Statistik əhəmiyyət

Statistik əhəmiyyət test və ya sınaq nəticəsində yaranan məlumatların bir nəticənin təsadüfi və ya təsadüfən baş vermə ehtimalı olmadığını, əksinə müəyyən bir səbəblə əlaqələndirilməsini tələb edir. Statistik əhəmiyyətə sahib olmaq, iqtisadiyyat, maliyyə, investisiya, tibb, fizika və biologiya kimi məlumatları və tədqiqatları təhlil etməyə əsaslanan akademik fənlər və ya praktiklər üçün vacibdir.

Statistik əhəmiyyət güclü və ya zəif hesab edilə bilər. Bir məlumat dəstini təhlil edərkən və bir və ya bir neçə dəyişənin nəticəyə təsir edib-etməməsini müəyyənləşdirmək üçün lazımi testləri apararkən, güclü statistik əhəmiyyət, nəticələrin həqiqi olduğunu və bəxt və ya şansın təsiri altında olmadığını təsdiqləyir. Sadəcə olaraq, p dəyəri kiçikdirsə, nəticə daha etibarlı hesab olunur.

Problemlər statistik əhəmiyyətə malik testlərdə yaranır, çünki tədqiqatçılar ümumiyyətlə populyasiyaların özləri ilə deyil, daha böyük populyasiyaların nümunələri ilə işləyirlər. Nəticədə, nümunələr populyasiyanın təmsilçisi olmalıdır, buna görə nümunədəki məlumatlar heç bir şəkildə qərəzli olmamalıdır. İqtisadiyyat da daxil olmaqla əksər elmlərdə statistik əhəmiyyət 95% (və ya bəzən 99%) səviyyəsində iddia irəli sürülə bilsə, əhəmiyyətlidir.

Statistik əhəmiyyəti anlamaq

Statistik əhəmiyyətin hesablanması (əhəmiyyət testi) müəyyən dərəcədə səhvlərə məruz qalır. Tədqiqatçı bütün populyasiyanı əhatə etməyən hər hansı bir testdə mövcud olan bir nümunə səhvinin ehtimalını əvvəlcədən müəyyənləşdirməlidir.

Nümunə ölçüsü, daha böyük nümunələrin flukesə daha az meylli olması ilə statistik əhəmiyyətin vacib bir hissəsidir. Əhəmiyyət testində yalnız təsadüfi, təmsilçi nümunələrdən istifadə olunmalıdır. Bir hadisənin statistik cəhətdən əhəmiyyətli olub olmadığını qəbul edə biləcəyi səviyyə, əhəmiyyət səviyyəsi kimi tanınır.

Tədqiqatçılar, statistik əhəmiyyəti təyin etmək üçün p dəyəri olaraq bilinən bir test statistikasından istifadə edirlər: əgər p dəyəri əhəmiyyət səviyyəsindən aşağı düşərsə, nəticə statistik baxımdan əhəmiyyətlidir. P-dəyəri, məlumat nümunələrinin vasitəsi və standart sapmalarının bir funksiyasıdır.

P-dəyəri, nəticənin yalnız şans olduğunu düşünərək verilmiş statistik nəticənin baş vermə ehtimalını göstərir. Bu ehtimal azdırsa, tədqiqatçı şansımızı bir səbəb kimi etibarlı şəkildə idarə edə bilər. Nəticələrin ən azı statistik baxımdan əhəmiyyətli hesab edilməsi üçün p dəyəri əhəmiyyətlilik səviyyəsinə düşməlidir.

Əhəmiyyət səviyyəsinin 1 çıxarıldığı kimi hesablanan əhəmiyyət səviyyəsinin əksi, etimad səviyyəsidir. Bu, statistik nəticənin təsadüfən və ya seçmə xətası ilə meydana gəlmədiyinə inam dərəcəsini göstərir. Bir çox statistik testlərdə ənənəvi güvən səviyyəsi yüzdə 95-dir, bu da ənənəvi əhəmiyyət səviyyəsinə və ya yüzdə 5 dəyərinə gətirib çıxarır.

