Уровень ... соответствует высшему уровню статистической значимости

• р < 0,01
• р < 0,001
• р < 0,05
• р < 0,025

Другие предметы Университет Статистическая значимость качественные методы анализа количественные методы анализа психологические данные статистическая значимость уровень значимости методы исследования анализ данных в психологии университетские курсы психология и статистика исследовательские методы Новый

Вопрос о статистической значимости часто возникает в контексте анализа данных, и важно понимать, что каждый уровень значимости имеет свои особенности и интерпретацию. Давайте разберем, что означают различные уровни значимости, которые вы упомянули.

Уровни статистической значимости:

• p < 0,001: Это самый строгий уровень значимости. Если p-значение меньше 0,001, это говорит о том, что вероятность получения таких данных (или более экстремальных) при условии, что нулевая гипотеза верна, менее 0,1%. Это означает, что результаты очень надежны и мы можем с высокой уверенностью отвергнуть нулевую гипотезу.
• p < 0,01: Если p-значение меньше 0,01, это также указывает на высокую степень значимости. Вероятность получения таких данных при истинности нулевой гипотезы составляет менее 1%. Это также дает основания для отказа от нулевой гипотезы, но с меньшей уверенностью, чем в случае p < 0,001.
• p < 0,025: Этот уровень значимости часто используется в контексте двусторонних тестов. Он указывает на вероятность менее 2,5% для одной стороны, что также является довольно строгим критерием.
• p < 0,05: Это наиболее распространенный уровень значимости в социальных науках. Если p-значение меньше 0,05, это говорит о том, что вероятность получения таких данных при истинности нулевой гипотезы составляет менее 5%. Это считается достаточным основанием для отказа от нулевой гипотезы, хотя и с меньшей степенью уверенности по сравнению с предыдущими уровнями.

Таким образом, уровень значимости p < 0,001 соответствует высшему уровню статистической значимости. Это означает, что результаты исследования имеют очень высокую степень достоверности, и мы можем с уверенностью делать выводы на основе полученных данных.