Hipotez testlerinin tüm sonuçları eşit değildir. bir hipotez testi veya istatistiksel anlamlılık testi tipik olarak ona bağlı bir önem düzeyine sahiptir. Bu önem düzeyi, genellikle Yunan harfi alfa. Bir istatistik sınıfında ortaya çıkan bir soru, “Hipotez testlerimiz için hangi alfa değeri kullanılmalıdır?”
Bu sorunun cevabı, istatistikteki diğer birçok soruda olduğu gibi, “Duruma göre değişir” dir. Bununla ne demek istediğimizi keşfedeceğiz. Farklı disiplinlerdeki birçok dergi, istatistiksel olarak anlamlı sonuçların, alfa'nın% 0,05 veya 5'e eşit olduğu sonucunu verir. Ancak dikkat edilmesi gereken ana nokta, herkes için kullanılması gereken evrensel bir alfa değeri olmadığıdır. istatistiksel testler.
Yaygın Olarak Kullanılan Değer Düzeyleri
Alfa ile temsil edilen sayı bir olasılıktır, bu nedenle negatif olmayan herhangi bir değeri alabilir gerçek Numara birden az. Teoride alfa için 0 ile 1 arasında herhangi bir sayı kullanılabilse de, istatistiksel uygulamaya gelince durum böyle değildir. Tüm önem seviyelerinden 0.10, 0.05 ve 0.01 değerleri alfa için en yaygın kullanılanlardır. Göreceğimiz gibi, en sık kullanılan sayılardan başka alfa değerlerinin kullanılmasının nedenleri olabilir.
Önem Düzeyi ve Tip I Hataları
Alfa için “herkese uyan tek bir değer” e karşı bir değerlendirme, bu sayının olasılığı ile ilgilidir. Bir hipotez testinin anlamlılık seviyesi, bir hipotez testinin Tip I hatası. Tip I hatası yanlış reddetmeden sıfır hipotezi sıfır hipotezi aslında doğru olduğunda. Alfa değeri ne kadar küçük olursa, gerçek bir sıfır hipotezini reddetme olasılığımız o kadar az olur.
Tip I hataya sahip olmanın daha kabul edilebilir olduğu farklı durumlar vardır. Daha düşük bir alfa değeri daha az istenen bir sonuç verdiğinde, daha yüksek bir alfa değeri, 0.10'dan daha büyük bir alfa bile uygun olabilir.
Bir hastalığın tıbbi taramasında, bir hastalık için pozitif olarak yanlış test eden bir testin, bir hastalık için negatif olarak yanlış test eden bir test olasılığını düşünün. Yanlış pozitif hastamız için endişe yaratacaktır, ancak test kararının gerçekten yanlış olduğunu belirleyecek diğer testlere yol açacaktır. Yanlış negatif hastamıza, aslında hasta olduğu zaman yanlış bir varsayım verecektir. Sonuç, hastalığın tedavi edilmeyeceğidir. Seçim göz önüne alındığında, yanlış negatiften ziyade yanlış pozitif sonuçlanan koşullara sahip olmayı tercih ederiz.
Bu durumda, alfa için daha yüksek bir yanlış negatif olma ihtimali ile sonuçlanırsa memnuniyetle kabul ederiz.
Önem Düzeyi ve P-Değerleri
Bir önem düzeyi, istatistiksel önemi belirlemek için belirlediğimiz bir değerdir. Bu, test istatistiğimizin hesaplanan p değerini ölçtüğümüz standart olur. Bir sonucun alfa düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı olduğunu söylemek, sadece p-değerinin alfa'dan daha az olduğu anlamına gelir. Örneğin, alfa = 0.05 değeri için, p değeri 0.05'ten büyükse, sıfır hipotezini reddedemeyiz.
Çok küçük olması gereken bazı durumlar var p-değeri sıfır hipotezini reddetmek. Eğer sıfır hipotezimiz yaygın olarak doğru kabul edilen bir şeyle ilgiliyse, sıfır hipotezini reddetmek lehine yüksek derecede kanıt olmalıdır. Bu, alfa için yaygın olarak kullanılan değerlerden çok daha küçük bir p değeri ile sağlanır.
Sonuç
İstatistiksel önemi belirleyen bir alfa değeri yoktur. 0.10, 0.05 ve 0.01 gibi sayılar alfa için yaygın olarak kullanılan değerler olsa da, geçersiz kılma yoktur matematiksel teorem Bu, kullanabileceğimiz tek önem seviyesi olduğunu söylüyor. İstatistikteki birçok şeyde olduğu gibi, hesaplamadan ve her şeyden önce sağduyu kullanmadan önce düşünmeliyiz.