Bagaimana Mengira Pentingnya

Kandungan

• Jenis I Ralat: Salah Menolak Hipotesis Null
• Ralat Jenis II: Salah Menolak Hipotesis Ganti
• Menentukan Tahap Penting
• Memilih Ujian Pentingnya

Pentingnya statistik adalah petunjuk objektif sama ada atau tidak hasil kajian secara matematik "nyata" dan bertentangan secara statistik, dan bukan sekadar kemungkinan kejadian. Ujian kepentingan yang biasa digunakan mencari perbezaan dalam cara-cara set data atau perbezaan dalam variasi set data. Jenis ujian yang digunakan bergantung pada jenis data yang sedang dianalisis. Terserah kepada para penyelidik untuk menentukan betapa pentingnya mereka memerlukan hasilnya - dengan kata lain, berapa risiko yang mereka inginkan untuk menjadi salah. Biasanya, penyelidik sanggup menerima tahap risiko 5 peratus.

Jenis I Ralat: Salah Menolak Hipotesis Null

• • • Scott Rothstein / iStock / Getty Images

Eksperimen dijalankan untuk menguji hipotesis khusus, atau soalan percubaan dengan hasil yang diharapkan. Hipotesis nol adalah satu yang mengesan tidak ada perbezaan antara kedua-dua set data yang dibandingkan. Dalam percubaan perubatan, sebagai contoh, hipotesis nol mungkin tidak ada perbezaan dalam peningkatan antara pesakit yang menerima ubat kajian dan pesakit yang menerima plasebo. Sekiranya penyelidik salah menolak hipotesis nol ini apabila ia benar benar, dengan kata lain jika mereka "mengesan" perbezaan antara kedua-dua set pesakit apabila benar-benar tidak ada perbezaan, maka mereka telah melakukan kesalahan Type I.Penyelidik menentukan terlebih dahulu berapa risiko melakukan kesalahan Jenis I yang mereka terima. Risiko ini didasarkan pada nilai p-maksimum yang akan diterima sebelum menolak hipotesis nol, dan dipanggil alpha.

Ralat Jenis II: Salah Menolak Hipotesis Ganti

Hipotesis alternatif adalah satu yang mengesan perbezaan antara dua set data yang dibandingkan. Dalam kes percubaan perubatan, anda akan melihat tahap penambahbaikan yang berbeza pada pesakit yang menerima ubat kajian dan pesakit yang menerima plasebo. Jika penyelidik gagal untuk menolak hipotesis nol apabila mereka seharusnya, dengan kata lain jika mereka "mengesan" tidak ada perbezaan antara dua set pesakit apabila benar-benar ada perbezaan, maka mereka telah melakukan kesalahan Type II.

Menentukan Tahap Penting

Apabila penyelidik melaksanakan ujian kepentingan statistik dan p-nilai yang terhasil kurang daripada tahap risiko yang dianggap dapat diterima, maka keputusan ujian dianggap signifikan secara statistik. Dalam kes ini, hipotesis nol - hipotesis bahawa tidak ada perbezaan antara dua kumpulan - ditolak. Dalam erti kata lain, hasil menunjukkan bahawa terdapat perbezaan peningkatan antara pesakit yang menerima ubat kajian dan pesakit yang menerima plasebo.

Memilih Ujian Pentingnya

Terdapat beberapa ujian statistik yang berbeza untuk dipilih. Ujian t standard membandingkan cara dari dua set data, seperti data dadah kajian kami dan data plasebo kami. Ujian t berpasangan digunakan untuk mengesan perbezaan dalam set data yang sama, seperti kajian sebelum dan selepas. Analisis ANOVA satu hala dapat membandingkan cara dari tiga atau lebih set data, dan ANOVA dua hala membandingkan cara dua atau lebih set data sebagai tindak balas kepada dua pembolehubah bebas yang berlainan, seperti kekuatan yang berbeza dari ubat kajian. Regresi linear membandingkan cara-cara set data sepanjang kecerunan rawatan atau masa. Setiap ujian statistik akan menghasilkan ukuran penting, atau alpha, yang boleh digunakan untuk mentafsir keputusan ujian.