Wie Sie die Cutoff-Punkt suchen Nullhypothese für abweisen

In der Statistik wollen, wenn Sie Rückschlüsse auf eine Nullhypothese zu ziehen H₀ (Ablehnen oder abzulehnen gescheitert) basiert auf einem System p-Wert, müssen Sie eine vorgegebene Grenzpunkt zu setzen, wo nur diejenigen, p-Werte von weniger als oder gleich dem Cutoff wird in der Ablehnung H führen₀.

Während 0,05 ist ein sehr beliebtes Cutoff-Wert H für die Ablehnung₀, Cutoff-Punkte und die daraus resultierenden Entscheidungen können variieren - manche Leute verwenden strengere Cutoffs, wie 0,01, mehr Beweise erfordern, bevor H Ablehnung₀, und andere können weniger strenge Cutoffs, wie 0,10, dass es weniger Beweise.

Wenn H₀ zurückgewiesen wird (das heißt, die p-Wert kleiner als oder gleich dem vorgegebenen Signifikanzniveau), kann der Forscher sagen, dass sie ein statistisch signifikantes Ergebnis gefunden wird. Ein Ergebnis ist, statistisch signifikant wenn es zu unwahrscheinlich ist, haben durch Zufall aufgetreten vorausgesetzt H₀ ist wahr. Wenn Sie ein statistisch signifikantes Ergebnis zu erhalten, müssen Sie genügend Beweise für die Behauptung ablehnen, H₀, und dem Schluss, dass etwas anderes oder neu in Kraft ist (das heißt, H_ein).

Das Signifikanzniveau kann als der höchstmöglichen gedacht werden p-Wert, der H ablehnen würde₀ und erklären die Ergebnisse statistisch signifikant. Im Folgenden sind die allgemeinen Regeln für eine Entscheidung über H machen₀ basierend auf a p-Wert:

• wenn der p-Wert kleiner als oder gleich Ihre Signifikanzniveau, dann trifft es Ihre Anforderungen genügend Beweise gegen H mit₀- Sie lehnen H₀.

• wenn der p-Wert größer als Ihre Signifikanzniveau, konnte Ihre Daten Beweise über eine angemessene zweifel Sie nicht zu zeigen, H ablehnen₀.

Allerdings, wenn Sie planen, Entscheidungen über H₀ durch die Vergleichs p-den Wert Ihrer Signifikanzniveau, müssen Sie auf Ihrem Signifikanzniveau vor der Zeit entscheiden. Es wäre nicht fair, Ihre Cutoff-Punkt zu ändern, nachdem Sie einen ersten Blick auf haben, was in den Daten geschieht.

Sie wundern sich vielleicht, ob es okay ist, zu sagen, # 147-Accept-H₀# 148- statt # 147-Fail ablehnen H₀.# 148- Die Antwort ist ein großes Nein. In einer Hypothese zu testen, Sie sind nicht versuchen, ob oder ob nicht H zu zeigen,₀ wahr ist (die akzeptierenimpliziert) - wenn Sie in der Tat, wusste, ob H₀ wahr ist, würden Sie nicht die Hypothese Test in erster Linie tun. Sie versuchen, zu zeigen, ob Sie genügend Beweise haben H zu sagen₀ falsch ist, auf der Grundlage Ihrer Daten. Entweder man genug Beweise haben, sagen, dass es falsch ist (in diesem Fall ablehnen Sie H₀) Oder Sie nicht genügend Beweise falsch zu sagen, es ist (in diesem Fall, dass Sie scheitern H ablehnen₀).

Diese Richtlinien helfen Ihnen, eine Entscheidung zu treffen (ablehnen oder scheitern H ablehnen₀) Basierend auf einem p-Wert, wenn Ihr Signifikanzniveau 0,05:

• wenn der p-Wert kleiner als 0,01 (sehr klein), sind die Ergebnisse statistisch hoch signifikant betrachtet - ablehnen H₀.

• wenn der p-Wert zwischen 0,05 und 0,01 (aber nicht super-nah zu 0,05), werden die Ergebnisse statistisch signifikant betrachtet - lehnen H₀.

• wenn der p-Wert ist ganz in der Nähe von 0,05 (wie 0.051 oder 0.049), sollten die Ergebnisse marginal signifikant betrachtet werden - die Entscheidung in beide Richtungen gehen könnten.

• wenn der p-Wert größer als (aber nicht super-Nähe von) 0,05, werden die Ergebnisse als nicht signifikant - Sie scheitern H ablehnen₀.