統計顯著性(statistical significance)和現實意義(practical significance)的區別
介紹
統計顯著性是指抽樣誤差影響均值差異的可能性較小。統計顯著性來自所使用的資料和分析師對結果的信心。換句話說，統計顯著性反映了偶然獲得觀測資料的低概率。
為了確定統計顯著性，使用顯著性水平。P值是被計算的檢驗統計量將獲得一個等於或小於固定值或稱為“有效水平”的值的概率α’. 如果P值等於或小於α, 然後，這些資料被認為在統計上具有顯著性α. 因此如果α=.05則結果顯著，P<0.05。
差異
一。統計顯著性意味著兩個變數之間存在關係的概率，而實際顯著性意味著變數和現實場景之間存在關係。
二。統計顯著性是以數學和樣本量為中心的。決策結果的適用性產生了現實意義。實際意義更具主觀性，除統計意義外，還取決於成本、時間、目標等外部因素。
可以結合例項來理解上述差異。某區校方對在校男女學生參加體育活動的情況進行了調查，結果發現，有60%的男生和57%的女生參加戶外運動。因此，調查顯示，參加戶外運動的男生和女生之間有3%的差異。現在關鍵是這3%的差異在統計上和實際上有多大的意義。這3%的統計意義取決於用於確定男孩和女孩參加體育運動百分比的資料的大小。如果使用足夠大的樣本量，則差異具有統計學意義；如果使用非常小的樣本量，則差異具有統計學意義。因此，樣本量越大，計算結果的統計顯著性就越高。
另一方面，如果根據這3%的差異作出決定或採取行動或需要採取行動，這3%的差異就會產生實際意義。如果費用允許，當局可考慮促進女生參加體育運動，以便在戶外運動中實現更多的兩性平等。在這種情況下，3%的差異雖然很小，但實際上可能是顯著的。
我們可以考慮另一種情況，差別是40%。如果樣本量足夠大，那麼這40%的差異無論在統計上還是在實踐上都是顯著的，因為40%的差異太大，不足以保證當局立即採取行動來解決巨大的不平衡。然而，如果樣本量足夠小，那麼40%的差異既不具有統計學意義，也不具有實際意義，儘管40%的數字足夠大。
總結
一。統計顯著性是指結果是偶然獲得的可能性，即兩個變數之間存在關係的概率。現實意義是指變數與現實世界狀況之間的關係。統計顯著性取決於樣本量，實際顯著性取決於成本、時間、目標等外部因素。統計顯著性並不保證實際顯著性，但要具有實際意義，資料必須具有統計顯著性。
參考文獻：
1.實際意義與統計意義：可在http://www.moresteam.com
2.實際意義與統計意義：見http://atrium.lib.uogelph
- 發表於 2021-06-24 15:04
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- 分類：數學
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