Одного літа я пив каву з другом, який є медичним дослідником. Ми глибоко обговорювали нове лікування раку, яке нещодавно потрапило в заголовки газет. Очікувалося, що це змінить правила гри, оскільки дослідження показали, що це значно покращило результати лікування пацієнтів. Всі були в захваті: лікарі, пацієнти і навіть колеги мого друга. Але мій друг не був повністю переконаний. «Звичайно, це статистично значуще, — додав він, — але це не просто низьке значення p».
Його коментарі привернули мою увагу. Я раніше чув термін «статистично значущий», але його сумніви змусили мене зрозуміти, що я, можливо, не правильно його зрозумів. Коли він говорив, я зрозумів, що статистична значущість — це лише один аспект загальної картини. Він може повідомити вам, чи ймовірно щось правдиве, але це не обов’язково означає, що це суттєво.
Ця розмова надихнула мене дізнатися більше про статистичну значущість, її важливість і те, як вона використовується в дослідженнях. По дорозі я зрозумів, що статистична значущість важлива для визначення того, чи є результат випадковим, але це не панацея від усього. Певні нюанси та проблеми можуть підвищити або послабити довіру до дослідження.
У цій статті я поділюся тим, що дізнався про статистичну значущість, зокрема про її визначення, чому вона важлива, як вона обчислюється та стратегії для забезпечення точності. Я також обговорю деякі поширені помилкові уявлення. Я вважаю, що наприкінці цієї статті ви краще дізнаєтеся про статистичну значущість і про те, як її застосовувати в реальних дослідженнях і прийнятті рішень. Давайте зануримося.
Ключові моменти
- Статистична значущість є потужним інструментом для відділення значущих тенденцій від випадкових збоїв у ваших даних. Це допомагає вам впевнено приймати рішення на основі даних, уникаючи марних зусиль через незначні коливання.
- Розуміння методів статистичного аналізу є життєво важливим: знайомство з такими методами, як t-тести та ANOVA, дозволяє компаніям застосовувати правильні інструменти для своїх потреб у аналізі даних.
- Найкращі практики для підвищення статистичної значущості включають:
- Забезпечення надійного дизайну експерименту для контролю змінних, що змішують.
- Включення поточного аналізу та ітерації для адаптації ваших стратегій на основі нових даних.
- Інвестиції в підвищення кваліфікації даних і навчання вашої команди, щоб надати всім можливість розуміти та використовувати дані.
- Застосування культури експериментування з даними для тестування нових ідей і визначення того, що працює найкраще.
- Сприяння співпраці між аналітиками даних і бізнес-стейкхолдерами для поєднання технічної експертизи з бізнес-контекстом.
- Використання інструментів візуалізації даних для чіткого та зрозумілого представлення результатів.
- Зосередьтеся на постійному вдосконаленні, регулярно відстежуючи результати та вдосконалюючи свої стратегії.
Що таке статистична значущість?
Статистична значущість — це концепція в статистиці, яка визначає, чи ймовірно, що результати дослідження чи експерименту є правдивими, а не просто результатом випадковості. Говорячи простою мовою, це допомагає дослідникам визначити, чи дана знахідка є важливою, чи вона сталася випадково.
P-значення, яке відображає ймовірність того, що спостережуваний результат мав би місце, якби не було фактичного ефекту або різниці («нульова гіпотеза»), є найбільш часто використовуваним показником статистичної значущості. P-значення 0.05 є загальноприйнятим рівнем статистичної значущості. Якщо p-значення менше цього рівня, результат вважається статистично значущим, що означає низьку ймовірність того, що він стався випадково.
Двома основними компонентами цього є розмір вибірки та розмір ефекту. Це означає, що якщо ви досягнете певного рівня впевненості в результатах перевірки статистичної гіпотези, висновок набору даних може вважатися статистично значущим.
Розуміння статистичної значущості
Зображення DC Studio на Freepik
Простіше кажучи, це дивовижний спосіб сказати, що ми можемо визначити, чи закономірності, які ми бачимо в наших даних, є реальними закономірностями чи просто результатом випадковості.
