Статистична значимість, наука, fandom powered by wikia
У статистиці величину називають статистично значущою. якщо мала ймовірність її випадкового виникнення або ще більш крайніх величин. Тут під крайністю розуміється ступінь відхилення тестової статистики від нуль-гіпотези. Різниця називається «статистично значущою», якщо поява наявних даних (або ще більш крайніх даних) було б малоймовірно, якщо припустити, що ця різниця відсутня; цей вислів не означає, що дана різниця повинна бути велика, важлива, або значима в загальному розумінні цього слова.
Загальна картина проблеми така: дана вибірка з деякого простору елементарних подій (наприклад, список пацієнтів, які пройшли обстеження на деяку хвороба) і, можливо, значення на цій вибірці деяких змінних (функцій від, наприклад - вік пацієнта, інтенсивність куріння, кількість годин фізичних вправ і т.п.). Імовірнісний розподіл на невідомо, а, навпаки, є тут головним об'єктом пошуку.
Різні гіпотези відповідають різним можливим імовірнісним розподілом на. Точний зміст терміну "гіпотеза" - набір тверджень, який містить повний опис деякої імовірнісного розподілу. Перевірка гіпотези (задає імовірнісний розподіл) полягає в наступному. Bибірается подія (зване статистичним критерієм), яке (з яких-небудь міркувань) "майже несумісне" з гіпотезою в тому сенсі, що ймовірність події не перевищує якогось малого (в порівнянні з одиницею) числа, званого рівнем значущості. Потім проводиться досвід. Якщо подія відбувається, то гіпотеза відкидається (кажуть, що спостерігається відхилення від гіпотези на рівні значущості). В іншому випадку, гіпотеза не відкидається (проте ніякої метод статистики, ні навіть науки в цілому, не може "остаточно довести" гіпотезу).
Таким чином, рівень значущості тесту - ймовірність відхилити гіпотезу, якщо насправді вона правильна (рішення відоме як помилка першого роду. Або хибнопозитивні рішення).
Популярними рівнями значущості є 10%, 5%, 1%, і 0,1%.
Різні значення α-рівня мають свої переваги і недоліки. Менші α-рівні дають більшу впевненість в тому, що вже встановлена альтернативна гіпотеза значима, але при цьому є більший ризик не відкинути помилкову нульову гіпотезу (помилка другого роду. Або «псевдонегативну рішення»), і таким чином менша статистична потужність. Вибір α-рівня неминуче вимагає компромісу між значимістю і потужністю, і отже між вірогідністю помилок першого і другого роду.
У вітчизняних наукових роботах часто вживається неправильний термін «достовірність» замість терміна «статистична значимість». [Джерело не вказано 1920 днів]
При використанні тестів на статистичну значущість потрібно мати на увазі, що тест зовсім не дає підстав для прийняття гіпотези: [1].