Статистическая значимость (statistical significance) — определение вероятности того, что результаты данного исследования отражают естественные соотношения и не связаны с экспериментальными манипуляциями. Это ключевое понятие в статистическом анализе, которое позволяет исследователям оценить надежность своих выводов и определить, можно ли отвергнуть нулевую гипотезу в пользу альтернативной гипотезы.
Основные принципы статистической значимости включают несколько важных концепций. Во-первых, это понятие нулевой гипотезы — предположения о том, что наблюдаемые различия или связи являются случайными и не отражают реальных эффектов. Альтернативная гипотеза предполагает, что наблюдаемые результаты отражают реальные различия или связи в популяции. Статистический тест позволяет оценить вероятность того, что нулевая гипотеза верна, и принять решение о ее принятии или отвержении.
Уровень значимости (альфа) является пороговым значением, которое определяет, при какой вероятности мы готовы отвергнуть нулевую гипотезу. Обычно используется уровень значимости 0.05, что означает, что мы готовы отвергнуть нулевую гипотезу, если вероятность получения таких результатов случайно составляет менее 5%. Более строгие уровни значимости (0.01 или 0.001) используются в исследованиях, где требуется высокая степень уверенности в результатах.
P-значение является вероятностью получения результатов, по крайней мере столь же экстремальных, как наблюдаемые, при условии, что нулевая гипотеза верна. Если p-значение меньше уровня значимости, мы отвергаем нулевую гипотезу и заключаем, что результаты статистически значимы. Если p-значение больше уровня значимости, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу и заключаем, что результаты не являются статистически значимыми.
Ошибки первого и второго рода являются важными концепциями в статистическом анализе. Ошибка первого рода (ложноположительный результат) возникает, когда мы отвергаем нулевую гипотезу, хотя она верна. Вероятность ошибки первого рода равна уровню значимости. Ошибка второго рода (ложноотрицательный результат) возникает, когда мы не отвергаем нулевую гипотезу, хотя она неверна. Вероятность ошибки второго рода зависит от размера выборки, величины эффекта и уровня значимости.
Статистическая мощность является вероятностью отвержения нуловой гипотезы, когда она неверна. Высокая статистическая мощность означает, что исследование имеет хорошие шансы обнаружить эффект, если он действительно существует. Низкая статистическая мощность может приводить к ложноотрицательным результатам и неспособности обнаружить реальные эффекты. Статистическая мощность зависит от размера выборки, величины эффекта, уровня значимости и выбранного статистического теста.
Размер эффекта является мерой величины различий или связей между переменными. Статистическая значимость говорит о том, можем ли мы отвергнуть нулевую гипотезу, но не говорит о практической важности результатов. Маленькие эффекты могут быть статистически значимыми при больших размерах выборки, но не иметь практического значения. Большие эффекты могут быть статистически незначимыми при маленьких размерах выборки, но иметь важное практическое значение.
Доверительные интервалы предоставляют диапазон значений, в котором с определенной вероятностью находится истинное значение параметра популяции. Доверительные интервалы дают более полную информацию о точности оценок, чем простые p-значения. Широкие доверительные интервалы указывают на низкую точность оценок, а узкие доверительные интервалы указывают на высокую точность.
Множественные сравнения представляют проблему в статистическом анализе. При проведении множественных статистических тестов вероятность получения хотя бы одного ложноположительного результата увеличивается. Методы коррекции множественных сравнений, такие как поправка Бонферрони или метод Холма, помогают контролировать общий уровень ошибки первого рода.
Байесовская статистика предлагает альтернативный подход к статистическому анализу. В отличие от частотного подхода, который фокусируется на p-значениях и отвержении нулевой гипотезы, байесовский подход оценивает вероятность того, что гипотеза верна, учитывая наблюдаемые данные и априорные знания. Байесовская статистика становится все более популярной в психологических исследованиях.
Основные принципы статистической значимости включают несколько важных концепций. Во-первых, это понятие нулевой гипотезы — предположения о том, что наблюдаемые различия или связи являются случайными и не отражают реальных эффектов. Альтернативная гипотеза предполагает, что наблюдаемые результаты отражают реальные различия или связи в популяции. Статистический тест позволяет оценить вероятность того, что нулевая гипотеза верна, и принять решение о ее принятии или отвержении.
Уровень значимости (альфа) является пороговым значением, которое определяет, при какой вероятности мы готовы отвергнуть нулевую гипотезу. Обычно используется уровень значимости 0.05, что означает, что мы готовы отвергнуть нулевую гипотезу, если вероятность получения таких результатов случайно составляет менее 5%. Более строгие уровни значимости (0.01 или 0.001) используются в исследованиях, где требуется высокая степень уверенности в результатах.
P-значение является вероятностью получения результатов, по крайней мере столь же экстремальных, как наблюдаемые, при условии, что нулевая гипотеза верна. Если p-значение меньше уровня значимости, мы отвергаем нулевую гипотезу и заключаем, что результаты статистически значимы. Если p-значение больше уровня значимости, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу и заключаем, что результаты не являются статистически значимыми.
Ошибки первого и второго рода являются важными концепциями в статистическом анализе. Ошибка первого рода (ложноположительный результат) возникает, когда мы отвергаем нулевую гипотезу, хотя она верна. Вероятность ошибки первого рода равна уровню значимости. Ошибка второго рода (ложноотрицательный результат) возникает, когда мы не отвергаем нулевую гипотезу, хотя она неверна. Вероятность ошибки второго рода зависит от размера выборки, величины эффекта и уровня значимости.
Статистическая мощность является вероятностью отвержения нуловой гипотезы, когда она неверна. Высокая статистическая мощность означает, что исследование имеет хорошие шансы обнаружить эффект, если он действительно существует. Низкая статистическая мощность может приводить к ложноотрицательным результатам и неспособности обнаружить реальные эффекты. Статистическая мощность зависит от размера выборки, величины эффекта, уровня значимости и выбранного статистического теста.
Размер эффекта является мерой величины различий или связей между переменными. Статистическая значимость говорит о том, можем ли мы отвергнуть нулевую гипотезу, но не говорит о практической важности результатов. Маленькие эффекты могут быть статистически значимыми при больших размерах выборки, но не иметь практического значения. Большие эффекты могут быть статистически незначимыми при маленьких размерах выборки, но иметь важное практическое значение.
Доверительные интервалы предоставляют диапазон значений, в котором с определенной вероятностью находится истинное значение параметра популяции. Доверительные интервалы дают более полную информацию о точности оценок, чем простые p-значения. Широкие доверительные интервалы указывают на низкую точность оценок, а узкие доверительные интервалы указывают на высокую точность.
Множественные сравнения представляют проблему в статистическом анализе. При проведении множественных статистических тестов вероятность получения хотя бы одного ложноположительного результата увеличивается. Методы коррекции множественных сравнений, такие как поправка Бонферрони или метод Холма, помогают контролировать общий уровень ошибки первого рода.
Байесовская статистика предлагает альтернативный подход к статистическому анализу. В отличие от частотного подхода, который фокусируется на p-значениях и отвержении нулевой гипотезы, байесовский подход оценивает вероятность того, что гипотеза верна, учитывая наблюдаемые данные и априорные знания. Байесовская статистика становится все более популярной в психологических исследованиях.
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ — термин энциклопедии по психиатрии.