Статистическая значимость

Что такое статистическая значимость?

Статистическая значимость — это определение, сделанное аналитиком, о том, что результаты в данных не могут быть объяснены только случайностью. Статистическая проверка гипотезы — это метод, с помощью которого аналитик делает это определение. Этот тест обеспечивает p-значение,. которое представляет собой вероятность наблюдения результатов, столь же экстремальных, как и в данных, при условии, что результаты действительно обусловлены только случайностью. Р-значение 5% или ниже часто считается статистически значимым.

Понимание статистической значимости

Статистическая значимость - это определение нулевой гипотезы,. которая предполагает, что результаты обусловлены только случайностью. Набор данных обеспечивает статистическую значимость, когда p-значение достаточно мало.

Когда p-значение велико, результаты в данных можно объяснить только случайностью, и данные считаются согласующимися с (хотя и не подтверждающими) нулевой гипотезой.

Когда p-значение достаточно мало (обычно 5% или меньше), результаты нелегко объяснить только случайностью, и данные считаются несовместимыми с нулевой гипотезой. В этом случае нулевая гипотеза случайности как объяснения данных отвергается в пользу более систематического объяснения.

Статистическая значимость часто используется для испытаний новых фармацевтических препаратов, для проверки вакцин, а также при изучении патологии для проверки эффективности и для информирования инвесторов о том, насколько успешно компания выпускает новые продукты.

Примеры статистической значимости

Предположим, Алекс, финансовый аналитик, интересуется, знали ли некоторые инвесторы заранее о внезапном крахе компании. Алекс решает сравнить среднюю дневную рыночную доходность до банкротства компании и после нее, чтобы увидеть, есть ли статистически значимая разница между двумя средними значениями.

P-значение исследования составило 28% (> 5%), что указывает на то, что такая большая разница, как наблюдаемая (от -0,0033 до +0,0007), не является чем-то необычным при чисто случайном объяснении. Таким образом, данные не предоставили убедительных доказательств заблаговременного знания об отказе. С другой стороны, если бы p-значение составляло 0,01% (намного меньше 5%), то наблюдаемая разница была бы очень необычной при чисто случайном объяснении. В этом случае Алекс может принять решение отклонить нулевую гипотезу и дополнительно выяснить, обладали ли некоторые трейдеры предварительными знаниями.

Статистическая значимость также используется для тестирования новых медицинских продуктов, включая лекарства, устройства и вакцины. Общедоступные статистически значимые отчеты также информируют инвесторов о том, насколько успешно компания выпускает новые продукты.

Скажем, например, фармацевтический лидер в области лекарств от диабета сообщил о статистически значимом снижении заболеваемости диабетом 1 типа при тестировании нового инсулина. Тест состоял из 26 недель рандомизированной терапии среди пациентов с диабетом, и данные дали p-значение 4%. Это означает для инвесторов и регулирующих органов, что данные показывают статистически значимое снижение заболеваемости диабетом 1 типа.

Цены на акции фармацевтических компаний часто зависят от заявлений о статистической значимости их новых продуктов.

Особенности

• Статистическая значимость используется для предоставления доказательств правдоподобия нулевой гипотезы, которая предполагает, что в данных есть не что иное, как случайность.

• Проверка статистической гипотезы используется для определения того, является ли результат набора данных статистически значимым.

• Статистическая значимость - это определение того, что связь между двумя или более переменными вызвана чем-то другим, кроме случайности.

• Как правило, значение p 5% или ниже считается статистически значимым.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Как определяется статистическая значимость?

Статистическая проверка гипотез используется для определения того, являются ли данные статистически значимыми. Другими словами, можно ли объяснить явление как побочный продукт одной лишь случайности. Статистическая значимость - это определение нулевой гипотезы, которая утверждает, что результаты обусловлены только случайностью. Отклонение нулевой гипотезы необходимо для того, чтобы данные считались статистически значимыми.

Что такое P-значение?

Р-значение — это мера вероятности того, что наблюдаемое различие могло произойти просто случайно. Когда p-значение достаточно мало (например, 5% или меньше), тогда результаты нелегко объяснить только случайностью, и нулевая гипотеза может быть отвергнута. Когда p-значение велико, то результаты в данных можно объяснить только случайностью, и данные считаются согласующимися (при подтверждении) с нулевой гипотезой.

Как используется статистическая значимость?

Статистическая значимость часто используется для проверки эффективности новых медицинских продуктов, включая лекарства, устройства и вакцины. Общедоступные статистически значимые отчеты также информируют инвесторов о том, насколько успешно компания выпускает новые продукты. Цены на акции фармацевтических компаний часто сильно зависят от заявлений о статистической значимости их новых продуктов.