アルファ値と P 値の違いは何ですか?

AndreaObzerova /ゲッティイメージズ

有意性のテストを実施する際、または 仮説検定 、混同しやすい数字が2つあります。これらの数値は両方とも 0 と 1 の間の数値であり、両方とも確率であるため、混同されやすいです。 1 つの数値は、検定統計量の p 値と呼ばれます。もう 1 つの重要な数値は、有意水準またはアルファです。これら 2 つの確率を調べて、それらの違いを判断します。

アルファ値

数字のアルファは、私たちが測定するしきい値です p値 に対して。これは、有意性検定の帰無仮説を棄却するために、観察された結果がどれほど極端でなければならないかを示しています。

alpha の値は、テストの信頼度に関連付けられています。以下に、関連するアルファ値の信頼度をいくつか示します。

• 信頼度が 90% の結果の場合、アルファの値は 1 — 0.90 = 0.10 です。
• 95% の結果を得るには 信頼度 、アルファの値は 1 — 0.95 = 0.05 です。
• 信頼度が 99% の結果の場合、アルファの値は 1 — 0.99 = 0.01 です。
• 一般に、信頼度が C パーセントの結果の場合、アルファの値は 1 - C/100 です。

理論的にも実際には多くの数値をアルファに使用できますが、最も一般的に使用されるのは 0.05 です。この理由は、このレベルが多くの場合に適切であることをコンセンサスが示していることと、歴史的に標準として受け入れられてきたことの両方です。ただし、より小さな値のアルファを使用する必要がある状況は数多くあります。の単一の値はありません。 アルファ それは常に統計的有意性を決定します。

アルファ値は、 タイプ I エラー .タイプ I エラーは、実際には真である帰無仮説を棄却するときに発生します。したがって、長期的には、重要度0.05 = 1/20 の場合、真の帰無仮説は 20 回に 1 回棄却されます。

P値

有意性の検定の一部であるもう 1 つの数値は p 値です。 p 値も確率ですが、アルファとは異なるソースから取得されます。すべての検定統計量には、対応する確率または p 値があります。この値は、帰無仮説が真であると仮定した場合に、観測された統計量が偶然に発生した確率です。

多数の異なる検定統計量があるため、p 値を見つける方法は多数あります。場合によっては、 確率分布 人口の。

検定統計量の p 値は、その統計量がサンプル データに対してどの程度極端であるかを示す方法です。 p 値が小さいほど、観測されたサンプルの可能性は低くなります。

P値とアルファの違い

観測された結果が統計的に有意かどうかを判断するために、アルファ値と p 値を比較します。次の 2 つの可能性が考えられます。

• p値はアルファ以下です。この場合、帰無仮説を棄却します。このような場合、その結果は統計的に有意であると言います。言い換えれば、観察されたサンプルを私たちに与えたのは偶然以外の何かがあると合理的に確信しています.
• p 値がアルファより大きい。この場合、拒否に失敗します。 帰無仮説 .これが発生した場合、その結果は統計的に有意ではないと言います。言い換えれば、観測されたデータは偶然だけで説明できると合理的に確信しています。

上記の意味は、アルファの値が小さいほど、結果が統計的に有意であると主張することがより困難になるということです。一方、アルファの値が大きいほど、結果が統計的に有意であると主張しやすくなります。ただし、これと相まって、私たちが観察したことが偶然に起因する可能性が高くなります.