Теория статистического вывода - 17 стр.

 Область допустимых значений (верна h0)           Критическая область (верна h1)
      Рис. 3. Критические области критерия
      Таким образом, статистическая проверка гипотез заключается в по-
строении критической области критерия для выбранного уровня значимо-
сти α: если эмпирическое значение критерия попадает в критическую об-
ласть, нулевая гипотеза может быть отвергнута и верной считается альтер-
нативная гипотеза.
      Поскольку эмпирические исследования в психологии всегда содер-
жат много случайных факторов, необходимо смириться с тем, что некото-
рые из принимаемых статистических решений относительно нулевой гипо-
тезы окажутся ошибочными (при статистической проверке гипотез воз-
можны четыре исхода, из которых только два являются верными):
                                                                           Таблица 3
                   Исходы при проверке статистических гипотез
         Решение                    ho верна                     ho неверна
      ho отвергается             Ошибка I рода               Правильное решение
     ho не отвергается         Правильное решение              Ошибка II рода

      Ошибка I рода заключается в отбрасывании верной нулевой гипоте-
зы: исследователь делает ошибочный вывод о значимости различий, в то
время, когда на самом деле их нет. Вероятность ошибки I рода определяет-
ся уровнем значимости α. Чем больше α–уровень, тем меньше надежность
результатов исследования P = 1 – α и тем выше риск неправильно «дока-
зать» экспериментальную гипотезу. Поэтому уровень значимости α в пси-
хологических исследованиях не может быть большим (больше 5 %).
      Ошибка II рода заключается в обратном – в принятии неверной ну-
левой гипотезы. Вероятность ошибки II рода называется уровнем значимо-
сти β, для любого эксперимента эта вероятность увеличивается с умень-
шением α (рис. 4). Другими словами, риск совершить ошибку II рода (со-
гласиться с тем, что результаты исследования не подтверждают гипотезу)
увеличивается при использовании очень строгого критерия (α < 0,01).
      Из рисунка 4 видно, что с увели-
чением α-уровня уменьшается надеж-
ность данных Р, что увеличивает риск
неправильного «доказательства» вы-
двинутой гипотезы. При уменьшении
же α-уровня после определенного пре-
дела эмпирические данные перестают
подтверждать выдвинутую гипотезу
(увеличивается как надежность P, так и
β-уровень).                               Рис. 4. Вероятность ошибок I и II рода



                                             17