顯著性差異
顯著性差異(ρ),係統計學上對數據差異性嘅評價。
當數據之間具有顯著性差異,就說明參與比對嘅數據唔係來自於同一總體(Population),而是來自於具有差異嘅兩個不同總體。
表述改
顯著性差異係一種有量度嘅或然性評價。比如,我哋講A、B兩數據係.05水平上具備顯著性差異,就係講兩組數據具備顯著性差異嘅可能性係95%。兩個數據所代表嘅樣本重有5%
嘅可能性係冇差異嘅。呢個5%嘅差異係由於隨機誤差造成嘅。
- 亦可表述為:如果拒絕兩組數據一致(唔具備顯著性差異)嘅假設,噉就有
5%
嘅可能性犯第一類錯誤。 - 即,A:兩組數據唔具備顯著差異;B:實際數據具有顯著差異;
P(A|B) = 0.05
。
通常情況下,實驗結果達到.05水平或.01水平,先至可以認為數據之間具備顯著性差異。作結論嗰時,應確實描述方向性(例如顯著大於或顯著小於)。並通常用於假設檢定,檢驗假設同實驗結果係咪一致。
- 數學表述為:引入p值(p-value)作為檢驗樣本(test statistic)觀察值嘅最低顯著性差異水平。喺
ρ= 0.01 or 0.05
嘅情況下,若果假設情況實際算得嘅概率細過ρ
,噉該比假設成立情況下 95% 或 99% 會出現嘅情況更極端,喺嗰個顯著性差異水平下,拒絕(reject)嗰個假設。 P(X=x)<ρ=0.05
係「顯著(significant)」,統計分析軟件SPSS以*
標記;P(X=x)<ρ=0.01
係「極顯著(extreme significant)」,通常以**
標記。
如果我哋喺檢驗某實驗(Hypothesis Test)中測得嘅數據,噉當數據之間具備顯著性差異,實驗嘅零假設(Null Hypothesis)就可被推翻,備擇假設(Alternative Hypothesis)則得到支持;反之若數據之間唔具備顯著性差異,則實驗嘅備擇假設可以被推翻,零假設得到支持。