Статистикалық маңыздылық

Статистикалық маңыздылық деген не?

Статистикалық маңыздылық тестілеу немесе эксперимент нәтижесінде алынған мәліметтер нәтижесі кездейсоқ немесе кездейсоқ пайда болуы мүмкін емес, керісінше белгілі бір себепке байланысты болуы мүмкін деген тұжырымға сілтеме жасайды. Статистикалық маңыздылық экономика, қаржы, инвестиция, медицина, физика және биология сияқты деректерді және зерттеулерді талдауға негізделген академиялық пәндер немесе практиктер үшін маңызды.

Статистикалық маңыздылық күшті немесе әлсіз деп санауға болады. Бір немесе бірнеше айнымалылардың нәтижеге әсер ететіндігін анықтау үшін мәліметтер жиынтығын талдап, қажетті тестілерді жасаған кезде, статистикалық маңыздылығы нәтижелердің шындыққа жанасатындығын және сәттілік пен кездейсоқтықтың әсерін тигізбейтіндігін дәлелдейді. Қарапайым сөзбен айтқанда, егер p мәні аз болса, онда нәтиже сенімді болып саналады.


Проблемалар статистикалық маңызы бар тесттер кезінде туындайды, өйткені зерттеушілер әдетте популяциялардың өзімен емес, үлкенірек популяциялардың үлгілерімен жұмыс істейді. Нәтижесінде, үлгілер популяцияның өкілі болуы керек, сондықтан іріктемедегі мәліметтер қандай-да бір жолмен болмауы керек. Көптеген ғылымдарда, соның ішінде экономикада, егер 95% (немесе кейде 99%) деңгейінде талап қоюға болатын болса, статистикалық маңызды болып табылады.

Статистикалық маңыздылықты түсіну

Статистикалық маңыздылықты есептеу (маңыздылықты сынау) белгілі бір қателікке ұшырайды. Зерттеуші барлық популяцияны қамтымайтын кез-келген сынақта болатын іріктеу қателігінің ықтималдығын алдын-ала анықтауы керек.


Үлгілердің мөлшері – бұл статистикалық маңызды құрамдас бөлік, өйткені үлкенірек үлгілер флюке аз ұшырайды. Маңыздылықты тексеруде кездейсоқ, репрезентативті таңдамалар ғана қолданылуы керек. Оқиғаның статистикалық маңызы бар жоғын қабылдауға болатын деңгей маңыздылық деңгейі деп аталады.

Зерттеушілер статистикалық маңыздылықты анықтау үшін p-мәні деп аталатын тест-статистиканы пайдаланады: егер p-мәні маңыздылық деңгейінен төмен түссе, онда нәтиже статистикалық тұрғыдан маңызды болады. P мәні – бұл деректер үлгілерінің құралдары мен стандартты ауытқуларының функциясы.

P-мәні нәтижеге тек кездейсоқтық жауап береді деп, берілген статистикалық нәтиженің туындау ықтималдығын көрсетеді. Егер бұл ықтималдығы аз болса, онда зерттеуші біздің мүмкіндігімізді себеп ретінде қауіпсіз басқара алады. Нәтижелер, ең болмағанда, статистикалық маңызды болып саналуы үшін p мәні мәндік деңгейге түсуі керек.

Маңыздылық деңгейін 1-ді алып тастағанда есептелген маңыздылық деңгейіне қарама-қарсы – сенімділік деңгейі. Бұл статистикалық нәтиже кездейсоқ немесе іріктеу қателігі арқылы пайда болмады деген сенімділік дәрежесін көрсетеді. Көптеген статистикалық тестілердегі әдеттегі сенімділік деңгейі 95 пайызды құрайды, бұл әдеттегі маңыздылық деңгейіне немесе p-мәніне 5 пайызға әкеледі.

