Semnificația statistică este un indicator obiectiv dacă rezultatele unui studiu sunt sau nu matematice „reale” și apărabile statistic, mai degrabă decât o întâmplare întâmplătoare. Testele de semnificație utilizate în mod obișnuit caută diferențe în mijloacele seturilor de date sau diferențe în varianțele seturilor de date. Tipul de test care se aplică depinde de tipul de date care sunt analizate. Depinde de cercetători să stabilească cât de semnificative necesită rezultatele - cu alte cuvinte, cât de mult sunt dispuși să-și asume greșeala. De obicei, cercetătorii sunt dispuși să accepte un nivel de risc de 5%.
Eroare de tip I: respingerea greșită a ipotezei nule
•••Scott Rothstein / iStock / Getty Images
Experimentele sunt efectuate pentru a testa ipoteze specifice sau întrebări experimentale cu un rezultat așteptat. O ipoteză nulă este una care nu detectează nicio diferență între cele două seturi de date comparate. Într-un studiu medical, de exemplu, ipoteza nulă ar putea fi că nu există nicio diferență de îmbunătățire între pacienții care au primit medicamentul studiat și pacienții care au primit placebo. Dacă cercetătorul respinge în mod greșit această ipoteză nulă atunci când este de fapt adevărată, cu alte cuvinte dacă „detectează” o diferența dintre cele două seturi de pacienți atunci când într-adevăr nu a existat nicio diferență, atunci aceștia au comis un tip I eroare. Cercetătorii stabilesc din timp cât de mult riscul de a comite o eroare de tip I sunt dispuși să accepte. Acest risc se bazează pe o valoare p maximă pe care o vor accepta înainte de a respinge ipoteza nulă și se numește alfa.
Eroare de tip II: respingerea greșită a ipotezei alternative
O ipoteză alternativă este una care detectează o diferență între cele două seturi de date comparate. În cazul studiului medical, v-ați aștepta să vedeți diferite niveluri de îmbunătățiri la pacienții care au primit medicamentul studiat și la pacienții care au primit placebo. Dacă cercetătorii nu reușesc să respingă ipoteza nulă atunci când ar trebui, cu alte cuvinte dacă „detectează” nu diferența dintre cele două seturi de pacienți atunci când a existat într-adevăr o diferență, atunci aceștia au comis un tip Eroare II.
Determinarea nivelului de semnificație
Atunci când cercetătorii efectuează un test de semnificație statistică și valoarea p rezultată este mai mică decât nivelul de risc considerat acceptabil, atunci rezultatul testului este considerat statistic semnificativ. În acest caz, ipoteza nulă - ipoteza că nu există nicio diferență între cele două grupuri - este respinsă. Cu alte cuvinte, rezultatele indică faptul că există o diferență de îmbunătățire între pacienții care au primit medicamentul studiat și pacienții care au primit placebo.
Alegerea unui test de semnificație
Există mai multe teste statistice diferite pentru a alege. Un test standard de t compară mediile din două seturi de date, cum ar fi datele privind medicamentele studiate și datele placebo. Un test t asociat este utilizat pentru detectarea diferențelor în același set de date, cum ar fi un studiu înainte și după. O analiză unidirecțională a varianței (ANOVA) poate compara media din trei sau mai multe seturi de date, iar o ANOVA bidirecțională compară înseamnă două sau mai multe seturi de date ca răspuns la două variabile independente diferite, cum ar fi punctele forte ale studiului medicament. O regresie liniară compară media seturilor de date de-a lungul unui gradient de tratamente sau timp. Fiecare test statistic va avea ca rezultat măsuri de semnificație, sau alfa, care pot fi utilizate pentru interpretarea rezultatelor testului.