Signifikanzniveau beim Testen von Hypothesen

Das Testen von Hypothesen ist ein weit verbreiteter wissenschaftlicher Prozess, der in statistischen und sozialwissenschaftlichen Disziplinen angewendet wird. Bei der Untersuchung der Statistik wird ein statistisch signifikantes Ergebnis (oder eines mit statistischer Signifikanz) in einem Hypothesentest erzielt, wenn der p-Wert unter dem definierten Signifikanzniveau liegt. Das p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, eine Teststatistik oder ein Stichprobenergebnis zu erhalten, das so extrem oder extremer als das beobachtete ist in der Studie, während das Signifikanzniveau oder Alpha einem Forscher sagt, wie extrem Ergebnisse sein müssen, um abzulehnen das Nullhypothese. Mit anderen Worten, wenn der p-Wert gleich oder kleiner als das definierte Signifikanzniveau ist (typischerweise bezeichnet) durch α) kann der Forscher sicher annehmen, dass die beobachteten Daten nicht mit der Annahme übereinstimmen, dass das Nullhypothese ist wahr, was bedeutet, dass die Nullhypothese oder die Annahme, dass es keine Beziehung zwischen den getesteten Variablen gibt, zurückgewiesen werden kann.

Indem ein Forscher die Nullhypothese ablehnt oder widerlegt, kommt er zu dem Schluss, dass es eine wissenschaftliche Grundlage für gibt Der Glaube ist eine Beziehung zwischen den Variablen und dass die Ergebnisse nicht auf Stichprobenfehler zurückzuführen sind oder Chance. Während die Ablehnung der Nullhypothese ein zentrales Ziel in den meisten wissenschaftlichen Studien ist, ist es wichtig zu beachten, dass Die Ablehnung der Nullhypothese ist nicht gleichbedeutend mit dem Beweis der Alternative des Forschers Hypothese.

Das Konzept der statistischen Signifikanz ist für das Testen von Hypothesen von grundlegender Bedeutung. In einer Studie, in der eine Zufallsstichprobe aus einer größeren Population gezogen wird, um ein Ergebnis zu beweisen, das auf die Bei der Gesamtbevölkerung besteht das konstante Potenzial, dass die Studiendaten auf Stichprobenfehler oder einfachen Zufall zurückzuführen sind Chance. Durch die Bestimmung eines Signifikanzniveaus und das Testen des p-Werts dagegen kann ein Forscher die Nullhypothese sicher aufrechterhalten oder ablehnen. Das Signifikanzniveau ist im einfachsten Sinne die Schwellenwahrscheinlichkeit, die Nullhypothese falsch abzulehnen, wenn sie tatsächlich wahr ist. Dies ist auch als bekannt Typ I Fehler Bewertung. Das Signifikanzniveau oder Alpha ist daher mit dem Gesamtvertrauensniveau des Tests verbunden, was bedeutet, dass das Vertrauen in den Test umso größer ist, je höher der Wert von Alpha ist.

Ein Fehler vom Typ I oder ein Fehler der ersten Art tritt auf, wenn die Nullhypothese zurückgewiesen wird, obwohl sie in Wirklichkeit wahr ist. Mit anderen Worten, ein Fehler vom Typ I ist vergleichbar mit einem falsch positiven. Fehler vom Typ I werden durch Definieren eines geeigneten Signifikanzniveaus kontrolliert. Best Practice beim Testen wissenschaftlicher Hypothesen erfordert die Auswahl eines Signifikanzniveaus, bevor die Datenerfassung überhaupt beginnt. Das häufigste Signifikanzniveau ist 0,05 (oder 5%), was bedeutet, dass eine Wahrscheinlichkeit von 5% besteht, dass der Test einen Typ-I-Fehler erleidet, wenn eine echte Nullhypothese zurückgewiesen wird. Dieses Signifikanzniveau entspricht umgekehrt 95% VertrauensniveauDies bedeutet, dass 95% bei einer Reihe von Hypothesentests nicht zu einem Fehler vom Typ I führen.