уявіть себе в ігровому будинку. Колесо рулетки крутиться, поки ви дивитесь. Чорний, чорний, чорний, червоний… Здається майже безглуздим, чи не так? На мить подумайте про такий випадок: м’яч десять разів поспіль падає на червоне поле. Зараз ця непередбачуваність здається трохи дивною. Можливо, колесо обважнене, або, можливо, дилер має спеціальний трюк, щоб правильно підкинути м’яч.
Ось ця ілюстрація — це суть статистичної значущості. Це дозволяє нам розрізняти справжні закономірності, приховані в наших даних, від випадкових варіацій. Він функціонує подібно до чарівного фільтра, відокремлюючи випадкові коливання від важливих трендів.
Ось як це працює: ви раптом стали свідками незначного збільшення відвідуваності веб-сайту після запуску дивовижної маркетингової кампанії. Це показник успіху вашої кампанії чи це був виняток? Відповідь на цей запит полегшується завдяки статистичній значущості.
У результаті ми використовуємо a перевірка гіпотез теорія. Тобто ми починаємо з нульової гіпотези, яка говорить: «Ці дві речі (наприклад, трафік веб-сайту до та після кампанії), ймовірно, не відрізняються одна від одної». Потім виконується статистичний тест і визначається p-значення. При цьому ймовірність того, що спостережувана різниця може бути продуктом випадкової варіації, вказується p-значенням.
Чому статистична значущість має значення для бізнесу?
Зображення від pressfoto на Freepik
Статистична значущість важлива, оскільки вона дозволяє вченим, політикам і звичайним людям робити обґрунтовані судження. Важливо оцінити, чи є новий метод лікування ефективним, чи працює навчальний підхід, чи має політика вимірювані наслідки. Це допомагає відрізнити справжні впливи від випадкових змін у даних, надаючи чіткішу картину того, що насправді відбувається.
У медицині статистична значущість може мати значення для схвалення або відхилення нового лікування. У соціальних науках це допомагає визначити, чи нове втручання має справжній вплив на життя людей. По суті, це критично важливий інструмент для прийняття рішень на основі доказів.
Уявіть, що ви помітили невелике падіння продажів певного продукту та вирішили припинити його випуск. незважаючи на це, що, якби це зменшення було просто випадковим порушенням? Цілком можливо, що ви викинули ідеальний продукт! Таким же чином статистична значущість дає вам впевненість, необхідну для прийняття керованих даними рішень, які не змушують вас думати: «А що, якщо?» Крім того, ви уникнете імпульсивного вибору та зосередитеся на тенденціях, які мають реальний вплив.
Це лише один приклад того, як підприємства можуть використовувати статистичну значущість. Окрім вищезазначеного, статистична значущість має значення, оскільки вона допомагає вам знати, що внесені вами зміни можна позитивно віднести до різних показників.
Процес використання статистичної значущості
Зараз ви, мабуть, думаєте, що статистична значущість досить велика. Але як я можу використати його, щоб досягти тих фантастичних успіхів у бізнесі (і потенційно вразити всіх на наступній маркетинговій зустрічі)?» Підготуйтеся, оскільки використання статистичної значущості для перетворення ваших даних у корисну статистику потребує кількох ключових кроків. А тепер дозвольте мені провести вас моїми випробуваними й вірними шляхами.
Читайте також: Статистичні тести: що вони означають, приклади та типи
#1. Сформулюйте чітку гіпотезу
Тут дослідники визначають, що вони тестують. Нульова гіпотеза зазвичай стверджує, що ефекту чи різниці немає, тоді як альтернативна гіпотеза припускає, що він є. Уявіть це як збір інгредієнтів, необхідних для приготування вашої страви. Першим кроком є пошук інформації, необхідної для відповіді на ваш запит.
