Alfa riski
Mikä on alfariski?
Alfariski on riski, että tilastollisessa testissä nollahypoteesi hylätään, kun se on todella totta. Tätä kutsutaan myös tyypin I virheeksi tai vääräksi positiiviseksi. Termi "riski" viittaa mahdollisuuteen tai todennäköisyyteen tehdä virheellinen päätös. Alfariskin määrän päätekijä on testissä käytetty otoskoko. Tarkemmin sanottuna mitä suurempi testattu näyte, sitä pienemmäksi alfariski tulee.
Alfa-riskiä voidaan verrata beetariskiin tai tyypin II virheen (eli väärän negatiivisen) tekemisen riskiin.
Alfa-riski ei tässä yhteydessä liity sijoitusriskiin, joka liittyy aktiivisesti hallinnoituun salkkuun, joka tavoittelee alfa- tai ylimääräistä tuottoa markkinoiden yläpuolella.
Alfariskin ymmärtäminen
Tilastollisen testin nollahypoteesi väittää yleensä, että testattavan arvon ja tietyn luvun, kuten nollan tai ykkösen, välillä ei ole eroa. Kun nollahypoteesi hylätään, testin suorittaja sanoo, että testatun arvon ja tietyn luvun välillä on ero.
Alfa-riski on riski, että ero havaitaan, kun eroa ei todellisuudessa ole. Se voidaan selittää riskinä, joka havaitaan nollahypoteesin virheellisessä hylkäämisessä, kun vaihtoehtoinen hypoteesi on itse asiassa väärä. Tämä on väärä positiivinen, yksinkertaisesti sanottuna, se ottaa kantaa, että eroa on, vaikka todellisuudessa sitä ei ole. Tilastollista testiä tulisi käyttää hypoteesin ja nollan välisten erojen havaitsemiseksi, ja alfariski on todennäköisyys, että tällainen testi raportoi sellaisen, kun siellä ei todellakaan ole mitään. Jos alfariski on 0,05, epätarkkuuden todennäköisyys on 5 %.
Paras tapa vähentää alfariskiä on kasvattaa testattavan otoksen kokoa siinä toivossa, että suurempi otos edustaa enemmän populaatiota.
Hypoteesin testaus
Hypoteesin testaus on prosessi, jossa testataan olettamusta käyttämällä näytetietoja. Testi on suunniteltu antamaan todisteita siitä, että testattava tieto tukee olettamusta tai hypoteesia. Nollahypoteesi on usko, että kahden hypoteesissa tarkastellun tietojoukon, muuttujan tai populaation välillä ei ole tilastollista merkitsevyyttä tai vaikutusta. Tyypillisesti tutkija yrittää kumota nollahypoteesin.
Oletetaan esimerkiksi, että nollahypoteesi väittää, että sijoitusstrategia ei toimi paremmin kuin markkinaindeksi, kuten S&P 500. Tutkija ottaa näytteitä tiedoista ja testaa sijoitusstrategian historiallista suorituskykyä määrittääkseen, onko S&P:tä korkeammalla tasolla. Jos testitulokset osoittavat, että strategia suoriutui indeksiä korkeammalla tahdilla, nollahypoteesi hylätään.
Tämä ehto on usein merkitty "n=0". Jos testiä suoritettaessa tulos näyttää osoittavan, että koehenkilöön kohdistetut ärsykkeet aiheuttavat reaktion, nollahypoteesi, jonka mukaan ärsykkeet eivät vaikuta koehenkilöön, on puolestaan hylättävä.
Ihannetapauksessa nollahypoteesia ei pitäisi koskaan hylätä, jos se todetaan todeksi, ja se tulisi aina hylätä, jos sen todetaan olevan väärä. On kuitenkin tilanteita, joissa voi tapahtua virheitä.
Esimerkkejä alfariskistä
Esimerkki rahoituksen alfariskistä olisi, jos haluttaisiin testata hypoteesia, jonka mukaan osakeryhmän keskimääräinen vuosituotto on yli 10 %. Joten nollahypoteesi olisi, jos tuotto olisi yhtä suuri tai pienempi kuin 10%. Tämän testaamiseksi koottaisiin otos osakkeiden tuotoista ajan mittaan ja asetetaan merkitystaso.
Jos otoksen tilastollisen tarkastelun jälkeen päätät, että keskimääräinen vuosituotto on yli 10 %, hylkäät nollahypoteesin. Mutta todellisuudessa keskimääräinen tuotto oli 6 %, joten olet tehnyt tyypin I virheen. Todennäköisyys, että olet tehnyt tämän virheen testissäsi, on alfariski. Tämä alfariski voi saada sinut sijoittamaan osakeryhmään, kun tuotot eivät todellisuudessa oikeuta mahdollisia riskejä.
Lääketieteellisessä testauksessa tyypin I virhe aiheuttaisi vaikutelman, että sairauden hoidolla on sairauden vakavuutta vähentävä vaikutus, vaikka todellisuudessa ei. Kun uutta lääkettä testataan, nollahypoteesi on, että lääke ei vaikuta taudin etenemiseen. Oletetaan, että laboratorio tutkii uutta syöpälääkettä. Heidän nollahypoteesinsa saattaa olla, että lääke ei vaikuta syöpäsolujen kasvunopeuteen.
Kun lääkettä on levitetty syöpäsoluihin, syöpäsolut lakkaavat kasvamasta. Tämä saisi tutkijat hylkäämään nollahypoteesinsa, jonka mukaan lääkkeellä ei olisi vaikutusta. Jos lääke aiheutti kasvun pysähtymisen, johtopäätös nollan hylkäämisestä olisi tässä tapauksessa oikea. Jos kuitenkin jokin muu testin aikana aiheuttaisi kasvupysähdyksen annetun lääkkeen sijasta, tämä olisi esimerkki nollahypoteesin virheellisestä hylkäämisestä eli tyypin I virheestä.
##Kohokohdat
Alfa eli sijoittamisen aktiivinen tuotto ei liity alfariskiin tilastollisessa päätöksenteossa.
Tyypin I virhe on pohjimmiltaan "väärä positiivinen", mikä johtaa nollahypoteesin virheelliseen hylkäämiseen.
Nollahypoteesi ei oleta syy-seuraussuhdetta testattavan kohteen ja testin aikana käytettyjen ärsykkeiden välillä.
Tyypin I virheenä tunnettu alfariski esiintyy hypoteesien testauksen aikana, kun nollahypoteesi hylätään, vaikka se onkin tarkka eikä sitä pidä hylätä.
