Olulisuse testi läbiviimisel või hüpoteesi test, on kaks numbrit, mida on lihtne segi ajada. Neid numbreid on lihtne segi ajada, kuna need mõlemad on numbrid vahemikus null kuni üks ja mõlemad on tõenäosused. Ühte arvu nimetatakse testistatistika p-väärtuseks. Teine huvipakkuv arv on olulisuse tase või alfa. Uurime neid kahte tõenäosust ja määrame nende vahelise erinevuse.
Alfa väärtused
Number alfa on läviväärtus, mida me mõõdame p-väärtused vastu. See ütleb meile, kui äärmuslikud vaadeldud tulemused peavad olema, et lükata tagasi olulisuse testi nullhüpotees.
Alfa väärtus on seotud meie testi usaldusnivooga. Järgnevas loendis on esitatud mõned usaldusnivoo ja nende alfaväärtused:
- 90-protsendilise usaldusnivooga tulemuste korral on alfa väärtus 1 - 0,90 = 0,10.
- 95-protsendiliste tulemuste jaoks enesekindluse tase, on alfa väärtus 1 - 0,95 = 0,05.
- 99-protsendilise usaldusnivooga tulemuste korral on alfa väärtus 1 - 0,99 = 0,01.
- Ja üldiselt on C protsendi usaldusnivooga tulemuste korral alfa väärtus 1 - C / 100.
Ehkki teoorias ja praktikas saab alfa jaoks kasutada paljusid numbreid, kasutatakse kõige sagedamini 0,05. Selle põhjuseks on nii asjaolu, et konsensus näitab, et see tase on paljudel juhtudel asjakohane, ja ajalooliselt on seda standardiks tunnistatud. Siiski on palju olukordi, kus tuleks kasutada väiksemat alfa väärtust. Sellel pole ühte väärtust alfa mis määrab alati statistilise olulisuse.
Alfa väärtus annab meile a tõenäosuse I tüüpi viga. I tüüpi vead tekivad siis, kui lükkame tagasi tõese nullhüpoteesi. Seega pikas perspektiivis test a-ga olulisuse tase 0,05 = 1/20, lükatakse tõeline nullhüpotees tagasi iga 20 korra kohta.
P-väärtused
Teine arv, mis on olulisuse testi osa, on p-väärtus. P-väärtus on samuti tõenäosus, kuid see pärineb teisest allikast kui alfa. Igal testistatistikal on vastav tõenäosus või p-väärtus. See väärtus on tõenäosus, et vaadeldav statistika leidis aset juhuslikult, eeldades, et nullhüpotees on tõene.
Kuna testistatistikat on palju, on p-väärtuse leidmiseks mitmeid erinevaid viise. Mõnel juhul peame teadma tõenäosusjaotus elanikkonnast.
Testistatistika p-väärtus on viis öelda, kui äärmuslik see statistika meie valimisandmete suhtes on. Mida väiksem on p-väärtus, seda ebatõenäolisem on vaadeldav proov.
Erinevus P-väärtuse ja alfa vahel
Et teha kindlaks, kas vaadeldav tulemus on statistiliselt oluline, võrdleme alfa ja p väärtust. Tekib kaks võimalust:
- P väärtus on väiksem kui alfa või sellega võrdne. Sel juhul lükkame nullhüpoteesi tagasi. Kui see juhtub, ütleme, et tulemus on statistiliselt oluline. Teisisõnu, oleme üsna kindlad, et lisaks juhusele on midagi, mis andis meile vaatlusaluse proovi.
- P-väärtus on suurem kui alfa. Sel juhul ei lükka me punkti tagasi nullhüpotees. Kui see juhtub, ütleme, et tulemus pole statistiliselt oluline. Teisisõnu, oleme küllaltki kindlad, et meie jälgitavaid andmeid saab seletada ainuüksi juhusega.
Eelöeldust järeldub, et mida väiksem on alfa väärtus, seda keerulisem on väita, et tulemus on statistiliselt oluline. Teisest küljest, mida suurem on alfa väärtus, seda lihtsam on väita, et tulemus on statistiliselt oluline. Sellega koos on aga suurem tõenäosus, et meie täheldatud võib omistada juhusele.