Qual é o significado de uma região crítica em Bioestatística

? Segundo Everitt , a região crítica nas estatísticas (incluindo bioestatística ) refere-se aos “valores de uma estatística de teste que levam à rejeição de uma hipótese nula ” . A hipótese nula é geralmente algo como ” nada está acontecendo ” ou ” não há relação ” . Em testes de hipóteses padrão , assumimos a hipótese nula é verdadeira, e depois ver como provável dados como o nosso é. A idéia básica da Hipótese Teste

A noção básica de teste de hipóteses pode ser encarado como um jogo ou julgamento entre um lado defendendo a hipótese nula ( ou seja, nada está acontecendo ) e outro lado defendendo o oposto — que os dados não é compatível com a hipótese nula — que algo é , de fato, acontecendo. Nenhum dos lados pode nunca ter evidência estatística conclusiva , mas a evidência de cada lado pode ser mais forte ou mais fraco .

Região crítica e Testes de Hipóteses

Semelhante a um julgamento em que você assume o acusado é ” inocente até prova em contrário , ” em hipótese padrão testando você assume o nulo é verdade até que se prove falsa . O método padrão de mostrar que ela é falsa é calcular uma estatística de teste (por exemplo, um teste t , um coeficiente de correlação , um teste F ou qualquer outro teste estatístico ) e ver qual a probabilidade de tal estatística de teste é , uma vez que o nula é verdadeira . Se este for inferior a um determinado número (geralmente 5 por cento) de rejeitar a hipótese nula . Os valores que resultam na rejeição da hipótese nula são conhecidos como a região crítica .

Equívocos sobre a Região Crítica

O equívoco mais comum é que o fracasso ter um valor na região crítica é a evidência de que a hipótese nula é verdadeira . Há uma grande confusão entre ” qual a probabilidade de estes dados , uma vez que a hipótese nula é verdadeira ” e ” qual a probabilidade de o nulo para ser verdade, dado estes dados ” . Testes de hipóteses , que é o que a região de importância é utilizada, permite responder à primeira pergunta , não o segundo; no entanto, você está mais interessado na segunda questão .

Alternativas para a Região Significado

Ziliak e McCloskey ( entre dezenas de outros ) levantam questões importantes sobre o todo noção de teste de hipóteses e regiões de significância . Ao invés de avaliar a significância estatística de um resultado de teste por ver se ele cai na região de importância , eles sugerem que você olhar para medidas de tamanho do efeito e da precisão dessas medidas — isto é, quão grande é o efeito , e como bom é o nosso palpite sobre o quão grande ele é .

Tipos de críticos Regiões

Cada tipo de teste estatístico terá uma região crítica associada. Se você está comparando dois meios , então você pode querer a região crítica associada à estatística t . Se você está comparando mais de dois meios , então você pode querer o que se relaciona com o F- estatística. Você quer ter certeza de escolher a região crítica apropriado para a sua hipótese.