Значимости проверка

когда исследователи используют выборку вместо того, чтобы изучать все население, им необходимо знать, в какой мере они могут доверять величинам, полученным на основе элементов выборки. Значения, выводимые из выборочной совокупности, могут быть подвержены выборки ошибке и, таким образом, неточно свидетельствовать о характеристиках населения. Например, если бы обследование общественного мнения показало, что одна треть выборочной совокупности выступает против повторного введения смертной казни, а две трети — за, то исследователю необходимо было бы знать вероятность того, насколько этот результат обусловлен ошибкой выборки. Иными словами, необходимо знать, были бы получены такие же данные, если бы использовалась другая выборочная совокупность. Проверка значимости начинается с нулевой гипотезы, которая в случае с приведенным примером заключается в том, что значимого различия между оценками, полученными на основе данной выборки, нет, поскольку в связи со случайными вариациями среди населения они представляют собой случайные результаты. При этом вычисляется контрольный показатель, и, если его значение оказывается в рамках диапазона, который имеет небольшую вероятность существования при нулевой гипотезе, то эта гипотеза отвергается. В данном случае опровержение гипотезы означает высокую вероятность существования реального различия между поддерживающими и отвергающими смертную казнь. Проверки значимости могут применяться на различных уровнях значимости или доверия. В социологии чаще всего используются уровни 0,01 или 0,05, которые указывают на то, что вероятность отказа от нулевой гипотезы в случае, если она является верной, составляет 1 из 100 или 5 из 100 соответственно. В этом случае говорят также о 99%-м или 95%-м уровне значимости. В настоящее время некоторые исследователи предпочитают использовать уровень 0,001 (1 из 1000), позволяющий быть уверенным в том, что полученные данные имеют настолько малую вероятность быть результатом случайности, что могут, вследствие этого, считаться верными. Существуют различные способы проверки средних величин, процентных соотношений, вариаций, корреляций и качества подгонки (goodness of fit). Социологи проводят различие между статистической и предметной значимостью (statistical and substantive significance). Полученные данные могут иметь предметную значимость с точки зрения теории или вследствие того, что они подкрепляют другие результаты, даже тогда, когда они не в состоянии достичь статистической значимости при данном уровне доверия. Это часто происходит тогда, когда размер выборки в целом или размер отдельных подгрупп внутри выборки является небольшим. И наоборот, определенные данные могут иметь статистическую, а не предметную значимость, когда наблюдения оказываются несущественными относительно предмета исследования.