Statistische significantie
Wat is statistische significantie?
Statistische significantie is een vaststelling door een analist dat de resultaten in de gegevens niet alleen door toeval kunnen worden verklaard. Het testen van statistische hypothesen is de methode waarmee de analist deze beslissing neemt. Deze test levert een p-waarde op, wat de kans is om resultaten te observeren die even extreem zijn als die in de gegevens, ervan uitgaande dat de resultaten echt alleen aan toeval te wijten zijn. Een p-waarde van 5% of lager wordt vaak als statistisch significant beschouwd.
Belangrijkste leerpunten
- Statistische significantie is een vaststelling dat een relatie tussen twee of meer variabelen wordt veroorzaakt door iets anders dan toeval.
- Statistische significantie wordt gebruikt om bewijs te leveren over de plausibiliteit van de nulhypothese, die veronderstelt dat er niets meer is dan een willekeurige kans op het werk in de gegevens.
- Statistische hypothesetests worden gebruikt om te bepalen of het resultaat van een dataset statistisch significant is.
Inzicht in statistische significantie
Statistische significantie is een bepaling over de nulhypothese, die veronderstelt dat de resultaten alleen aan toeval te wijten zijn. Een dataset geeft statistische significantie als de p-waarde klein genoeg is.
Als de p-waarde groot is, kunnen de resultaten in de gegevens alleen door toeval worden verklaard en worden de gegevens geacht consistent te zijn met (zonder te bewijzen) de nulhypothese.
Als de p-waarde voldoende klein is (bijv. 5% of minder), dan zijn de resultaten niet gemakkelijk alleen door toeval te verklaren en worden de gegevens als inconsistent geacht met de nulhypothese; in dit geval wordt de nulhypothese van het toeval alleen als verklaring van de gegevens verworpen ten gunste van een meer systematische verklaring.
Statistische significantie wordt vaak gebruikt voor nieuwe farmaceutische geneesmiddelenonderzoeken, om vaccins te testen, en bij de studie van pathologie voor het testen van de effectiviteit en om investeerders te informeren over hoe succesvol het bedrijf is bij het vrijgeven van nieuwe producten.
Voorbeeld van statistische significantie
Stel dat Joe Sample, een financieel analist, benieuwd is of sommige investeerders vooraf op de hoogte waren van het plotselinge falen van een bedrijf. Joe besluit om het gemiddelde van de dagelijkse marktrendementen vóór het faillissement van het bedrijf te vergelijken met die erna om te zien of er een statistisch significant verschil is tussen de twee gemiddelden.
De p-waarde van het onderzoek was 28% (> 5%), wat aangeeft dat een verschil zo groot als het waargenomen verschil (-0,0033 tot +0,0007) niet ongebruikelijk is onder de verklaring van alleen toeval. De gegevens bieden dus geen overtuigend bewijs van voorkennis van de storing. Aan de andere kant, als de p-waarde 0,01% was (veel minder dan 5%), dan zou het waargenomen verschil zeer ongebruikelijk zijn onder de verklaring van alleen toeval. In dit geval kan Joe besluiten de nulhypothese te verwerpen en verder te onderzoeken of sommige handelaren vooraf kennis hadden.
Statistische significantie wordt ook gebruikt om nieuwe medische producten te testen, waaronder medicijnen, apparaten en vaccins. Openbaar beschikbare rapporten van statistische significantie informeren beleggers ook over hoe succesvol het bedrijf is bij het uitbrengen van nieuwe producten.
Novo Nordisk, een farmaceutisch leider in diabetesmedicatie, meldde bijvoorbeeld dat er een statistisch significante afname van diabetes type 1 was toen het zijn nieuwe insuline testte. De test bestond uit 26 weken gerandomiseerde therapie onder diabetespatiënten en de gegevens gaven een p-waarde van minder dan 5%. Dit betekent voor investeerders en regelgevende instanties dat de gegevens een statistisch significante vermindering van diabetes type 1 laten zien.1 De aandelenkoersen van farmaceutische bedrijven worden vaak sterk beïnvloed door aankondigingen van de statistische significantie van hun nieuwe producten.
Veel Gestelde Vragen
Hoe wordt statistische significantie bepaald?
Statistische hypothesetests worden gebruikt om te bepalen of de gegevens statistisch significant zijn. Met andere woorden, kan het worden verklaard als een bijproduct van alleen toeval. Statistische significantie is een bepaling over de nulhypothese, die stelt dat de resultaten alleen aan toeval te wijten zijn. De verwerping van de nulhypothese is nodig om de gegevens als statistisch significant te beschouwen.
Wat is de P-waarde?
Een p-waarde is een maat voor de waarschijnlijkheid dat een waargenomen verschil door toeval zou kunnen zijn opgetreden. Als de p-waarde voldoende klein is (bijv. 5% of minder), dan zijn de resultaten niet gemakkelijk alleen door toeval te verklaren en kan de nulhypothese worden verworpen. Als de p-waarde groot is, kunnen de resultaten in de gegevens alleen door toeval worden verklaard en worden de gegevens geacht consistent te zijn met (zonder te bewijzen) de nulhypothese.
Hoe wordt statistische significantie gebruikt?
Statistische significantie wordt vaak gebruikt om de effectiviteit van nieuwe medische producten te testen, waaronder medicijnen, apparaten en vaccins. Openbaar beschikbare rapporten van statistische significantie informeren beleggers ook over hoe succesvol het bedrijf is bij het uitbrengen van nieuwe producten. De aandelenkoersen van farmaceutische bedrijven worden vaak sterk beïnvloed door aankondigingen van de statistische significantie van hun nieuwe producten.