Можливо, вам цікаво, чи конкретна реклама в соціальних мережах резонує з вашою цільовою аудиторією, чи призведе впровадження нового продукту до збільшення продажів. Після того, як ви визначите, що ви хочете, ви повинні переконатися, що дані готові для аналізу та чисті. Це може включати усунення будь-яких помилок або відмінностей, наприклад повторюваних записів або відсутніх значень.
#2. Почніть збирати свої дані
Дослідники збирають дані за допомогою експериментів або досліджень. ви вибрали те, що хочете перевірити, настав час почати збирати дані. Вам слід вибрати розмір вибірки, оскільки мета цього тесту, ймовірно, виявити найкращий вміст для подальшого використання. Що стосується цільових сторінок, це може означати встановлення певного часового обмеження для тестування (наприклад, залишення сторінки відкритою протягом трьох днів).
#3. Методи статистичного аналізу
Вибір правильного підходу до ваших даних стає все більш важливим. Це тому, що доступні численні статистичні тести, кожен з яких має переваги та обмеження. Загальні тести включають дисперсійний аналіз, який може порівнювати середні значення в багатьох групах, і t-тести, які можуть порівнювати середні значення між двома групами.
Хоча тип даних, які у вас є, і питання, на яке ви хочете відповісти, визначатимуть, який тест вам підійде. Вам не обов’язково ставати досвідченим статистиком за одну ніч, тому не хвилюйтеся. Крім того, вибір правильного тесту для ваших потреб полегшується завдяки різноманітним зручним інструментам аналізу даних і онлайн-ресурсам. Хоча Інтернет-калькулятори доступні для виконання обчислень, завжди важливо розуміти основні поняття.
#4. Обчисліть стандартне відхилення
Відео також допоможе краще зрозуміти, математика іноді може бути важкою, чи не так? правильно
Тут вам потрібно буде обчислити стандартне відхилення. Для цього ви скористаєтеся такою формулою:
стандартне відхилення = √((∑|x−μ|^ 2) / (N-1))
де:
∑ = сума даних
x = індивідуальні дані
μ = середнє значення даних для кожної групи
N = загальна вибірка
Виконання цього обчислення дозволить вам знати, як розподілити вимірювання щодо середнього чи очікуваного значення. Якщо у вас більше однієї вибіркової групи, вам також потрібно буде знати дисперсію між вибірковими групами.
Далі вам потрібно буде використати формулу стандартної помилки. Для наших цілей припустімо, що у вас є два стандартних відхилення для ваших двох груп. Формула стандартної помилки виглядає наступним чином:
стандартна помилка = √((s1/N1) + (s2/N2))
де:
s1 = стандартне відхилення вашої першої групи
N1 = розмір вибірки однієї групи
s2 = стандартне відхилення вашої другої групи
N2 = розмір вибірки другої групи
#5. Інтерпретація результатів
Потім вам потрібно буде провести аналіз потужності, щоб визначити розмір вибірки. Аналіз потужності включає розмір ефекту, розмір вибірки, рівень значущості та статистичну потужність.
Після того, як ви виконали статистичний тест, настав час розшифрувати результати. Ось дві ключові речі, на які варто звернути увагу:
- P-values: пам’ятаєте те магічне число, про яке ми говорили раніше? P-значення говорить вам про ймовірність спостерігати таку ж екстремальну різницю, як та, яку ви бачили, якщо припустити, що основного ефекту справді немає (пам’ятаєте нульову гіпотезу?). P-значення 0.05 або нижче свідчить про те, що ваші результати навряд чи є результатом випадковості.
- Довірчі інтервали: вони забезпечують діапазон, у межах якого ймовірно потрапляє справжній розмір ефекту. Подумайте про це як про ціль – яблучко є найбільш імовірним значенням, але ціль у цілому представляє діапазон можливих результатів на основі ваших даних.
