Нивои значаја - шта је то, дефиниција и концепт

Нивои значајности су допуна интервалу поузданости расподеле и користе се за тестирање нулте хипотезе (Х0) у тесту статистичког закључивања.

Другим речима, нивои значајности су вероватноће које остављамо изван интервала поузданости расподеле и помажу нам да утврдимо да ли је статистика теста у зони одбијања или не.

Однос између нивоа значајности и нивоа самопоуздања

Сигурно смо сви чули да неко пита коју вредност бисмо требали доделити алфи расподеле или са којим нивоом поузданости израчунавамо интервал, математички, (1-алфа). Одговор је обично 1%, 5% или 10% за алфа или 99%, 95% и 90% за ниво поузданости.

Важно је разјаснити следеће:

• 1%, 5%, 10% = алфа => Нивои значајности.
• 99%, 95%, 90% = (1-алфа) => Интервал поверења.

Интервали поузданости и нивои значајности се допуњују, јер је збир оба површина функције густине. Онда,

Већ знамо да је површина функције густине 1. Математички смо у могућности да решимо овај интеграл:

Приказ нивоа значајности

У овом случају, Студентова т расподела са 16 степени слободе коришћена је да покаже која подручја функције припадају нивоима значајности. Проценти (2,5%, 2,5% и 95%) одговарају површини под функцијом густине. Будући да ова дистрибуција има два репа, ниво значајности је подељен на пола, дакле 2,5% + 2,5% = 5%. Критична вредност ове расподеле са 16 степени слободе и 5% као ниво значајности је 2,11991 у сваком репу.

2,5% + 2,5% + 95% = 1%

универзалан

Нивое важности означавамо као универзалне јер су ти нивои познати и користе се у свим статистичким тестовима. Веома је необично наћи ниво значајности од 20% или 35%, осим ако то није изричит услов испитивања.

Тачно је да су нивои 1% и 5% популарнији од нивоа 10%, али то је из разлога тачности. Боље је дати резултат 1 од 100 пута (1/100 = 0,01 = 1%) или 5 од 100 пута (5/100 = 0,05 = 5%) него 10 од 100 пута (10/100 = 0,1 = 10%), зар не?

Такође, нивои значајности називају се перцентилом, на пример, 1% перцентила или 5% перцентила. Ова номенклатура се широко користи за израчунавање метрике вредности ризичне вредности (ВаР).

Произвољно и невољно

Нивои значајности могу бити произвољни, а не произвољни. Произвољне су вредности које смо изабрали априори (пре) познавање карактеристика експеримента. У овом случају то би било пре израчунавања статистике теста. Они који нису произвољни су они који су добијени резултатом експеримента. У овом случају, п-вредност, јер зависи од вредности коју узима статистика теста. Обоје зависе од дистрибуције коју подаци прате.