통계적 유의성과 실제적 유의성의 차이

서론에서 나타난다.

통계적 유의성은 평균 차이에 영향을주는 샘플링 오차의 가능성이 적음을 의미한다. 통계적 유의성은 사용 된 데이터 내에서 결과에 분석가의 신뢰에서 비롯됩니다. 즉, 통계적 유의성은 관찰 된 데이터가 우연히 도착한 가능성이 낮음을 나타냅니다.

통계적 유의성을 결정하기 위해 유의 수준이 사용됩니다. P- 값은 계산 된 검정 통계량이 'α'라고하는 고정 값 또는 유의 수준 이하의 값을 획득 할 확률입니다. P 값이 α와 같거나 그보다 작 으면, 데이터는 레벨 α에서 통계적으로 유의하다고합니다. 따라서 α =. 05이면 결과는 P <에서 유의미하다. 05.

차이점

i. 통계적 유의성은 두 변수 사이의 관계 확률이 존재 함을 암시하며, 실제적 의미는 변수와 실제 시나리오 간의 관계의 존재를 의미합니다. ii. 통계적 유의성은 수학적이며 샘플 크기의 중심입니다. 실용적인 의미는 의사 결정에서 결과의 적용 가능성에서 비롯됩니다. 실용적인 의미는보다 주관적이며 통계적 유의성과는 별도로 비용, 시간, 목표 등과 같은 외부 요소에 의존합니다.

위의 차이점은 예를 들어 이해할 수 있습니다. 한 학군의 학교 당국이 학교에 다니는 남학생과 여학생이 스포츠에 참여하도록하는 조사에서 남학생의 60 %와 여학생의 57 %가 야외 스포츠에 참가하는 것으로 나타났습니다. 따라서 설문 조사는 학교에 다니는 소년 참가자와 야외 스포츠의 소녀 참가자간에 3 %의 차이를 보여줍니다. 이제 요점은이 3 %의 차이가 실제로뿐만 아니라 통계적으로 얼마나 중요한지에 있습니다. 이 3 %의 통계적 유의성은 남학생과 여학생이 스포츠에 참여하는 비율을 결정하는 데 사용 된 데이터의 크기에 따라 다릅니다. 충분히 큰 표본 크기를 사용하면 그 차이는 통계적으로 유의미하며, 표본 크기가 아주 작은 경우 그 차이는 통계적으로 중요하지 않습니다. 따라서 표본 크기가 커질수록 계산 된 그림의 통계적 중요성이 더 커집니다. 반면에이 3 % 차이의 실질적인 중요성은 결정이 내려 지거나 조치가 취해 지거나이 3 % 차이에 근거하여 취해질 필요가있을 때 발생합니다. 비용이 허용된다면 당국은 야외 스포츠에서 성 평등을 증진시키기 위해 여학생들의 스포츠 참여 증진을 고려할 수 있습니다. 이 경우 3 % 차이는 작지만 실제적으로 중요 할 수 있습니다.

차이가 40 % 인 또 다른 시나리오를 생각해 볼 수 있습니다.표본 크기가 충분히 크다면이 40 %의 차이는 통계적으로나 실제적으로 모두 의미가 있습니다. 40 %는 거대한 불균형을 해결할 권한 부분에서 즉각적인 조치를 취하기에 너무 큰 차이입니다. 그러나 표본 크기가 충분히 작 으면 그림 40 %가 충분히 크지 만 40 %의 차이는 통계적으로나 실제적으로 중요하지 않습니다.

요약:

ⅰ. 통계적 유의성은 우연히 그 결과가 얻어 질 것 같지는 않다. 이자형., 두 변수 사이의 관계 확률이 존재한다. 실용적인 의미는 변수와 실제 상황 간의 관계를 나타냅니다. ii. 통계적 유의성은 표본 크기에 달려 있으며, 실제적인 중요성은 비용, 시간, 목적 등과 같은 외부 요인에 의존한다. iii. 통계적 유의성은 실제적인 중요성을 보장하지 않지만 실질적으로 중요하기 때문에 데이터는 통계적으로 유의해야합니다.

참고 문헌:

1.

통계적 유의성과 통계적 유의성

: http: // www. 고참. 2.

통계적 유의성 대 통계적 유의성

: http: // atrium에서 이용 가능. lib. uogelph