Негізгі өнімдер

  • Статистикалық маңыздылық тестілеу немесе эксперимент нәтижесінде алынған мәліметтердің нәтижесі белгілі бір себепке байланысты болуы мүмкін деген пікірді білдіреді.
  • Егер статистиканың маңызы жоғары болса, онда ол сенімді болып саналады.
  • Статистикалық маңыздылықты есептеу белгілі бір қателікке ұшырайды. 
  • Статистикалық маңыздылықты зерттеушілер өз нәтижелері туралы есеп беру кезінде тілді мұқият қолданбаған кезде қате түсіндірілуі мүмкін. 
  • Жүргізіліп жатқан зерттеуге байланысты маңыздылық тестілерінің бірнеше түрлері қолданылады

Ерекше мәселелер

Статистикалық маңыздылық әрдайым практикалық маңыздылықты білдіре бермейді, яғни нәтижелерді нақты іскери жағдайларға қолдану мүмкін емес. Сонымен қатар, зерттеушілер өз нәтижелері туралы есеп беру кезінде тілді мұқият қолданбаған кезде статистикалық маңыздылықты қате түсінуге болады. Нәтижесі статистикалық маңызды болып табылады, себебі ол жоқ деп болжайды емес  , оның болып табылатын кездейсоқ ықтималдығы айтарлықтай төмендейді ғана деп, кездейсоқ.

Екі деректер қатарының бір-бірімен қатты корреляцияға ие болуы тек себептілікті білдірмейді. Мысалы, белгілі бір жылы актер Николас Кейдж ойнаған фильмдердің саны жүзу бассейндеріндегі кездейсоқ суға бату санымен өте жоғары байланысты. Бірақ бұл корреляция жалған болып табылады, өйткені ешқандай теориялық себептік шағым жасалмайды.

Статистикалық маңыздылығымен туындауы мүмкін тағы бір проблема – бұл өткен мәліметтер және оның нәтижелері, статистикалық тұрғыдан маңызды ма, жоқ па, тұрақты немесе болашақ жағдайларды көрсетпеуі мүмкін. Инвестициялауда бұл қаржы дағдарысы кезінде баға моделінің бұзылуынан көрінуі мүмкін, өйткені корреляциялар өзгереді және айнымалылар әдеттегідей өзара әрекеттеспейді. Статистикалық маңыздылық сонымен қатар инвесторға активтерге баға белгілеудің бір моделі екіншісіне қарағанда жақсырақ екенін анықтауға көмектеседі.

Статистикалық маңыздылық тесттерінің түрлері

Жүргізіліп жатқан зерттеуге байланысты маңыздылық тестілерінің бірнеше түрлері қолданылады. Мысалы, тестілерді орташа, дисперсиялар, пропорциялар, жұптасқан немесе жұпталмаған деректер үшін немесе әр түрлі деректердің таралуы үшін әр түрлі көлемдегі бір, екі немесе бірнеше деректер үлгілері үшін пайдалануға болады.

Жоқ гипотеза

Бұл факторлардың барлығы нөлдік гипотезалар деп аталады, ал маңыздылығы көбінесе статистикада гипотезаларды тексеру мақсаты болып табылады. Ең көп таралған нөлдік гипотеза – қарастырылып отырған параметр нөлге тең (әдетте айнымалының қызығушылық нәтижесіне нөлдік әсер ететіндігін көрсетеді). Егер сіз 95 пайыздық сеніммен нөлдік гипотезаны қабылдай алмасаңыз, зерттеушілер статистикалық маңыздылықты қолдана алады. Нөлдік гипотезаларды екі немесе одан да көп балама емдеу әдістерінің (мысалы, нөлге тең) теңдігіне тексеруге болады – мысалы, клиникалық сынақ кезінде препарат пен плацебо арасындағы.

Нөлдік гипотезадан бас тарту, тіпті статистикалық маңыздылықтың өте жоғары дәрежесі ешқашан бірдеңені дәлелдей алмаса да, бар гипотезаны қолдай алады. Екінші жағынан, нөлдік гипотезаны қабылдамау көбінесе гипотезаны жоққа шығаруға негіз болады.

Статистикалық маңыздылық тесті сенімділік интервалын есептеу сияқты көптеген математикамен бөліседі. Жалпы жағдайларда статистикалық маңыздылықты түсіндірудің әдісі – сәйкесінше 95 пайыздық сенімділік интервалында нөл мәні болмауы. Айнымалының статистикалық маңызы бар деп тапқанның өзінде, ол нақты әлемде мағынасы болуы керек.

Сонымен қатар, эффект статистикалық тұрғыдан маңызды болуы мүмкін, бірақ өте аз әсер етеді. Мысалы, ванна бөлмесінде екі қабатты дәретхана қағазын қолданатын компаниялардың жұмысшыларының өнімділігі жоғары болуы мүмкін, сондықтан екіталай болуы мүмкін, бірақ әр жұмысшының абсолюттік өнімділігін жақсарту минусулмен болуы мүмкін.