Co je Alpha statistický význam?

Ne všechny výsledky testů hypotéz jsou stejné. A test hypotéz nebo test statistické významnosti má obvykle úroveň významnosti. Tato úroveň významnosti je číslo, které je obvykle označeno Řecký dopis alfa. Jedna otázka, která se objevuje ve statistické třídě, je: „Jakou hodnotu alfa by se měla použít pro naše testy hypotéz?“

Odpověď na tuto otázku, stejně jako u mnoha jiných statistických otázek, zní: „Závisí to na situaci.“ Prozkoumáme, co tím myslíme. Mnoho časopisů napříč různými obory definuje, že statisticky významné výsledky jsou ty, pro které je alfa rovno 0,05 nebo 5%. Ale hlavní poznámkou je, že neexistuje univerzální hodnota alfa, která by měla být použita pro všechny statistické testy.

Číslo představované alfa je pravděpodobnost, takže může mít hodnotu jakéhokoli nezáporného reálné číslo méně než jeden. Ačkoli teoreticky může být pro alfa použito libovolné číslo mezi 0 a 1, pokud jde o statistickou praxi, není tomu tak. Ze všech hladin významnosti jsou hodnoty 0,10, 0,05 a 0,01 nejčastěji používané pro alfa. Jak uvidíme, mohou existovat důvody pro použití hodnot alfa jiných než nejčastěji používaných čísel.

Jeden ohled na hodnotu „jedna velikost padne všem“ pro alfa má co do činění s tím, co je toto číslo pravděpodobnost. Úroveň významnosti testu hypotéz se přesně rovná pravděpodobnosti a Chyba typu I.. Chyba typu I sestává z nesprávně odmítá nulová hypotéza když je nulová hypotéza skutečně pravdivá. Čím je hodnota alfa menší, tím menší je pravděpodobnost, že odmítneme pravdivou nulovou hypotézu.

Existují různé případy, kdy je přijatelnější mít chybu typu I. Větší hodnota alfa, dokonce i větší než 0,10, může být vhodná, pokud menší hodnota alfa vede k méně žádoucímu výsledku.

Při lékařském screeningu nemoci zvažte možnosti testu, který falešně testuje pozitivní na nemoc, a ten, který falešně testuje na nemoc negativní. Falešně pozitivní bude mít za následek úzkost pro našeho pacienta, ale povede k dalším testům, které určí, že verdikt našeho testu byl skutečně nesprávný. Falešná negativa dá našemu pacientovi nesprávný předpoklad, že nemá nemoc, když ve skutečnosti ano. Výsledkem je, že nemoc nebude léčena. Vzhledem k výběru bychom raději měli podmínky, které povedou k falešně pozitivnímu než falešně negativnímu.

V této situaci bychom rádi přijali větší hodnotu alfa, pokud by to mělo za následek kompromis s nižší pravděpodobností falešného negativu.

Úroveň významnosti je hodnota, kterou jsme stanovili pro stanovení statistické významnosti. Nakonec se jedná o standard, pomocí kterého změříme vypočtenou p-hodnotu naší testovací statistiky. Chcete-li říci, že výsledek je statisticky významný na úrovni alfa, jednoduše to znamená, že p-hodnota je menší než alfa. Například pro hodnotu alfa = 0,05, pokud je p-hodnota větší než 0,05, selháme při odmítnutí nulové hypotézy.

V některých případech bychom potřebovali velmi malý p-hodnota odmítnout nulovou hypotézu. Pokud se naše nulová hypotéza týká něčeho, co je obecně považováno za pravdivé, pak musí existovat vysoká míra důkazů ve prospěch odmítnutí nulové hypotézy. To je zajištěno hodnotou p, která je mnohem menší než běžně používané hodnoty alfa.

Neexistuje jedna hodnota alfa, která určuje statistickou významnost. Ačkoli čísla jako 0,10, 0,05 a 0,01 jsou hodnoty běžně používané pro alfa, neexistuje žádná nadřazená hodnota matematická věta že se jedná o jediné úrovně významnosti, které můžeme použít. Stejně jako u mnoha věcí ve statistikách, musíme si nejdříve promyslet a především používat zdravý rozum.