Теория статистического вывода - 18 стр.

      В силу этого уровень значимости α не может быть равен нулю,
обычно его полагают равным не менее 1 %, хотя в некоторых случаях про-
водятся исследования с α = 0,1 %.
      В психологических исследованиях низшим уровнем статистической
значимости принято считать 5 %-й уровень (α = 0,05), а достаточным –
1 %-й уровень значимости (α = 0,01). Исследования с уровнем значимости
больше 5 % обладают низкой надежностью (то есть бесполезны); в иссле-
дованиях с очень строгим α (менее 1 %) «доказать» что-либо практически
невозможно.
      Так как исследователь до проведения эксперимента не может опре-
делить точное значение уровня значимости α (известен лишь интервал, в
котором этот уровень заключен: от 0,01 до 0,05), между областью допус-
тимых значений и критической областью появляется еще одна область,
риск совершить ошибку I или II рода в которой очень велик. Она называет-
ся областью неопределенности. Если эмпирическое значение критерия
попадает в эту область, решение относительно нулевой гипотезы h0 не
принимается. Границами области неопределенности в психологических
исследованиях являются критические значения критерия, вычисленные для
уровней значимости α = 0,05 и 0,01 (рис. 5).

    ho не отвергается         ошибочное решение      ho отвергается

   Область допустимых              Область            Критическая
   значений (верна h0)         неопределенности     область (верна h1)
     Рис. 5. Правило статистического решения

      С ошибкой II рода связано понятие мощности критерия π
                                π = 1 – β.
      Мощность критерия – это способность критерия выявлять различия,
если они есть, то есть способность критерия отклонить неверную нулевую
гипотезу и, таким образом, не допустить ошибку II рода (см. рис. 4).
      Статистические критерии делятся на параметрические и непарамет-
рические. Параметрические критерии включают в формулу расчета пара-
метры распределения (математическое ожидание, дисперсию и др.) и по-
этому могут быть использованы только в случае интервальных или реля-
ционных измерений, то есть, если изучаемый признак распределен нор-
мально. Эти критерии позволяют прямо оценить различия в средних зна-
чениях (критерий Стьюдента), дисперсиях (критерии Фишера, Бартлета,
Кочрена и Хартлея), выявить тенденции изменения признака при переходе
от одного условия к другому (однофакторный дисперсионный анализ) и
оценить взаимодействие двух и более факторов в их влиянии на изменения
признака (многофакторный дисперсионный анализ).

                                         18