Slovník pojmů

Hladina významnosti a chyby I. a II. druhu (alfa)

Definice

Hladina významnosti α je maximální riziko chyby I. druhu — zamítnutí nulové hypotézy, která ve skutečnosti platí (falešný poplach). Chyba II. druhu (β) je opak: efekt existuje, ale test ho neodhalí. Obvyklá volba α = 0,05; síla testu 1 − β říká, jak spolehlivě skutečný efekt zachytíte.

Základy a testování hypotéz

Obě chyby jdou proti sobě: čím přísnější α, tím méně falešných poplachů, ale tím častěji přehlédnete skutečný efekt. Jediná cesta, jak snížit obě, je větší výběr nebo přesnější měření. Proto se velikost výběru plánuje předem podle požadované síly (typicky 80 %).

Při mnoha testech najednou (desítky proměnných, více skupin) riziko falešného poplachu rychle roste — při 20 testech na α = 0,05 je pravděpodobnost aspoň jednoho falešně významného výsledku kolem 64 %. Řešením jsou korekce (Bonferroni, Holm, FDR) nebo post-hoc testy, které je mají zabudované.

V Statistice

Hladinu významnosti pro zvýrazňování výsledků nastavíte v jednotlivých modulech; v ANOVA a post-hoc testech Statistica korekce pro vícenásobné porovnávání nabízí přímo (Tukey, Scheffé, Bonferroni). Plánování výběru podle α a síly testu řeší modul Analýza síly testu.

Související pojmy

Návody v knowledgebase

Časté otázky

Proč zrovna 0,05?
Je to historická konvence (R. A. Fisher). V praxi volte α podle ceny chyby — u screeningu klidně 0,10, u potvrzující studie 0,01.
Co je FDR?
False discovery rate — očekávaný podíl falešně pozitivních mezi významnými výsledky. Používá se při stovkách testů (genomika, dolování dat) místo příliš přísného Bonferroniho.

Vyzkoušejte to na vlastních datech

Statistica na 30 dní zdarma

Plná verze bez platební karty, kompletně v češtině. Nebo si nechte poslat orientační cenu za minutu.