統計的有意性を決定するアルファのレベルは?

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仮説検定のすべての結果が等しいわけではありません。あ 仮説検定 または統計的有意性の検定には、通常、有意水準が付随しています。この有意水準は、通常、 ギリシャ文字 アルファ。統計学の授業で出てくる質問の 1 つは、「仮説検定に使用するアルファの値は?」というものです。

この質問に対する答えは、統計に関する他の多くの質問と同様に、状況によって異なります。これが何を意味するのかを探っていきます。さまざまな分野の多くのジャーナルが、統計的に有意な結果は、アルファが 0.05 または 5% に等しい結果であると定義しています。しかし、注意すべき主なポイントは、すべてに使用する必要があるアルファの普遍的な値がないことです。 統計検定 .

一般的に使用される値 重要度

alpha で表される数値は確率であるため、負でない任意の値を取ることができます 実数 1未満。理論的には 0 から 1 までの任意の数値をアルファに使用できますが、統計の実践に関しては、これは当てはまりません。すべての有意水準の中で、0.10、0.05、および 0.01 の値が、アルファに最も一般的に使用される値です。後述するように、最も一般的に使用される数値以外のアルファ値を使用する理由がある可能性があります。

有意水準とタイプ I エラー

アルファの 1 つのサイズがすべての値に適合することに対する考慮事項の 1 つは、この数値の確率と関係があります。仮説検定の有意水準は、 タイプ I エラー .タイプ I の過誤は、正しくないもので構成されます。 拒否する の 帰無仮説 帰無仮説が実際に真である場合。 alpha の値が小さいほど、真の帰無仮説を棄却する可能性が低くなります。

タイプ I の過誤がある方がより受け入れられるさまざまな例があります。 alpha の値が小さいほど望ましくない結果が得られる場合は、alpha の値を大きくしたり、0.10 よりも大きくしたりするのが適切な場合があります。

病気の医学的スクリーニングでは、病気について誤って陽性と検査される検査と、病気について誤って陰性と検査される検査の可能性を検討してください。偽陽性は、患者に不安を与えますが、テストの評決が実際に間違っていたと判断する他のテストにつながります.偽陰性は、実際には病気にかかっているのに病気ではないという誤った仮定を患者に与えます。その結果、病気は治療されません。選択肢を考えると、偽陰性よりも偽陽性をもたらす条件の方が望ましいでしょう。

この状況では、偽陰性の可能性が低くなるというトレードオフが生じるのであれば、alpha の値を大きくしても喜んで受け入れます。

有意水準と P 値

有意水準とは、統計的有意性を判断するために設定する値です。これが最終的に、検定統計量の計算された p 値を測定する基準になります。結果がレベル alpha で統計的に有意であるということは、p 値が alpha よりも小さいことを意味します。たとえば、アルファ = 0.05 の値の場合、p 値が 0.05 より大きい場合、帰無仮説を棄却できません。

非常に小さいものが必要になる場合があります。 p値 帰無仮説を棄却する。帰無仮説が、広く真であると認められているものに関係している場合、帰無仮説を棄却することを支持する高度な証拠が必要です。これは、アルファに一般的に使用される値よりもはるかに小さい p 値によって提供されます。

結論

統計的有意性を決定するアルファ値は 1 つではありません。 0.10、0.05、0.01 などの数値はアルファに一般的に使用される値ですが、オーバーライドはありません 数学的定理 つまり、使用できる有意性のレベルはこれらだけです。統計の多くのことと同様に、計算する前によく考え、何よりも常識を働かせる必要があります。