Cum se calculează semnificația

Conţinut

• Eroare de tip I: respingerea greșită a ipotezei nule
• Eroare de tip II: respingerea greșită a ipotezei alternative
• Determinarea nivelului de semnificație
• Alegerea unui test de semnificație

Semnificația statistică este un indicator obiectiv dacă rezultatele unui studiu sunt sau nu „reale” din punct de vedere matematic și statistic, mai degrabă decât doar o întâmplare. Testele de semnificație utilizate în mod obișnuit caută diferențele dintre mijloacele seturilor de date sau diferențele dintre variațiile seturilor de date. Tipul de test care se aplică depinde de tipul de date care sunt analizate. Cercetătorilor le revine sarcina de a determina cât de semnificative necesită să fie rezultatele - cu alte cuvinte, cât de mult riscă să fie dispuși să greșească. De obicei, cercetătorii sunt dispuși să accepte un nivel de risc de 5%.

Eroare de tip I: respingerea greșită a ipotezei nule

••• Scott Rothstein / iStock / Getty Images

Experimentele sunt efectuate pentru a testa ipoteze specifice sau întrebări experimentale cu rezultatul așteptat. O ipoteză nulă este una care nu detectează nicio diferență între cele două seturi de date comparate. Într-un studiu medical, de exemplu, ipoteza nulă ar putea fi că nu există nicio diferență de îmbunătățire între pacienții care primesc medicamentul de studiu și pacienții care primesc placebo. Dacă cercetătorul respinge în mod greșit această ipoteză nulă, atunci când este de fapt adevărat, cu alte cuvinte dacă „detectează” o diferență între cele două seturi de pacienți atunci când nu există nici o diferență, atunci au comis o eroare de tip I.Cercetătorii determină din timp cât de mult riscă să comită o eroare de tip I pe care sunt dispuși să o accepte. Acest risc se bazează pe o valoare maximă p pe care o vor accepta înainte de a respinge ipoteza nulă și se numește alfa.

Eroare de tip II: respingerea greșită a ipotezei alternative

O ipoteză alternativă este una care detectează o diferență între cele două seturi de date comparate. În cazul studiului medical, vă așteptați să observați diferite niveluri de îmbunătățiri la pacienții care primesc medicamentul de studiu și la pacienții care primesc placebo. Dacă cercetătorii nu reușesc să respingă ipoteza nulă atunci când ar trebui, cu alte cuvinte dacă „detectează” nicio diferență între cele două seturi de pacienți atunci când a existat o diferență, atunci au comis o eroare de tip II.

Determinarea nivelului de semnificație

Atunci când cercetătorii efectuează un test cu semnificație statistică și valoarea p rezultată este mai mică decât nivelul de risc considerat acceptabil, rezultatul testului este considerat statistic semnificativ. În acest caz, ipoteza nulă - ipoteza că nu există nicio diferență între cele două grupuri - este respinsă. Cu alte cuvinte, rezultatele indică faptul că există o diferență de îmbunătățire între pacienții care primesc medicamentul de studiu și pacienții care primesc placebo.

Alegerea unui test de semnificație

Există mai multe teste statistice diferite pentru a alege. Un test standard T compară mijloacele din două seturi de date, cum ar fi datele medicamentului nostru de studiu și datele noastre placebo. Un test t în pereche este utilizat pentru detectarea diferențelor din același set de date, cum ar fi un studiu înainte și după. O analiză de varianță unidirecțională (ANOVA) poate compara mijloacele din trei sau mai multe seturi de date și un ANOVA cu două sensuri compară mijloacele a două sau mai multe seturi de date ca răspuns la două variabile independente diferite, cum ar fi punctele forte ale studiați drogurile. O regresie liniară compară mijloacele seturilor de date de-a lungul unui gradient de tratamente sau de timp. Fiecare test statistic va avea ca rezultat măsuri de semnificație sau alfa care pot fi utilizate pentru a interpreta rezultatele testului.