Шта је Алпха-ов статистички значај?

Нису сви резултати тестова хипотеза једнаки. А хипотеза тест или тест статистичке значајности обично има приложени ниво значаја. Овај ниво значаја је број који се обично означава са Грчко писмо алфа. Једно питање које се појављује у класи статистике је: „Коју вредност алфа треба користити за наше тестове хипотеза?“

Одговор на ово питање, као и на многа друга питања из статистике, гласи: „То зависи од ситуације“. Истражићемо шта под тим подразумевамо. Многи часописи из различитих дисциплина дефинишу да су статистички значајни резултати за које је алфа 0,05 или 5%. Али главна ствар коју треба напоменути је да не постоји универзална вредност алфа која би требало да се користи за све статистички тестови.

Број представљен алфа је вероватноћа, тако да може да преузме вредност било ненегативног стварни број мање од једног. Иако се у теорији било који број између 0 и 1 може користити за алфа, када је у питању статистичка пракса, то није случај. Од свих нивоа важности, вредности 0,10, 0,05 и 0,01 су оне које се најчешће користе за алфа. Као што ћемо видети, могао би бити разлога за коришћење вредности алфа осим оних који се најчешће користе.

Једно разматрање против вредности „једна величина одговара свима“ има везе са оним што је овај број вероватноћа. Ниво значајности теста хипотезе тачно је једнак вероватноћи а Грешка типа И. Грешка типа И састоји се од погрешно одбацујући тхе тхе нулта хипотеза када је нулта хипотеза тачно тачна. Што је мања вредност алфа, то је мања вероватноћа да одбацимо праву нулту хипотезу.

Постоје различити случајеви у којима је прихватљивије грешке типа И. Већа вредност алфа, чак и једна већа од 0,10, може бити прикладна када мања вредност алфа резултира са мање пожељним исходом.

У медицинском прегледу за болест размотрите могућности теста који лажно тестира позитивне на болест с оним који лажно тестира негативан на болест. Лажна позитива резултираће анксиозношћу за нашег пацијента, али довешће до других тестова који ће утврдити да је пресуда нашег теста заиста била нетачна. Лажна негатива пружиће нашем пацијенту погрешну претпоставку да нема болест када он то заиста и има. Резултат тога је да се болест неће лечити. С обзиром на избор, радије бисмо имали услове који резултирају лажном позитивом него лажном негацијом.

У овој ситуацији, радо бисмо прихватили већу вредност за алфа ако би то резултирало мањом вероватноћом лажног негатива.

Ниво значајности је вредност коју смо поставили да одредимо статистичку значајност. Ово на крају постаје стандард којим меримо израчунату п-вредност наше тестне статистике. Рећи да је резултат статистички значајан на нивоу алфа, само значи да је п-вредност мања од алфа. На пример, за вредност алфа = 0,05, ако је п-вредност већа од 0,05, тада не успевамо да одбацимо ништавну хипотезу.

Постоје случајеви у којима ће нам требати врло мали п-вредност одбацити ништавну хипотезу. Ако се наша ништавна хипотеза односи на нешто што је широко прихваћено као истинито, онда мора постојати висок степен доказа у корист одбацивања ништавне хипотезе. То обезбеђује п-вредност која је много мања од уобичајених вредности за алфа.

Не постоји ниједна вредност алфа која одређује статистичку важност. Иако су бројеви попут 0,10, 0,05 и 0,01 вредности које се обично користе за алфа, не постоји превладавање математичка теорема што каже да су то једини нивои значаја који можемо користити. Као и о многим стварима у статистици, морамо размишљати пре него што израчунамо и пре свега користимо здрав разум.