Opredelitev in uporaba statističnega pomena

Kaj je statistični pomen?

Statistična pomembnost je ugotovitev analitika, da rezultatov v podatkih ni mogoče razložiti samo po naključju. Statistični testiranje hipotez je metoda, po kateri se analitik odloči. Ta test zagotavlja a p-vrednost, kar je verjetnost, da rezultate opazimo tako ekstremno kot tiste v podatkih, ob predpostavki, da so rezultati res samo zaradi naključja. Vrednost p 5% ali manj se pogosto šteje za statistično pomembno.

Razumevanje statističnega pomena

Statistična pomembnost je ugotovitev o ničelni hipotezi, ki domneva, da so rezultati posledica samo naključja. Podatkovni niz zagotavlja statistično pomembnost, če je vrednost p dovolj majhna.

Ko je vrednost p velika, so rezultati v podatkih razložljivi samo po naključju in podatki se štejejo za skladne z (čeprav ne dokazujejo) ničelno hipotezo.

Kadar je vrednost p dovolj majhna (npr. 5% ali manj), potem rezultatov ni mogoče preprosto razložiti samo po naključju, podatki pa se štejejo za neskladne z ničelno hipotezo; v tem primeru se ničelna hipoteza o naključju kot razlagi podatkov zavrne v prid bolj sistematične razlage.

Primer statistične pomembnosti

Recimo, da je Joe Sample, finančni analitik, radoveden, ali so nekateri vlagatelji vnaprej vedeli za nenaden propad podjetja. Joe se odloči primerjati povprečje dnevnih donosov na trgu pred neuspehom podjetja s tistimi po tem, da ugotovi, ali obstaja statistično pomembna razlika med obema povprečjema.

P-vrednost študije je bila 28% (> 5%), kar kaže, da velika razlika, kot je bila opažena (-0,0033 do +0,0007), ni nenavadna v pojasnilu samo naključje. Tako podatki ne zagotavljajo prepričljivih dokazov o vnaprejšnjem poznavanju napake. Po drugi strani pa, če bi bila vrednost p 0,01% (veliko manj kot 5%), bi bila opažena razlika zelo nenavadna po pojasnilu samo o naključju. V tem primeru se lahko Joe odloči zavračati ničelno hipotezo in nadalje raziskati, ali so imeli nekateri trgovci vnaprej znanje.

Statistična pomembnost se uporablja tudi za testiranje novih medicinskih izdelkov, vključno z zdravili, pripomočki in cepivi. Javno dostopna poročila s statistično pomembnostjo prav tako vlagatelje obveščajo o tem, kako uspešno je podjetje pri izdajanju novih izdelkov.

Na primer, Novo Nordisk, vodilni farmacevtski proizvajalec zdravil za sladkorno bolezen, je poročal, da je pri testiranju novega insulina prišlo do statistično pomembnega zmanjšanja sladkorne bolezni tipa 1. Test je obsegal 26 tednov randomizirane terapije pri bolnikih s sladkorno boleznijo, podatki pa so dali vrednost p, ki je bila manjša od 5%. Za vlagatelje in regulativne agencije to pomeni, da podatki kažejo statistično pomembno zmanjšanje sladkorne bolezni tipa 1.Na cene delnic farmacevtskih podjetij pogosto močno vplivajo objave statistične pomembnosti njihovih novih izdelkov.

Pogosto zastavljena vprašanja

Kako se določi statistična pomembnost?

Statistično testiranje hipotez se uporablja za ugotavljanje, ali so podatki statistično pomembni. Z drugimi besedami, ali je to mogoče razložiti kot stranski produkt naključja. Statistična pomembnost je ugotovitev o ničelni hipotezi, ki trdi, da so rezultati posledica samo naključja. Zavračanje ničelne hipoteze je potrebno, da se podatki štejejo za statistično pomembne.

Kaj je P-vrednost?

Vrednost p je merilo verjetnosti, da bi do opažene razlike lahko prišlo zgolj po naključju. Ko je vrednost p dovolj majhna (npr. 5% ali manj), potem rezultatov ni mogoče preprosto razložiti samo po naključju in ničelno hipotezo je mogoče zavrniti. Ko je vrednost p velika, so rezultati v podatkih razložljivi samo po naključju in podatki se štejejo za skladne z (čeprav ne dokazujejo) ničelno hipotezo.

Kako se uporablja statistični pomen?

Statistična pomembnost se pogosto uporablja za preizkušanje učinkovitosti novih medicinskih izdelkov, vključno z zdravili, pripomočki in cepivi. Javno dostopna poročila s statistično pomembnostjo prav tako vlagatelje obveščajo o tem, kako uspešno je podjetje pri izdajanju novih izdelkov. Na cene delnic farmacevtskih podjetij pogosto močno vplivajo objave statistične pomembnosti njihovih novih izdelkov.