Hypoteesitestaus on laajalle levinnyt tieteellinen prosessi, jota käytetään kaikilla tilasto- ja yhteiskuntatieteillä. Tilastotutkimuksessa saavutetaan tilastollisesti merkitsevä tulos (tai tilastollisesti merkitsevä tulos) hypoteesitestissä, kun p-arvo on pienempi kuin määritelty merkitsevyystaso. p-arvo on todennäköisyys saada testitilastot tai näytteen tulokset yhtä äärimmäisiä tai äärimmäisiä kuin havaittu tutkimuksessa, kun taas merkitsevyystaso tai alfa kertoo tutkijalle, kuinka äärimmäisten tulosten on oltava hylkäämiseksi nolla hypoteesi. Toisin sanoen, jos p-arvo on yhtä suuri tai pienempi kuin määritelty merkitsevyystaso (tyypillisesti merkitty α: lla), tutkija voi turvallisesti olettaa havaittujen tietojen olevan ristiriidassa sen oletuksen kanssa, että nolla hypoteesi on totta, mikä tarkoittaa, että nollahypoteesi tai lähtökohta, että testattujen muuttujien välillä ei ole yhteyttä, voidaan hylätä.
Hylkäämällä tai kiistämällä nollahypoteesin tutkija päättelee, että siihen on olemassa tieteellinen perusta usko on muuttujien välinen suhde ja että tulokset eivät johdu näytteenottovirheestä tai mahdollisuus. Vaikka nollahypoteesin hylkääminen on keskeinen tavoite useimmissa tieteellisissä tutkimuksissa, on tärkeää huomata se nollahypoteesin hylkääminen ei ole sama kuin todiste tutkijan vaihtoehdosta hypoteesi.
Tilastollisesti merkittävät tulokset ja merkitsevyystaso
Tilastollisen merkitsevyyden käsite on perusta hypoteesin testaamiselle. Tutkimuksessa, joka käsittää satunnaisen näytteen ottamisen suuremmasta populaatiosta pyrkiessään todistamaan jonkin tuloksen, jota voidaan soveltaa - väestöstä kokonaisuutena, tutkimustiedoilla on jatkuva potentiaali olla seurausta näytteenottovirheestä tai yksinkertaisesta sattumasta tai mahdollisuus. Määrittämällä merkitsevyystason ja testaamalla p-arvon sitä vastaan, tutkija voi luottavaisesti ylläpitää tai hylätä nollahypoteesin. Merkittävyystaso on yksinkertaisimmin sanottuna kynnystodennäköisyys hylätä virheellisesti nollahypoteesi, kun se on totta. Tätä kutsutaan myös tyypin I virhe korko. Merkitsevyystaso tai alfa liittyy siis testin kokonaisluotettavuuteen, mikä tarkoittaa, että mitä korkeampi alfa-arvo, sitä suurempi luottamus testiin.
Tyypin I virheet ja merkitsevyystaso
Tyypin I virhe tai ensimmäisen tyyppinen virhe ilmenee, kun nollahypoteesi hylätään, kun todellisuudessa se on totta. Toisin sanoen tyypin I virhe on verrattavissa väärään positiiviseen. Tyypin I virheitä hallitaan määrittelemällä sopiva merkitsevyystaso. Parhaat käytännöt tieteellisessä hypoteesitestauksessa vaativat merkitsevyystason valitsemista ennen tiedonkeruun alkamista. Yleisin merkitsevyystaso on 0,05 (tai 5%), mikä tarkoittaa, että on 5% todennäköisyys, että testi kärsii tyypin I virheestä hylkäämällä todellisen nollahypoteesin. Tämä merkitsevyystaso kääntää päinvastoin 95%: ksi luottamustaso, mikä tarkoittaa, että hypoteesitesteissä 95% ei johda tyypin I virheeseen.