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什么是顯著性?

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什么是顯著性?


顯著性水平大于0.05是不顯著 。
顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險 。它是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統(tǒng)計檢驗之前確定，通常取α=0.05或α=0.01 。
這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99% 。顯著性水平代表的意義是在一次試驗中小概率事物發(fā)生的可能性大小 。
對顯著水平的理解必須把握以下二點：
1、顯著性水平不是一個固定不變的數(shù)值，依據(jù)拒絕區(qū)間所可能承擔的風險來決定 。
2、統(tǒng)計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的 。
顯著性水平是估計總體參數(shù)落在某一區(qū)間內，可能犯錯誤的概率 ， 用α表示 。顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，一類是隨機差異 。它是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準 。
顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準 。檢驗中，依據(jù)顯著性水平大小把概率劃分為二個區(qū)間 ， 小于給定標準的概率區(qū)間稱為拒絕區(qū)間 ， 大于這個標準則為接受區(qū)間 。事件屬于接受區(qū)間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬于拒絕區(qū)間，拒絕原假設而認為有顯著性差異 。對顯著水平的理解必須把握以下二點：
1、顯著性水平不是一個固定不變的數(shù)值，依據(jù)拒絕區(qū)間所可能承擔的風險來決定 。
2、統(tǒng)計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的 。
顯著性檢驗的四種方法如下：
1、t檢驗
適用于計量資料、正態(tài)分布、方差具有齊性的兩組間小樣本比較 。包括配對資料間、樣本與均數(shù)間、兩樣本均數(shù)間比較三種 。
2、t'檢驗
應用條件與t檢驗大致相同 ， 但t′檢驗用于兩組間方差不齊時，t′檢驗的計算公式實際上是方差不齊時t檢驗的校正公式 。
【什么是顯著性?】3、U檢驗
應用條件與t檢驗基本一致，只是當大樣本時用U檢驗，而小樣本時則用t檢驗，t檢驗可以代替U檢驗 。
4、方差分析
用于正態(tài)分布、方差齊性的多組間計量比較，常見的有單因素分組的多樣本均數(shù)比較及雙因素分組的多個樣本均數(shù)的比較 。方差分析首先是比較各組間總的差異，如總差異有顯著性，再進行組間的兩兩比較，組間比較用q檢驗或LST檢驗等 。
5、卡方檢驗
卡方檢驗是計數(shù)資料主要的顯著性檢驗方法 。用于兩個或多個百分比(率)的比較 。常見以下幾種情況：四格表資料、配對資料、多于2行乘以2列資料及組內分組X2檢驗 。
6、零反應檢驗
用于計數(shù)資料 。是當實驗組或對照組中出現(xiàn)概率為0或100%時，X2檢驗的一種特殊形式 。屬于直接概率計算法 。其中非參數(shù)統(tǒng)計方法包括符號檢驗、秩和檢驗和Ridit檢驗，共同特點是簡便、快捷、實用 ?？捎糜诟鞣N非正態(tài)分布的資料、未知分布資料及半定量資料的分析 。
其主要缺點是容易丟失數(shù)據(jù)中包含的信息 。所以凡是正態(tài)分布或可通過數(shù)據(jù)轉換成正態(tài)分布者盡量不用這些方法 。另外，Hotelling檢驗用于計量資料、正態(tài)分布、兩組間多項指標的綜合差異顯著性檢驗 。

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