення:
Таким чином, чим менше, a тим більше ймовірність правильного рішення.
Одним словом, значення різниці
- відображає рівень достовірності результатів.
Значить, цей статистичний показник можна визначити як ймовірність того, що істинне значення досліджуваного параметра потрапить в довірчий інтервал.
У сучасній науці прийнято виділяти три рівня статистичної значущості і достовірності результатів.
- низький рівень значущості дорівнює 5% ймовірності помилки (або ≤ 0,05) і відповідно 95% -ий рівень достовірності результатів;
- достатній рівень значимості дорівнює 1% ймовірності помилки. (Або ≤ 0,01) і відповідно 99% -ий рівень достовірності результатів;
- вищий рівень значущості дорівнює 0,1% ймовірності помилки. (Або р≤0,001) і відповідно 99,9% -ий рівень достовірності результатів.
Закінчуючи розгляд питання про значимість і достовірності результатів емпіричного дослідження, зазначимо, що до тих пір, поки рівень статистичної значущості не досягне р = 0,05, дослідник не має права відхилити нульову гіпотезу.