Что определяет уровень значимости (p)?

Анализ нормальности распределения переменных, основные способы

Распределением признака называется закономерность встречаемости разных его значений (Плохинский Н.А. 1970)

В психологических исследованиях чаще всего ссылаются на нормальное распределение.

Нормальное распределение характеризуется тем, что крайние значения признака в нем встречаются достаточно редко, а значения близкие к средней величине – часто. График нормального распределения представляет собой колоколообразную кривую.

Способы оценки нормальности распределения:

ð Графический

Самый простой графический способ проверки характера распределения данных — построение гистограммы. Если гистограмма имеет колоколообразный симметричный вид, можно сделать заключение о том, что анализируемая переменная имеет примерно нормальное распределение. Однако при интерпретации гистограмм следует соблюдать осторожность, поскольку их внешний вид может сильно зависеть как от числа наблюдений, так и от шага, выбранного для разбиения данных на классы.

ð Оценка описательных статистик (Аналитический способ)

это статистические методы обработки данных, их систематизации, наглядного представления в виде таблиц и графиков, а также количественное описание данных с помощью системы статистических показателей.

При описательном анализе данных качественную информацию представляют в виде частотных таблиц, таблиц сопряженности и графиков. Количественную информацию обобщают также с помощью графиков и системы статистических показателей: показателей среднего уровня (среднее значение, мода, медиана), процентилей, показателей вариации (размах вариации, межквартильный размах, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации и др.), показателей формы распределения (асимметрия и эксцесс). При исследовании данных интерес представляют точечные и интервальные оценки статистических показателей.

Методы описательного анализа данных позволяют не только исследовать данные, но и выбрать метод дальнейшего углубленного их анализа (методы аналитической статистики), например, методы для проверки статистических гипотез, моделирования взаимосвязи.

ð Критерий Колмогорова- Смирнова

проверяет гипотезу о различии распределений двух количественных переменных (эмпирического и теоретического)

Если уровень значимости выше, чем 0,05, то это значит, что распределение данных является нормальным, и для обработки данных подходят параметрические методы. Если же этот показатель меньше либо равен 0,05, то эмпирическое распределение отличается от нормального, и для основной обработки необходимо использовать непараметрические методы.

Уровень статистической значимости. Понятие, практическое применение

Статистическая значимость (p -уровень) – вероятность получить результат о наличии связи, когда в генеральной совокупности связи нет (верна H₀), т.е. полученная связь носит случайный характер

Уровень значимости – это вероятность того, что мы сочли различия существенными, а они на самом деле не случайны.

p -уровень значимости – количественная оценка надежности связи: чем меньше p, тем надежнее связь (значимость выше)

Когда мы указываем, что различия достоверны на 5%-ом уровне значимости, или при р≤0,05, то мы имеем в виду, что вероятность того, что они все-таки недостоверны, составляет 0,05.

Когда мы указываем, что различия достоверны на 1%-ом уровне значимости, или при р≤0,01, то мы имеем в виду, что вероятность того, что они все-таки недостоверны, составляет 0,01.

напр., проверка гипотезы про память дала результат p = 0,05; это означает, что вероятность случайного различия уровня памяти мальчиков и девочек не превышает 5%

ð Уровень значимости – это вероятность отклонения нулевой гипотезы, в то время как она верна