Úroveň významnosti při testování hypotéz

Testování hypotéz je rozšířený vědecký proces používaný napříč statistickými a společenskovědními disciplínami. Ve studii statistik se statisticky významného výsledku (nebo výsledku se statistickou významností) v testu hypotéz dosáhne, když je p-hodnota menší než definovaná hladina významnosti. p-hodnota je pravděpodobnost získání statistických údajů o zkoušce nebo výsledku vzorku tak extrémních jako extrémních nebo více, než jsou ty, které byly pozorovány ve studii, zatímco hladina významnosti nebo alfa říká vědci, jak extrémní výsledky musí být, aby mohly být odmítnuty nulová hypotéza. Jinými slovy, pokud je p-hodnota rovna nebo menší než definovaná hladina významnosti (obvykle označená a) může vědec bezpečně předpokládat, že pozorovaná data nejsou v souladu s předpokladem, že nulová hypotéza je pravda, což znamená, že nulovou hypotézu nebo předpoklad, že neexistuje žádný vztah mezi testovanými proměnnými, lze odmítnout.

Odmítnutím nebo vyvrácením nulové hypotézy vědec dospěl k závěru, že existuje vědecký základ přesvědčení je nějaký vztah mezi proměnnými a že výsledky nebyly způsobeny vzorkovací chybou nebo šance. Zatímco odmítnutí nulové hypotézy je hlavním cílem ve většině vědeckých studií, je důležité si uvědomit, že odmítnutí nulové hypotézy není rovnocenné důkazu alternativy výzkumného pracovníka hypotéza.

Pojetí statistické významnosti je pro testování hypotéz zásadní. Ve studii, která zahrnuje kreslení náhodného vzorku z větší populace ve snaze prokázat nějaký výsledek, který lze použít na populace jako celek, existuje konstantní potenciál pro to, aby data studie byla výsledkem chyby výběru vzorku nebo jednoduché náhody nebo šance. Stanovením úrovně významnosti a testováním p-hodnoty proti ní může vědec s jistotou potvrdit nebo odmítnout nulovou hypotézu. Úroveň významnosti v nejjednodušších termínech je pravděpodobnost prahu nesprávného odmítnutí nulové hypotézy, pokud je to ve skutečnosti pravda. Toto je také známé jako chyba typu I. hodnotit. Úroveň významnosti nebo alfa je proto spojena s celkovou úrovní spolehlivosti testu, což znamená, že čím vyšší je hodnota alfa, tím větší je spolehlivost v testu.

K chybě typu I nebo k chybě prvního druhu dochází, když je nulová hypotéza odmítnuta, ve skutečnosti je to pravda. Jinými slovy, chyba typu I je srovnatelná s falešně pozitivní. Chyby typu I jsou kontrolovány definováním vhodné úrovně významnosti. Osvědčené postupy při testování vědeckých hypotéz vyžadují výběr úrovně významnosti ještě před zahájením sběru dat. Nejběžnější hladina významnosti je 0,05 (nebo 5%), což znamená, že existuje 5% pravděpodobnost, že test utrpí chybu typu I odmítnutím skutečné nulové hypotézy. Tato úroveň významnosti se naopak promítá do 95% úroveň důvěry, což znamená, že při sérii testů hypotéz nebude 95% vést k chybě typu I.