Alfa ve P-Değerleri Arasındaki Fark

Bir önem testi veya hipotez testi, karıştırılması kolay iki sayı vardır. Bu sayılar kolayca karıştırılır, çünkü ikisi de sıfır ile bir arasındaki sayılardır ve her ikisi de olasılıktır. Bir sayıya test istatistiğinin p değeri denir. Diğer ilgi alanı, önem seviyesi veya alfa düzeyidir. Bu iki olasılığı inceleyecek ve aralarındaki farkı belirleyeceğiz.

Alfa sayısı ölçtüğümüz eşik değeridir p-değerleri karşısında. Bir anlamlılık testinin sıfır hipotezini reddetmek için gözlemlenen sonuçların ne kadar aşırı olması gerektiğini bize söyler.

Alfa değeri testimizin güven seviyesi ile ilişkilidir. Aşağıda alfa değerleriyle ilgili bazı güven düzeyleri listelenmiştir:

• Yüzde 90 güven düzeyine sahip sonuçlar için alfa değeri 1 - 0,90 = 0,10'dur.
• Yüzde 95 olan sonuçlar için güven seviyesi, alfa değeri 1 - 0.95 = 0.05'tir.
• Yüzde 99 güven seviyesine sahip sonuçlar için alfa değeri 1 - 0,99 = 0,01'dir.
• Ve genel olarak, yüzde C güven seviyesine sahip sonuçlar için, alfa değeri 1 - C / 100'dür.

Teoride ve pratikte alfa için birçok sayı kullanılabilse de, en yaygın olarak kullanılan 0.05'tir. Bunun nedeni hem görüş birliğidir, çünkü fikir birliği bu düzeyin pek çok durumda uygun olduğunu göstermektedir ve tarihsel olarak standart olarak kabul edilmiştir. Bununla birlikte, daha küçük bir alfa değerinin kullanılması gereken birçok durum vardır. Tek bir değeri yok

Alfa değeri bize bir tip I hatası. Tip I hataları, aslında doğru olan bir boş hipotezi reddettiğimizde ortaya çıkar. Böylece, uzun vadede, bir test için önem seviyesi 0.05 = 1/20 olduğunda, gerçek bir sıfır hipotezi her 20 seferde bir reddedilecektir.

Bir anlamlılık testinin parçası olan diğer sayı bir p değeridir. Bir p-değeri de bir olasılıktır, ancak alfadan farklı bir kaynaktan gelir. Her test istatistiği karşılık gelen bir olasılık veya p değerine sahiptir. Bu değer, sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayılarak, gözlemlenen istatistiğin sadece şans eseri gerçekleşme olasılığıdır.

Bir dizi farklı test istatistiği olduğundan, p-değeri bulmanın birkaç farklı yolu vardır. Bazı durumlarda, olasılık dağılımı nüfusun.

Test istatistiğinin p değeri, istatistiğin örnek verilerimiz için ne kadar aşırı olduğunu söylemenin bir yoludur. P-değeri ne kadar küçük olursa, gözlemlenen örnek o kadar olası değildir.

Gözlenen bir sonucun istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için alfa ve p-değerini karşılaştırırız. Ortaya çıkan iki olasılık vardır:

• P değeri alfa değerinden küçük veya ona eşittir. Bu durumda sıfır hipotezini reddediyoruz. Bu olduğunda, sonucun istatistiksel olarak anlamlı olduğunu söylüyoruz. Başka bir deyişle, sadece şansın yanı sıra bize gözlemlenen bir örnek veren bir şey olduğundan makul şekilde eminiz.
• P değeri alfadan büyük. Bu durumda, sıfır hipotezi. Bu olduğunda, sonucun istatistiksel olarak anlamlı olmadığını söylüyoruz. Başka bir deyişle, gözlemlediğimiz verilerin sadece şans eseri açıklanabileceğinden eminiz.

Yukarıdakilerin anlamı, alfa değeri ne kadar küçükse, bir sonucun istatistiksel olarak anlamlı olduğunu iddia etmek o kadar zordur. Öte yandan, alfa değeri ne kadar büyük olursa, bir sonucun istatistiksel olarak anlamlı olduğunu iddia etmek o kadar kolay olur. Bununla birlikte, bununla birlikte, gözlemlediğimiz şeyin şansa bağlanma olasılığı daha yüksektir.