搜尋結果
- 達到統計上的顯著水準，表示與虛無假設對立的研究推論（如實驗處理有效，或兩變項有關）為真的可能性高。 但是達到顯著水準的統計推論並未涉及實驗處理效果幅度或兩變項關係強度的解釋，當研究者希望作幅度或強度等說明時，宜直接呈現ω2或γ2等資訊。
pedia.cloud.edu.tw/Entry/Detail/?title=顯著水準
其他人也問了
統計顯著性是什麼?
統計顯著有價值嗎?
什麼是顯著水準?
統計學意義與實際意義之間有何不同?
2021年11月19日 · 因此，顯著水準是指研究人員在資料蒐集前已經決定好、用來和分析結果的機率值相比較的一個機率數值，常見的數值為0.05、0.01或0.001，用符號表示為 、 或 。 顯著水準可說是研究人員決定去拒絕虛無假設的信心程度，由於沒有人能夠斷言自己的研究結果百分之百正確，所以顯著水準也可被視為研究人員願意接受第一類型錯誤（拒絕一個真實的虛無假設）的機率值。 關於判斷虛無假設真偽的過程中可能犯下的錯誤，請參考 第一和第二類型錯誤的意義和關聯 。 舉例來說，若將顯著水準設為0.05，代表將拒絕虛無假設的機率限制在0.05以內。 也就是說，在只有機會的影響下，若分析結果的機率在100次當中等於或小於5次，研究人員才願意拒絕虛無假設並接受對立假設。 這個就是評估研究結果的過程，即為下面探討的決策規則。
顯著水準(level of significance or significant level)是一個十足的統計術語,只要學過統計的人都不陌生,自己也用過,但到底是什麼涵意,恐怕沒有多少人能說得清楚。 由於顯著水準是英文的直接翻譯,老實說,也不容易直接望文生義,可是至少到目前為止還找不到更好的其他翻譯,大家也只好將就著用。 以下我們嘗試著儘量用白話文來解釋「顯著水準」的涵意。 當我們比較二件事情是不是一樣時,如果差別很大,我們會說「明顯不同」、「顯然不一樣」......,顯著的「 顯」就是這個意思。 由於實務上母群體大都為未知,統計學就是用隨機抽樣所得到的樣本去推論母群體的學問。
統計學 的 假說檢定 中 [1] [2] ， 顯著性差異 （或 統計學意義 ，英語： statistical significance ）是對數據差異性的評價，當某次實驗的結果在 虛無假說 下不大可能發生時，就認為該結果具有顯著性差異。 更準確而言，譬如某項研究設定了一個數值α（顯著水準），表示 虛無假說本來正確但卻被拒絕 的出錯機率 [3] （ 並非 虛無假說為真的機率、對立假說為假的機率、實驗再現失敗率 [4] ），然後用 p值 表示虛無假說條件為真時得到某結果或更極端結果的機率 [5] 。 當 p ⩽ α 時，就可以認為結果具有統計學意義，或數據之間具有了顯著性差異。
2023年8月9日 · 顯著水準（α）是我們對信心程度所設定的門檻值（要求高低），如果機率水準低於顯著水準，即代表結果來自隨機性的機率在我們能接受的範圍內 ...
究竟統計學上的顯著性的實質意義是什麼? 醫學博士Martin Mayer (亦稱Marty)提出長期存在的統計顯著性與P值之間的概念謬誤與錯用的探討分享文章。 Martin Mayer, DMSc, MS, PA-C. 2019年6月28日. 近期在 Nature 期刊 [1]刊登一篇有關長期投身 正確解讀統計數據 [2]運動的最新文章；此篇文章或許在某些部分有更好的闡述，但這並非本文探討的重點；該文章對促進更好地理解統計數據帶來更卓越的貢獻，建議任何對理解統計研究感興趣的人可完整閱讀這篇文章。 其文章的核心問題是希望能釐清「統計顯著性的實質意義」的概念，這個概念通常出現在研究發現的p值小於0.05時會凸顯具有「統計學上的顯著意義」（當然；蠻多領域有更嚴格謹慎的標準）。
2021年12月28日 · 虛無假設顯著性檢定（null hypothesis significance testing）或簡單稱為假設檢定（hypothesis testing），是一種運用統計模型來檢驗研究問題的方式，也是用來測試研究人員操縱的變項（也就是自變項）是否具有效果的統計推論方法，可說是統計分析中最關鍵也相當繁複的一個過程。 假設檢定結合了兩個不同的概念，分別由不同的學者提出。 第一個概念為Ronald Fisher（1925）的機率計算和評估，他主張在自變項沒有任何影響的假設前提下，計算出研究所觀察到的結果之機率（ 值），並在整體研究背景和目的下評估該機率值。
統計顯著性. 我們常常在科學文獻中看到「具有統計顯著性」這樣的論述，可是我們真 的了解統計顯著性( statistical significant )的涵意嗎？ 首先，我們要注意到，在談統計顯著性時，一定會跟著一個𝛼 ，正確的全 稱是：在顯著水準 𝛼 下具有統計顯著性。 一般選擇 𝛼 = 0.05，意即若以資料 來驗證H0假設為正確時，這種機率不會超過5 % (即20次中約發生1次以下)。 如果我們選擇 𝛼 = 0.01時，就是指要否定 H0 需要更強的證據，也就是說，當 H0 為真時，會出現該次實驗得到的數據只有1 % ，即100次才有1次，也就是 說：可能性很低。 所謂的「顯著」( significant ) 其意義並不是指「重要」，而是說「以機遇性 來說是不容易發生的」。
