Статистика давно уже стала неотъемлемой частью жизни. С ней люди сталкиваются всюду. На основе статистики делаются выводы о том, где и какие заболевания распространены, что более востребовано в конкретном регионе или среди определенного слоя населения. На данных статистики основываются даже построения политических программ кандидатов в органы власти. Ими же пользуются и торговые сети при закупке товаров, а производители руководствуются этими данными в своих предложениях.
Статистика играет важную роль в жизни общества и влияет на каждого его отдельного члена даже в мелочах. Например, если по статистическим данным, большинство людей предпочитают темные цвета в одежде в конкретном городе или регионе, то найти яркий желтый плащ с цветочным принтом в местных торговых точках будет крайне затруднительно. Но из каких величин складываются эти данные, оказывающие такое влияние? К примеру, что представляет собой «статистическая значимость»? Что именно понимается под этим определением?
Что это?
Статистика как наука складывается из сочетания разных величин и понятий. Одним из них и является понятие «статистическая значимость». Так называется значение переменных величин, вероятность появления других показателей в которых ничтожно мала.
К примеру, 9 из 10 человек надевают на ноги резиновую обувь во время утренней прогулки за грибами в осенний лес после дождливой ночи. Вероятность того что в какой-то момент 8 из них обуются в парусиновые мокасины – ничтожно мала. Таким образом, в данном конкретном примере число 9 является величиной, которая и называется «статистическая значимость».
Соответственно, если развивать далее приведенный практический пример, обувные магазины закупают к концу летнего сезона резиновые сапожки в большом количестве, чем в другое время года. Так, величина статистического значения оказывает влияние на обычную жизнь.
Разумеется, в сложных подсчетах, допустим, при прогнозе распространения вирусов, учитывается большое число переменных. Но сама суть определения значимого показателя статистических данных – аналогична, вне зависимости от сложности подсчетов и количества непостоянных величин.
Как вычисляют?
Используются при вычислении значения показателя «статистическая значимость» уравнения. То есть можно утверждать, что в этом случае все решает математика. Самым простым вариантом вычисления является цепь математических действий, в которой участвуют следующие параметры:
- два типа результатов, полученных при опросах или изучении объективных данных, к примеру, сумм на которые совершаются покупки, обозначаемые а и b;
- показатель объема выборки для обеих групп – n;
- значение доли объединенной выборки - p;
- понятие «стандартная ошибка» - SE.
Следующим этапом определяется общий тестовый показатель – t, его значение сравнивается с числом 1,96. 1,96 – это усредненное значение, передающее диапазон в 95 %, согласно функции t-распределения Стьюдента.
Часто возникает вопрос о том, в чем отличие значений n и p. Этот нюанс просто прояснить при помощи примера. Допустим, вычисляется статистическая значимость лояльности к какому-либо товару или бренду мужчин и женщин.
В этом случае за буквенными обозначениями будет стоять следующее:
- n - число опрошенных;
- p - число довольных продуктом.
Численность опрошенных женщин в этом случае будет обозначено, как n1. Соответственно, мужчин - n2. То же значение будут иметь цифры «1» и «2» у символа p.
Сравнение тестового показателя с усредненными значениями расчетных таблиц Стьюдента и становится тем, что называется «статистическая значимость».
Что понимается под проверкой?
Результаты любого математического вычисления всегда можно проверить, этому учат детей еще в начальных классах. Логично предположить, что раз статистические показатели определяются при помощи цепи вычислений, то и проверяются.
Однако проверка статистической значимости – не только математика. Статистика имеет дело с большим количеством переменных величин и различных вероятностей, далеко не всегда поддающихся расчету. То есть если вернутся к приведенному в начале статьи примеру с резиновой обувью, то логичное построение статистических данных, на которые станут опираться закупщики товаров для магазинов, может быть нарушено сухой и жаркой погодой, которая не типична для осени. В результате этого явления число людей, приобретающих резиновые сапоги, снизится, а торговые точки потерпят убытки. Предусмотреть погодную аномалию математическая формула, разумеется, не в состоянии. Этот момент называется – «ошибка».
Вот как раз вероятность таких ошибок и учитывает проверка уровня вычисленной значимости. В ней учитываются как вычисленные показатели, так и принятые уровни значимости, а также величины, условно называемые гипотезами.
Что такое уровень значимости?
Понятие «уровень» входит в основные критерии статистической значимости. Используется оно в прикладной и практической статистике. Это своего рода величина, учитывающая вероятность возможных отклонений или ошибок.
Уровень основывается на выявлении различий в готовых выборках, позволяет установить их существенность либо же, наоборот, случайность. У этого понятия есть не только цифровые значения, но и их своеобразные расшифровки. Они объясняют то, как нужно понимать значение, а сам уровень определяется сравнением результата с усредненным индексом, это и выявляет степень достоверности различий.
Таким образом, можно представить понятие уровня просто – это показатель допустимой, вероятной погрешности или же ошибки в сделанных из полученных статистических данных выводах.
Какие уровни значимости используются?
Статистическая значимость коэффициентов вероятности допущенной ошибки на практике отталкивается от трех базовых уровней.
Первым уровнем считается порог, при котором значение равно 5 %. То есть вероятность погрешности не превышает уровня значимости в 5 %. Это означает, что уверенность в безупречности и безошибочности выводов, сделанных на основе данных статистических исследований, составляет 95 %.
Вторым уровнем является порог в 1 %. Соответственно, эта цифра означает, что руководствоваться полученными при статистических расчетах данными можно с уверенностью в 99 %.
Третий уровень - 0,1 %. При таком значении вероятность наличия ошибки равна доле процента, то есть погрешности практически исключаются.
Что такое гипотеза в статистике?
Ошибки как понятие разделяются по двум направлениям, касающимся принятия или же отклонения нулевой гипотезы. Гипотеза – это понятие, за которым скрывается, согласно определению, набор результатов опросов, иных данных или же утверждений. То есть описание вероятностного распределения чего-либо, относящегося к предмету статистического учета.
Гипотез при простых расчетах бывает две – нулевая и альтернативная. Разница между ними в том, что нулевая гипотеза берет за основу представление об отсутствии принципиальных отличий между участвующими в определении статистической значимости выборками, а альтернативная ей полностью противоположна. То есть альтернативная гипотеза основана на наличии весомой разницы в данных выборок.
Какими бывают ошибки?
Ошибки как понятие в статистике находятся в прямой зависимости от принятия за истинную той или иной гипотезы. Их можно разделить на два направления или же типа:
- первый тип обусловлен принятием нулевой гипотезы, оказавшейся неверной;
- второй – вызван следованием альтернативной.
Первый тип ошибок называется ложноположительным и встречается достаточно часто во всех сферах, где используются статистические данные. Соответственно, ошибка второго типа называется ложноотрицательной.
Для чего нужна регрессия в статистике?
Статистическая значимость регрессии в том, что с ее помощью можно установить, насколько соответствует реальности вычисленная на основе данных модель различных зависимостей; позволяет выявить достаточность или же нехватку факторов для учета и выводов.
Определяется регрессивное значение с помощью сравнения результатов с перечисленными в таблицах Фишера данными. Или же при помощи дисперсионного анализа. Важное значение показатели регрессии имеют при сложных статистических исследованиях и расчетах, в которых участвует большое количество переменных величин, случайных данных и вероятных изменений.
