Statistikk Definisjoner > Alpha-Nivå
Du har kanskje lyst til å lese denne artikkelen først: Hva er en Null-Hypotese?
Se videoen eller lese om nedenfor:
Den betydning nivå α er sannsynligheten for å gjøre feil beslutning når nullhypotesen er sann., Alfa nivåer (noen ganger bare kalt «betydning nivåer») er brukt i hypotesetestene. Vanligvis, disse testene er kjørt med en alfa-nivå .05 (5%), men andre nivåer brukte er .01 og .10.
Innhold (klikk for å gå til den delen):
- Type i-og II-feil
- Hvordan kan jeg Beregne en Alpha-Nivå for ett – og to-tailed tester?
- – Hvorfor er en Alfa-Nivå .05 brukte?
Alpha Nivåer / Betydning Nivåer: Type i og Type II feil
I hypotesen tester, to feil er mulig, Type i og Type II feil.,
Type i-feil: å Støtte den alternative hypotesen når nullhypotesen er sann.
Type II-feil: finner Ikke støtte for den alternative hypotesen når den alternative hypotesen er sann.
I et eksempel på en rettssal, la oss si at nullhypotesen er at en mann er uskyldig og den alternative hypotesen er at han er skyldig. hvis du dømme en uskyldig mann (Type i-feil), du støtter den alternative hypotesen (som han er skyldig). En type II-feil ville være å la en skyldig mann gå fri.,
En alpha nivået er sannsynligheten for type i feil, eller du avviser nullhypotesen når den er sann. Et beslektet begrep, beta, er det motsatte; sannsynligheten for å avvise den alternative hypotesen når det er sant.
Denne grafen viser avvisning regionen lengst til høyre.
Hvordan kan jeg Beregne en Alpha-Nivå for ett – og to-tailed tester?
Trenger hjelp med en spesifikk lekser spørsmål? Sjekk ut vår veiledning side!
Alpha nivåer kan være kontrollert av deg, og som er relatert til tillit nivåer. For å få α trekke deres tillit nivå fra 1. For eksempel, hvis du ønsker å være 95 prosent sikre på at analysen er riktig, alpha-nivå ville være 1 – .95 = 5 prosent, forutsatt at du hadde en tailed test. For to-tailed tester, dele den alpha nivået av 2. I dette eksemplet er det to tailed alpha ville være .05/2 = 2,5 prosent. Se: One-tailed test eller to? for forskjellen mellom en one-tailed test og en to-tailed test.,
Hvorfor er en alfa-nivå .05 brukte?
Se som den alpha nivået er sannsynligheten for å gjøre en Type i-feil, synes det fornuftig at vi gjør dette området så små som mulig. For eksempel, hvis vi setter alpha-nivå på 10% så er det stor sjanse for at vi kan feilaktig forkaste nullhypotesen, mens en alpha-nivå på 1% ville gjøre området liten. Så hvorfor ikke bruke et lite område i stedet for standard 5%?,
De mindre den alpha nivået er, jo mindre er området der du ønsker å forkaste nullhypotesen. Så hvis du har en liten området, det er mer en sjanse for at du vil IKKE forkaste null, når det faktisk du burde. Dette er en Type II feil.
med andre ord, jo mer du prøver og unngå en Type i-feil, jo mer sannsynlig er det at en Type II feil kunne krype inn. Forskere har funnet ut at en alpha-nivå på 5% er en god balanse mellom disse to spørsmålene.
——————————————————————————
Trenger hjelp med lekser eller test spørsmål?, Med Chegg Studere, kan du få trinn-for-trinn-løsninger til dine spørsmål fra en ekspert på feltet. De første 30 minutter med en Chegg veileder er gratis!