Дефиниција и употреба статистичког значаја

Шта је статистички значај?

Статистичка значајност је утврђивање аналитичара да се резултати у подацима не могу објаснити само случајно. Статистички хипотеза тестирање је метода помоћу које аналитичар врши ово одређивање. Овај тест пружа а п-вредност, што је вероватноћа да се резултати посматрају тако екстремно као и они у подацима, под претпоставком да су резултати заиста само случајни. П-вредност од 5% или нижа често се сматра статистички значајном.

Разумевање статистичког значаја

Статистички значај је утврђивање нулте хипотезе, која претпоставља да су резултати само случајни. Скуп података пружа статистичку значајност када је п-вредност довољно мала.

Кад је п-вриједност велика, тада се резултати у подацима могу објаснити само случајно, а подаци се сматрају конзистентнима са (иако не доказују) нултом хипотезом.

Када је п-вредност довољно мала (нпр. 5% или мање), тада се резултати не могу лако објаснити само случајно, а подаци се сматрају недоследнима са нултом хипотезом; у овом случају се одбацује нулта хипотеза о случају као објашњењу података у корист систематичнијег објашњења.

Пример статистичке важности

Претпоставимо да је Јое Сампле, финансијски аналитичар, знатижељан да ли су неки инвеститори унапред знали за изненадни неуспех компаније. Јое одлучује да упореди просек дневних тржишних приноса пре неуспеха компаније са онима после да види да ли постоји статистички значајна разлика између два просека.

П-вредност студије била је 28% (> 5%), што указује на то да разлика велика колико је уочена (-0,0033 до +0,0007) није необична према објашњењу само за случајност. Дакле, подаци не пружају увјерљиве доказе унапријед познавања неуспјеха. С друге стране, ако би вредност п била 0,01% (много мање од 5%), онда би уочена разлика била врло необична према објашњењу само за случајност. У овом случају, Јое може одлучити да одбаци нулту хипотезу и даље истражи да ли су неки трговци имали унапред знање.

Статистички значај се такође користи за тестирање нових медицинских производа, укључујући лекове, уређаје и вакцине. Јавно доступни извештаји од статистичког значаја такође информишу инвеститоре о томе колико је компанија успешна у објављивању нових производа.

На пример, Ново Нордиск, фармацеутски лидер у лековима за дијабетес, известио је да је дошло до статистички значајног смањења дијабетеса типа 1 када је тестирао свој нови инсулин. Тест се састојао од 26 недеља рандомизиране терапије код пацијената са дијабетесом, а подаци су дали п-вредност мању од 5%. За инвеститоре и регулаторне агенције ово значи да подаци показују статистички значајно смањење дијабетеса типа 1.На цене акција фармацеутских компанија често снажно утичу најаве о статистичкој значајности њихових нових производа.

Често постављана питања

Како се утврђује статистички значај?

Статистичко тестирање хипотеза користи се за утврђивање да ли су подаци статистички значајни. Другим речима, може ли се то објаснити само као нуспродукт случајности. Статистички значај је утврђивање нулте хипотезе, која поставља да су резултати настали само случајно. Одбацивање нулте хипотезе потребно је да би се подаци сматрали статистички значајним.

Шта је П-вредност?

П-вредност је мера вероватноће да је уочена разлика могла настати само случајно. Када је п-вредност довољно мала (нпр. 5% или мање), онда се резултати не могу лако објаснити само случајно и нулта хипотеза се може одбацити. Кад је п-вриједност велика, тада се резултати у подацима могу објаснити само случајно, а подаци се сматрају конзистентнима са (иако не доказују) нултом хипотезом.

Како се користи статистички значај?

Статистички значај се често користи за тестирање ефикасности нових медицинских производа, укључујући лекове, уређаје и вакцине. Јавно доступни извештаји од статистичког значаја такође информишу инвеститоре о томе колико је компанија успешна у објављивању нових производа. На цене акција фармацеутских компанија често снажно утичу најаве о статистичкој значајности њихових нових производа.