Ниво на значимост при тестване на хипотези

Тестването на хипотези е широко разпространен научен процес, използван в статистическите и социално-научните дисциплини. При изследване на статистиката се постига статистически значим резултат (или такъв със статистическа значимост) при тест за хипотеза, когато р-стойността е по-ниска от определеното ниво на значимост. Най- р-стойност е вероятността за получаване на тестова статистика или резултат от извадка, толкова крайна или по-крайна от наблюдаваната в проучването, докато нивото на значимост или алфа казва на изследователя колко крайни трябва да бъдат резултатите, за да бъдат отхвърлени на нулева хипотеза. С други думи, ако р-стойността е равна или по-малка от определеното ниво на значимост (обикновено се обозначава) по α) изследователят може спокойно да приеме, че наблюдаваните данни са в несъответствие с предположението, че на нулева хипотеза е вярно, което означава, че нулевата хипотеза или предпоставка, че няма връзка между тестваните променливи, може да бъде отхвърлена.

Като отхвърля или опровергава нулевата хипотеза, изследовател прави извода, че има научна основа за убеждението е някаква връзка между променливите и че резултатите не се дължат на грешка в извадката или шанс. Въпреки че отхвърлянето на нулевата хипотеза е централна цел в повечето научни изследвания, важно е да се отбележи това отхвърлянето на нулевата хипотеза не е еквивалентно на доказателството за алтернативата на изследователя хипотеза.

Концепцията за статистическа значимост е основна за тестване на хипотези. В проучване, което включва изготвяне на произволна извадка от по-голяма популация в опит да се докаже някакъв резултат, който може да се приложи към популацията като цяло, съществува постоянен потенциал данните от изследването да са резултат от грешка в извадката или просто съвпадение или шанс. Чрез определяне на ниво на значимост и тестване на p-стойността срещу него изследовател може уверено да поддържа или отхвърля нулевата хипотеза. Нивото на значимост, най-просто казано, е праговата вероятност за неправилно отхвърляне на нулевата хипотеза, когато тя в действителност е вярна. Това е известно и като грешка тип I ставка. Следователно нивото на значимост или алфа е свързано с общото ниво на доверие на теста, което означава, че колкото по-висока е стойността на алфата, толкова по-голяма е увереността в теста.

Грешка от тип I или грешка от първи вид възниква, когато нулевата хипотеза се отхвърли, когато в действителност е истина. С други думи, грешка тип I е сравнима с фалшиво положителна. Грешки от тип I се контролират чрез определяне на подходящо ниво на значимост. Най-добрата практика в тестването на научната хипотеза изисква да се избере ниво на значимост преди дори да започне събирането на данни. Най-честото ниво на значимост е 0,05 (или 5%), което означава, че има 5% вероятност тестът да претърпи грешка тип I, като отхвърли истинска нулева хипотеза. Обратно, това ниво на значимост означава 95% ниво на увереност, което означава, че при поредица от тестове за хипотези 95% няма да доведат до грешка от тип I.