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統計的有意性は何ですか?

統計的有意性は、二つ以上の変数間の関係は偶然以外の何かによって引き起こされる可能性があります。仮説検定は、データセットの結果は統計的に有意であるかどうかを決定するために使用されます。このテストはランダムチャンスが結果を説明できる確率を表す、p値を提供します。一般的には、5%以下のp値は統計学的に有意であると考えられます。

1時26分 統計学的に重要な

統計的有意性を理解します

統計的有意性は、測定された変数の間に関係がないことを仮定する帰無仮説を受け入れるか拒否するために使用されます。セットが正確に研究されている現象または集団サンプルを表すのに十分な大きさである場合、データセットは、統計的に有意です。現象がランダムであることの確率が5%のp値が得られ、20分の1未満である場合、データセットは、典型的には、統計的に有意であるとみなされます。試験結果は、p値を超えた場合、帰無仮説が受け入れられます。テスト結果は、p値未満の場合、帰無仮説は棄却されます。

統計的有意性##例

ジョー・サンプルは靴を実行している製造会社で働いているとします。最適な生産のために、彼は男女それぞれのサイズになされるべきであるどのように多くの靴と見なします。ジョーは、男性は、女性に比べて、より大きなサイズを持っているという事例証拠には依存しません。彼は、正確な予測を行うために、ジェンダーと足の大きさとの相関関係を示し、統計的研究を使用することを選択します。

研究のp値は2%(<5%)であった場合、それは統計的に有意な結果を持っているでしょう。 p値は、足のサイズと性別との間の接続が偶然の結果であったことをわずか2%の確率があることを示します。彼はその後、合理的に彼の会社の生産計画を準備するために研究者のデータを使用することができます。

p値は6%(> 5%)であった一方、彼の生産計画の基礎として研究を使用するのが妥当ではないでしょう。 2%のp値との研究は、ほとんどの男性は8と12の間の靴のサイズがあり、女性は4と8の間に靴のサイズを持っていると言ったのであれば、彼はそれらのサイズで靴のほとんどを生産する計画を開発することもできます。

統計的有意性は、多くの場合、ワクチンをテストするために、新しい医薬品の臨床試験のために使用され、有効性テストのための病理学の研究では、企業が新製品をリリースする時にどのように成功した上で、投資家に通知することです。 例えば、ノボノルディスク、糖尿病の薬物治療における製薬リーダーは、それが新しいインスリンをテストした1型糖尿病における統計的に有意な減少があったことを報告しました。テストでは、糖尿病患者の間で無作為化治療の26週で構成されていました。その結果、糖尿病の減少が、ランダム偶然によるものではなかったことを意味し、1型糖尿病と5%未満のp値の減少でした。

重要ポイント

統計的有意性を測定variables.Statistical仮説のテストの間に関係がないことを仮定する二つ以上の変数間の関係がchance.Statistical意義が帰無仮説を受け入れるか拒否するために使用されている以外の何かによって引き起こされる可能性は、するために使用されていますデータセットの結果は統計的に有意であるかどうかを決定します。