Znaczenie statystyczne

Co to jest istotność statystyczna?

Istotność statystyczna to stwierdzenie analityka, że wyników zawartych w danych nie da się wytłumaczyć przypadkiem. Testowanie hipotez statystycznych jest metodą, za pomocą której analityk dokonuje tego ustalenia. Ten test zapewnia wartość p,. która jest prawdopodobieństwem zaobserwowania wyników tak ekstremalnych jak te w danych, zakładając, że wyniki są naprawdę wynikiem przypadku. Wartość p 5% lub niższa jest często uważana za statystycznie istotną.

Zrozumienie istotności statystycznej

Istotność statystyczna to określenie hipotezy zerowej,. która sugeruje, że wyniki są dziełem przypadku. Zestaw danych zapewnia istotność statystyczną, gdy wartość p jest wystarczająco mała.

Gdy wartość p jest duża, wyniki w danych można wyjaśnić wyłącznie przypadkiem, a dane są uważane za zgodne z (nie udowadniając) hipotezy zerowej.

Gdy wartość p jest wystarczająco mała (zwykle 5% lub mniej), wyników nie da się łatwo wytłumaczyć przypadkiem, a dane są uważane za niezgodne z hipotezą zerową. W tym przypadku hipoteza zerowa samego przypadku jako wyjaśnienia danych zostaje odrzucona na rzecz wyjaśnienia bardziej systematycznego.

Znaczenie statystyczne jest często wykorzystywane w badaniach nowych leków farmaceutycznych, w testowaniu szczepionek oraz w badaniach patologii w celu testowania skuteczności i informowania inwestorów o sukcesach firmy w wypuszczaniu nowych produktów.

Przykłady istotności statystycznej

Załóżmy, że Alex, analityk finansowy, jest ciekawy, czy niektórzy inwestorzy mieli wcześniejszą wiedzę na temat nagłej porażki firmy. Alex postanawia porównać średnie dzienne zwroty rynkowe sprzed upadku firmy z tymi po, aby sprawdzić, czy istnieje statystycznie istotna różnica między tymi dwoma średnimi.

Wartość p w badaniu wyniosła 28% (>5%), co wskazuje, że różnica tak duża jak zaobserwowana (-0,0033 do +0,0007) nie jest niczym niezwykłym przy wyjaśnieniu przypadkowym. W związku z tym dane nie dostarczyły przekonujących dowodów wcześniejszej wiedzy o awarii. Z drugiej strony, jeśli wartość p wynosiła 0,01% (znacznie mniej niż 5%), wówczas obserwowana różnica byłaby bardzo niezwykła w przypadku wyjaśnienia losowego. W takim przypadku Alex może zdecydować się na odrzucenie hipotezy zerowej i dalsze zbadanie, czy niektórzy handlowcy mieli wcześniejszą wiedzę.

Znaczenie statystyczne wykorzystuje się również do testowania nowych produktów medycznych, w tym leków, urządzeń i szczepionek. Dostępne publicznie raporty o znaczeniu statystycznym informują również inwestorów o sukcesie firmy w wypuszczaniu nowych produktów.

Powiedzmy, na przykład, lider farmaceutyczny w dziedzinie leków przeciwcukrzycowych poinformował, że podczas testowania nowej insuliny nastąpiło statystycznie istotne zmniejszenie cukrzycy typu 1. Test składał się z 26 tygodni randomizowanego leczenia wśród pacjentów z cukrzycą, a dane dały wartość p 4%. Oznacza to dla inwestorów i agencji regulacyjnych, że dane wskazują na statystycznie istotną redukcję cukrzycy typu 1.

Na ceny akcji firm farmaceutycznych często wpływają ogłoszenia o statystycznym znaczeniu ich nowych produktów.

##Przegląd najważniejszych wydarzeń

• Istotność statystyczna służy do dostarczenia dowodów dotyczących wiarygodności hipotezy zerowej, która zakłada, że w danych nie ma nic więcej niż losowy przypadek działania.

• Testowanie hipotez statystycznych służy do określenia, czy wynik zbioru danych jest statystycznie istotny.

• Istotność statystyczna to stwierdzenie, że związek między dwiema lub więcej zmiennymi jest spowodowany czymś innym niż przypadek.

• Na ogół za statystycznie istotną uważa się wartość p wynoszącą 5% lub niższą.

##FAQ

Jak określa się istotność statystyczną?

Testowanie hipotez statystycznych służy do określenia, czy dane są istotne statystycznie. Innymi słowy, czy zjawisko to można wyjaśnić jako produkt uboczny samego przypadku. Istotność statystyczna to określenie hipotezy zerowej, która zakłada, że wyniki są dziełem przypadku. Aby dane można było uznać za statystycznie istotne, konieczne jest odrzucenie hipotezy zerowej.

Co to jest wartość P?

Wartość p jest miarą prawdopodobieństwa, że zaobserwowana różnica mogła wystąpić przypadkowo. Gdy wartość p jest wystarczająco mała (np. 5% lub mniej), wyników nie da się łatwo wytłumaczyć przypadkiem i hipotezę zerową można odrzucić. Gdy wartość p jest duża, wyniki w danych można wyjaśnić wyłącznie przypadkiem, a dane są uważane za zgodne z (podczas udowadniania) hipotezy zerowej.

Jak wykorzystuje się istotność statystyczną?

Znaczenie statystyczne jest często wykorzystywane do testowania skuteczności nowych produktów medycznych, w tym leków, urządzeń i szczepionek. Dostępne publicznie raporty o znaczeniu statystycznym informują również inwestorów o sukcesie firmy w wypuszczaniu nowych produktów. Ceny akcji firm farmaceutycznych są często pod silnym wpływem ogłoszeń o statystycznym znaczeniu ich nowych produktów.