Статистичка значајност: Разлика помеѓу преработките
| [проверена преработка] | [непроверена преработка] |
Избришана содржина Додадена содржина
с oтстранета Категорија:Економетрика; додадена Категорија:Економетрија со помош на HotCat |
Нема опис на уредувањето |
||
Ред 16:
<big>Ризици за грешка при тестирањето на хипотези</big></big>
Со оглед на тоа дека заклучувањето се одвива врз основа на информациите од примерокот, можно е да се погреши и да се донесе неточен заклучок. Притоа, зависно од донесената одлука, можат да се појават два вида на грешки.
Големината на сигнификантноста или значајноста на тестот α во литературата е позната како “Грешка од прв вид” (α),
односно како веројатност да се отфрли нултата хипотеза кога таа е точна. “Грешка од втор вид” (β) претставува веројатност да се прифати нултата хипотеза кога таа не е точна. А јачина на тестот (1 – β) е веројатност да се прифати лажната нулта хипотеза. Ред 49 ⟶ 51:
H0: β1=0 и H1: β1≠0
<br>
[[File:Grafici corel jpg1.jpg||700px|center|Тестирање на хипотези]]
</br>
Ред 55 ⟶ 65:
<big>
ОДРЕДУВАЊЕ НА СТАТИСТИЧКА ЗНАЧАЈНОСТ СО ПОМОШ НА p- вредност</big>
P-вредноста e поврзана со тест статистиката. Таа е случајна променлива и нејзината популарност се состои во тоа што
p-вредноста содржи информација за силината на отфрлање на нултата хипотеза. Таа е еднаква на нивото на значајност на тестот за кое “само што” би ја отфрлиле нултата хипотеза. P-вредноста се споредува со посакуваното ниво на значајност на тестот и доколку е помала, резултатот е значаен. Тоа значи дека нултата хипотеза, на ниво на значајност од 5%, би се отфрлила кога “p<0,05”.
Мали вредности на p,сугерираат дека нултата хипотеза е помалку веројатно да биде вистинита, т.е. колку е помала нејзината вредност,толку поубедливи се аргументите дека нултата хипотеза е неточна. На пример, на ниво на значајност од 1% доколку веројатноста p<0,01 се отфрла нултата хипотеза,а доколку веројатноста p>0,01 се прифаќа нултата хипотеза.
Во нашиот претходен пример со регресијата на БДП и финалната лична потрошувачка, p-вредноста изнесува 0,00001 што значи дека и според овој метод коефициентот на наклон од регресијата е статистички значаен.
H0: β1=0 и H1: β1≠0
Ред 65 ⟶ 81:
<br>
[[File:Grafici corel 2.jpg|700px|center|Одредување на статистичка значајност со помош на p-вредност]]
</br>
* Статистичката значајност не е исто што и практична значајност. Мала разлика може да биде статистички значајна, а да нема практична значајност. Статистичката значајност всушност значи дека воочените разлики помеѓу варијаблите настанале како резултат на влијанието на експерименталните фактори, а не на случајноста.▼
* Статистичката значајност на независната променлива целосно се определува преку големината на статистиката tb1, додека економската или практичната значајност е поврзана со големината и знакот на b1.▼
* Тест статистиката може да укаже на статистичка значајност поради две причини: ▼
Прво поради што стандардната грешка(sb1) е мала
Второ поради што оценката b1 е голема.
▲ ИМПЛИКАЦИИ ОД СТАТИСТИЧКАТА ЗНАЧАЈНОСТ КАЈ РЕГРЕСИОНАТА АНАЛИЗА</big>
▲Статистичката значајност не е исто што и практична значајност. Мала разлика може да биде статистички значајна, а да нема практична значајност. Статистичката значајност всушност значи дека воочените разлики помеѓу варијаблите настанале како резултат на влијанието на експерименталните фактори, а не на случајноста.
▲Статистичката значајност на независната променлива целосно се определува преку големината на статистиката tb1, додека економската или практичната значајност е поврзана со големината и знакот на b1.
▲Тест статистиката може да укаже на статистичка значајност поради две причини:
Голем дел од авторите настојуваат со зголемувањето на примерокот да се користат помали нивоа на сигнификантност како начин за делумно компензирање на фактот што стандардните грешки стануваат помали.
| |||