Мощност d; статистически тест и грешки, които да се избягват

Тази статия за грешки в статистиката ще ви помогне да разберете и да избегнете често срещаните клопки в статистическите тестове. Това е последната от поредица от три статии за използването на статистически тестове, които ще намерите в нашия блог.

The статистически тестове са мощни инструменти за статистически извод, т.е. позволяват да се изведат свойствата на наблюдаваната популация от събраната извадка. Но такова предимство не може да бъде постигнато без усилия! Обърнете внимание на възможни грешки.

Първо, трябва да помислите за две точки следното:

статистически

  • Трябва да се вземе пробата на случаен принцип, следователно случайни извадки, за да има обективни данни за популацията.
  • Не можеш да си сигурен дали една или друга хипотеза е напълно вярна. Можете да отхвърлите или да не отхвърлите нулевата хипотеза (H0) само с определена вероятност.

Наистина има 4 ситуации възможно в зависимост от това дали H0 е вярно и дали отхвърляте H0:

В абстрактно:

  • Грешка от тип I: ние потомство нулевата вярна хипотеза (H0).
  • Грешка от тип II: ние не успеят да отхвърлят фалшивата нулева хипотеза (H0).

Как можем да контролираме тези грешки ?

Отговорът на този въпрос изисква въвеждането на важна концепция: нивото на значимост

Нивото на значимост

Ако си спомняте моята предишен пост на различните видове тестове изчислихме р-стойността, която беше вероятността да получим статистиката, която наблюдаваме, или нещо по-екстремно (т.е. по-нататък от средната стойност: например, разлика в заплащането между мъжете и жените по-голяма от или равно на 1%).

Казахме, че ако стойността на p е достатъчно малка, ние отхвърляме нулевата хипотеза H0 (хипотезата, че тази разлика се дължи просто на случайността). Но какво означава да си „достатъчно малък“? 0.1 е достатъчно малък? Ами 0,05? Или 0,01 ?

Статистиците обикновено избират тази „достатъчно малка р-стойност“ като 0,05 или 0,01, което е 5% или 1% шанс да се случи. Те обозначават тази специфична р-стойност с гръцката буква α (алфа) и я наричат нивото на значимост. Така че, когато p е по-малко или равно на α, вашето наблюдение е значително, хипотезата 0 може да бъде отхвърлена.