Açar paketlər

  • Statistik əhəmiyyət test və ya təcrübə nəticəsində yaranan məlumatların bir nəticənin müəyyən bir səbəblə əlaqələndirilə biləcəyi iddiasına aiddir.
  • Bir statistikanın yüksək əhəmiyyəti varsa, o zaman daha etibarlı sayılır.
  • Statistik əhəmiyyətin hesablanması müəyyən dərəcədə səhvlərə məruz qalır.
  • Tədqiqatçılar nəticələrini bildirərkən dildən diqqətlə istifadə etmədikdə, statistik əhəmiyyət səhv təfsir edilə bilər.
  • Aparılan tədqiqatdan asılı olaraq bir neçə növ əhəmiyyət testlərindən istifadə olunur

Xüsusi mülahizələr

Statistik əhəmiyyət həmişə praktiki əhəmiyyəti göstərmir, yəni nəticələr real dünya iş şəraitində tətbiq oluna bilməz. Bundan əlavə, tədqiqatçılar nəticələrini bildirərkən dildən diqqətlə istifadə etmədikdə, statistik əhəmiyyət səhv təfsir edilə bilər. Nəticədə bu o demək deyil ki statistik əhəmiyyətli olduğundan deyil , onun təsadüfi olan ehtimalı çox azalır yalnız ki, təsadüfi.

İki məlumat seriyasının bir-biri ilə güclü bir korrelyasiyaya sahib olması səbəb səbəbini ifadə etmir. Məsələn, aktyor Nicolas Cage-in müəyyən bir ildə oynadığı filmlərin sayı, hovuzlarda təsadüfən boğulma sayı ilə çox əlaqəlidir. Ancaq bu korrelyasiya saxtadır, çünki irəli sürülə biləcək nəzəri bir səbəb iddiası yoxdur.

Statistik əhəmiyyətə görə yarana biləcək digər bir problem, keçmiş məlumatların və bu məlumatların nəticələrinin, istər statistik baxımdan əhəmiyyətli olub-olmamasının, davam edən və gələcək şərtləri əks etdirməməsidir. İnvestisiya qoyuluşunda, bu, maliyyə böhranı dövründə korrelyasiya dəyişdikdə və dəyişənlər həmişəki kimi qarşılıqlı təsir göstərmədiyi üçün pozulan bir qiymət modelində özünü göstərə bilər. Statistik əhəmiyyət həm də bir investorun bir aktiv qiymətləndirmə modelinin digərindən daha yaxşı olub olmadığını anlamasına kömək edə bilər.

Statistik Əhəmiyyətlilik Testlərinin növləri

Aparılan tədqiqatdan asılı olaraq bir neçə növ əhəmiyyət testlərindən istifadə olunur. Məsələn, testlər ortalamalar, varyanslar, nisbətlər, cütlənmiş və ya cütlənməmiş məlumatlar və ya fərqli məlumat dağılımları üçün müxtəlif ölçülü bir, iki və ya daha çox məlumat nümunəsi üçün istifadə edilə bilər.

Null Hipotez

Bütün bu amillər sıfır fərziyyələr adlanır və əhəmiyyət çox vaxt statistikada hipotez testinin məqsədi olur. Ən ümumi sıfır fərziyyə sözügedən parametrin sıfıra bərabər olmasıdır (adətən dəyişənin faiz nəticəsinə sıfır təsir göstərdiyini göstərir). Əgər sıfır fərziyyəni yüzdə 95 və ya daha yüksək bir inamla rədd edə bilsəniz, tədqiqatçılar statistik əhəmiyyət kəsb edə bilərlər. Null fərziyyələr, həmçinin iki və ya daha çox alternativ müalicə üçün, məsələn, bir klinik sınaqda bir dərman və plasebo arasında təsir bərabərliyi (sıfıra bərabər) üçün test edilə bilər.

Sıf fərziyyənin rədd edilməsi, hətta çox yüksək bir statistik əhəmiyyəti heç vaxt bir şeyi sübut edə bilməsə də, yalnız mövcud bir fərziyyəyə dəstək verə bilər. Digər tərəfdən, sıfır bir hipotezi rədd etməmək bir çox zaman fərziyyənin rədd edilməsi üçün əsasdır.

Statistik əhəmiyyət testi, güvən intervalı hesablamaqla eyni riyaziyyatı paylaşır. Ümumi vəziyyətlərdə, statistik əhəmiyyəti şərh etməyin bir yolu, uyğun 95 faiz etibar aralığının sıfır dəyərini içerməməsidir. Dəyişənin statistik cəhətdən əhəmiyyətli olduğu aşkarlansa da, gerçək dünyada bunun mənası olmalıdır.

Əlavə olaraq, effekt statistik baxımdan əhəmiyyətli ola bilər, lakin yalnız çox az təsir göstərir. Məsələn, vanna otağında iki qat tualet kağızı istifadə edən şirkətlərin daha məhsuldar işçilərə sahib olması şansına görə çox çətin ola bilər, lakin hər bir işçinin mütləq məhsuldarlığındakı inkişafın mənfi olduğu ehtimal olunur.