Занимљиво

Разумевање нивоа значаја у испитивању хипотеза

Разумевање нивоа значаја у испитивању хипотеза


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Испитивање хипотеза је широко распрострањени научни процес који се користи у статистичким и друштвено научним дисциплинама. У студији статистике, статистички значајан резултат (или онај са статистичком значајношћу) у тесту хипотезе постиже се када је п-вредност мања од дефинисаног нивоа значајности. П-вредност је вероватноћа добијања статистичког теста или резултата узорка екстремног или екстремнијег од оног који је примећен у студији, док ниво значајности или алфа говори истраживачу како екстремни резултати морају да буду да би одбацио ништавну хипотезу. Другим речима, ако је п вредност једнака или мања од дефинисаног нивоа значајности (који се обично означава са α), истраживач може са сигурношћу претпоставити да су посматрани подаци у нескладу с претпоставком да је нулта хипотеза тачна, што значи да нулта хипотеза или претпоставка да нема везе између тестираних варијабли може се одбацити.

Одбацујући или оповргавајући ништавну хипотезу, истраживач закључује да постоји научна основа за веровање да постоји неки однос између променљивих и да резултати нису настали због грешке узорковања или случајности. Иако је одбацивање нулте хипотезе централни циљ у већини научних студија, важно је приметити да одбацивање нулте хипотезе није еквивалентно доказу алтернативне хипотезе истраживача.

Статистички значајни резултати и ниво значаја

Концепт статистичке важности је од пресудне важности за тестирање хипотеза. У студији која укључује цртање случајног узорка од веће популације у настојању да се докаже неки резултат који се може применити на популацију у целини, постоји стални потенцијал да подаци из истраживања буду последица узорковања грешке или једноставне случајности или шансе. Одређивањем нивоа значајности и тестирањем п-вредности против њега, истраживач може поуздано подржати или одбацити нулту хипотезу. Ниво значења, најједноставније речено, представља граничну вероватноћу погрешног одбацивања нулте хипотезе када је тачно. То је такође познато као стопа грешке типа И. Ниво значајности или алфа је, дакле, повезан са укупним нивоом поузданости теста, што значи да што је већа вредност алфа, то је већа и поверење у тест.

Грешке типа И и ниво значаја

Грешка типа И, или грешка прве врсте, догађа се када се одбаци нулту хипотеза, а у стварности је истина. Другим речима, грешка типа И је упоредива са лажно позитивном. Грешке типа И се контролишу одређивањем одговарајућег нивоа важности. Најбоља пракса у тестирању научне хипотезе захтева одабир нивоа значајности пре него што започне прикупљање података. Најчешћи ниво значајности је 0,05 (или 5%), што значи да постоји 5% вероватноћа да ће тест претрпети грешку типа И одбацивањем праве нулте хипотезе. Овај ниво значаја обратно значи ниво поверења од 95%, што значи да током низа тестова хипотеза, 95% неће довести до грешке типа И.


Video, Sitemap-Video, Sitemap-Videos