Statistik-Definitionen > Alpha
Sie Lesen möchten, können in diesem Artikel zunächst: Was ist eine Nullhypothese?
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Die Signifikanzstufe α ist die Wahrscheinlichkeit, die falsche Entscheidung zu treffen, wenn die Nullhypothese wahr ist., Alpha-Ebenen (manchmal auch nur als „Signifikanzstufen“ bezeichnet) werden in Hypothesentests verwendet. Normalerweise werden diese Tests mit einem Alpha-Level von ausgeführt .05 (5%), aber andere Ebenen häufig verwendet werden .01-und .10.
Inhalt (klicken, um zu diesem Abschnitt zu gelangen):
- Fehler vom Typ I und II
- Wie berechne ich eine Alpha – Ebene für Ein-und Zwei-Tailed-Tests?
- Warum ist ein Alpha-Level von .05 häufig verwendet?
Alpha-Level / Signifikanzstufen: Typ-I – und Typ-II-Fehler
In Hypothesentests sind zwei Fehler möglich, Typ-I – und Typ-II-Fehler.,
Typ I Fehler: Unterstützung der alternativen Hypothese, wenn die Null-Hypothese wahr ist.
Typ-II-Fehler: Nicht Unterstützung der alternativen Hypothese, wenn die Alternative Hypothese wahr ist.
In einem Beispiel eines Gerichtssaals sagen wir, dass die Nullhypothese ist, dass ein Mann unschuldig ist und die alternative Hypothese ist, dass er schuldig ist. wenn Sie einen Unschuldigen verurteilen (Fehler Typ I), unterstützen Sie die alternative Hypothese (dass er schuldig ist). Ein Typ-II-Fehler wäre, einen Schuldigen freizulassen.,
Eine Alpha-Ebene ist die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers vom Typ I, oder Sie lehnen die Nullhypothese ab, wenn sie wahr ist. Ein verwandter Begriff, beta, ist das Gegenteil; die Wahrscheinlichkeit, die alternative Hypothese abzulehnen, wenn sie wahr ist.
Dieses Diagramm zeigt den Ablehnungsbereich ganz rechts.
Wie berechne ich ein Alpha-Level für Ein-und Zwei-Tailed-Tests?
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Alpha-Level können von Ihnen gesteuert werden und beziehen sich auf Konfidenzstufen. Um α zu erhalten, subtrahieren Sie Ihr Konfidenzniveau von 1. Wenn Sie beispielsweise zu 95 Prozent sicher sein möchten, dass Ihre Analyse korrekt ist, beträgt die Alpha – Stufe 1 -.95 = 5 Prozent, vorausgesetzt, Sie hatten einen One-Tailed-Test. Teilen Sie bei Zwei-Tailed-Tests die Alpha-Ebene durch 2. In diesem Beispiel wären die zwei tailed Alpha .05/2 = 2,5 Prozent. Siehe: Ein-Tailed-Test oder zwei? für den Unterschied zwischen einem Ein-Tailed-Test und einem Zwei-Tailed-Test.,
Warum ist ein alpha-Niveau .05 häufig verwendet?
Da die Alpha-Ebene die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers vom Typ I ist, scheint es sinnvoll zu sein, diesen Bereich so klein wie möglich zu machen. Wenn wir zum Beispiel den Alpha-Pegel auf 10% setzen, besteht eine große Chance, dass wir die Nullhypothese falsch ablehnen, während ein Alpha-Pegel von 1% den Bereich winzig machen würde. Warum also nicht eine winzige Fläche anstelle der Standard 5%?,
Je kleiner die Alpha-Ebene ist, desto kleiner ist der Bereich, in dem Sie die Nullhypothese ablehnen würden. Wenn Sie also einen winzigen Bereich haben, besteht eher die Möglichkeit, dass Sie die Null NICHT ablehnen, wenn Sie dies tatsächlich tun sollten. Dies ist ein Fehler vom Typ II.
Mit anderen Worten, je mehr Sie versuchen, einen Fehler vom Typ I zu vermeiden, desto wahrscheinlicher könnte sich ein Fehler vom Typ II einschleichen. Wissenschaftler haben herausgefunden, dass ein Alpha-Level von 5% ein gutes Gleichgewicht zwischen diesen beiden Problemen darstellt.
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