Kako izračunati pomen

Vsebina

• Napaka tipa I: napačno zavračanje ničelne hipoteze
• Napaka tipa II: napačno zavračanje nadomestne hipoteze
• Določitev stopnje pomembnosti
• Izbira testa pomembnosti

Statistični pomen je objektiven pokazatelj, ali so rezultati študije matematično "resnični" in statistično mogoče zaščititi, ne pa le priložnost. Običajno uporabljeni preizkusi pomembnosti iščejo razlike v sredstvih podatkov ali razlike v variantah naborov podatkov. Vrsta preskusa, ki se uporablja, je odvisna od vrste podatkov, ki se analizirajo. Raziskovalci sami določijo, kako pomembni so od njih potrebni rezultati - z drugimi besedami, koliko tveganja so pripravljeni sprejeti, da bi bili napačni. Značilno je, da so raziskovalci pripravljeni sprejeti 5-odstotno stopnjo tveganja.

Napaka tipa I: napačno zavračanje ničelne hipoteze

••• Scott Rothstein / iStock / Getty Images

Eksperimenti se izvajajo za preizkus posebnih hipotez ali eksperimentalnih vprašanj s pričakovanim rezultatom. Ničelna hipoteza je tista, ki med dvema nizoma podatkov, ki se primerjata, ne zazna razlike. V medicinskem preskušanju je na primer nična hipoteza, da se med bolniki, ki so prejemali študijsko zdravilo, in bolniki, ki prejemajo placebo, ni izboljšanja. Če raziskovalec napačno zavrne to ničelno hipotezo, kadar je v resnici res, z drugimi besedami, če "zaznajo" razliko med dvema skupinama pacientov, ko res ni bilo razlike, potem sta storila napako tipa I.Raziskovalci vnaprej določijo, koliko tveganja je, da bodo storili napako tipa I, ki so jo pripravljeni sprejeti. To tveganje temelji na največji p-vrednosti, ki jo bodo sprejeli pred zavrnitvijo ničelne hipoteze, in se imenuje alfa.

Napaka tipa II: napačno zavračanje nadomestne hipoteze

Nadomestna hipoteza je tista, ki zazna razliko med dvema naboroma podatkov, ki se primerjata. V primeru zdravniškega preskušanja bi pričakovali, da se bodo izboljšale stopnje izboljšanja pri bolnikih, ki so prejemali študijsko zdravilo, in pri bolnikih, ki prejemajo placebo. Če raziskovalci nične zavrniti ničelne hipoteze, ko bi morali, z drugimi besedami, če "zaznajo" nobene razlike med obema skupinama bolnikov, ko je resnično prišlo do razlike, potem so storili napako tipa II.

Določitev stopnje pomembnosti

Ko raziskovalci opravijo test statistične pomembnosti in je rezultat p-vrednosti nižji od stopnje tveganja, ki se mu zdi sprejemljiva, se rezultat testa šteje za statistično pomemben. V tem primeru se ničelna hipoteza - hipoteza, da med obema skupinama ni razlike - zavrne. Z drugimi besedami, rezultati kažejo, da se med bolniki, ki prejemajo študijsko zdravilo, in bolniki, ki prejemajo placebo, razlikuje izboljšanje.

Izbira testa pomembnosti

Na izbiro je več različnih statističnih testov. Standardni t-test primerja sredstva iz dveh naborov podatkov, kot so podatki o naših študijskih zdravilih in naši podatki o placebu. Seznanjeni t-test se uporablja za zaznavanje razlik v istem nizu podatkov, kot je študija pred in po njej. V enosmerni analizi variacije (ANOVA) lahko primerjamo sredstva iz treh ali več naborov podatkov, dvosmerna ANOVA pa primerja sredstva dveh ali več nizov podatkov kot odgovor na dve različni neodvisni spremenljivki, kot so različne jakosti študijsko zdravilo. Linearna regresija primerja načine podatkovnih nizov po gradientu zdravljenja ali časa. Vsak statistični test bo pomenil pomembne ukrepe ali alfa, ki jih je mogoče uporabiti za razlago rezultatov testa.