#6. Ефективно повідомляйте про результати
Будьте обережні, щоб просто не надсилати своїм колегам електронні таблиці, які, здається, були створені надмірно збудженою конфеті-машиною, натомість разом із діаграмами та цифрами. Надайте чітке практичне пояснення своїх висновків, щоб навіть колеги, які не знають даних, могли їх зрозуміти. Ви також можете розповісти історію своїх даних за допомогою візуальних засобів, таких як інформаційні панелі та графіки. Подумайте про інфографіку замість заплутаних діаграм розсіювання. Мета полягає в тому, щоб ваші ідеї були зрозумілими, стислими та навіть привабливими!
#7. Отримання корисних ідей
Дослідники можуть застосовувати ідеї, оскільки вони мають статистичну значущість, яка працює на нашу користь. Можливості безмежні, починаючи від зміни методів ціноутворення відповідно до тенденцій попиту до оптимізації рівня запасів для зменшення дефіциту. Можу вас запевнити, немає нічого більш приємного, ніж спостерігати за тим, як плоди ваших суджень на основі даних матеріалізуються в реальному світі. Ось як використовувати такі статистичні результати для прийняття практичних бізнес-рішень:
- Зосередьтеся на статистично значущих результатах: не захоплюйтеся тенденціями, які можуть просто випадково відволікати увагу. Зосередьтеся на висновках із сильним статистичним підтвердженням, щоб інформувати свої стратегії.
- Зверніть увагу на розмір ефекту: статистично значуща різниця може бути невеликою та не дуже впливовою з точки зору бізнесу. Подивіться на довірчі інтервали, щоб оцінити величину ефекту.
- Подумайте про контекст: статистична значущість говорить вам, що щось відбувається, але не завжди говорить вам, чому. Розгляньте інші фактори, які можуть вплинути на ваші результати, щоб зробити важливі висновки.
Іншими словами, беручи до уваги всі ці фактори, ви можете перетворити свої статистичні результати на чіткий заклик до дії для свого підходу до оптимізації веб-сайту.
Статистична значущість: проблеми та міркування
Звичайно, не завжди все йде гладко. Під час нашої подорожі ми зіткнемося з різними проблемами, починаючи від розбіжностей у даних і закінчуючи алгоритмічними упередженнями. Але саме це робить речі захоплюючими, чи не так? Це тому, що ми можемо подолати всі труднощі, які виникають, якщо залишатимемося пильними та постійно вдосконалюватимемо свій підхід. Іншими словами, статистична значущість є ефективним інструментом, але це не чудодійний засіб. Ось кілька речей, про які слід пам’ятати:
#1. Розмір вибірки має значення
Подумайте про те, щоб кинути монету десять разів. Ви отримуєте п'ять голов і п'ять решок. Хіба це не дуже навіть? Уявіть, що ви перегортаєте його 1,000 разів. Співвідношення може бути значно ближче до 50-50. Так само розмір вашої вибірки даних може впливати на надійність ваших статистичних тестів. Загалом, що більший розмір вибірки, то впевненішими ви можете бути в результатах.
#2. Остерігайтеся змішуючих змінних
Припустімо, що ви помітили збільшення продажів після запуску нової кампанії в соціальних мережах. здоров'я! Але почекай хвилинку. Спрацював інший фактор чи кампанія сама по собі спричинила зростання продажів? Можливо, конкурент просто припинив роботу, або національне свято підвищило загальний обсяг продажів. Факторами, що викликають, є ці сторонні елементи, які можуть спотворити ваші результати. Тому, аналізуючи свої дані, враховуйте можливі фактори, що вводять в оману.
№ 3. Контекст
Статистична значущість може вказувати, чи щось відбувається чи ні, але вона не обов’язково може пояснити, чому. Але якщо в одному регіоні просто більше населення, ніж в іншому, то статистично значуща різниця в відвідуваності веб-сайту між двома регіонами не може вказувати на все це. По суті, завершуючи, завжди пам’ятайте про контекст своїх даних і бізнес-середовище.
#4. Ніколи не відмовляйтеся від експертів
Незважаючи на те, що ця стаття забезпечує міцну основу, статистичний аналіз може бути складним, особливо у складних ситуаціях або величезних наборах даних. Отже, якщо ви зіткнулися з такими обставинами, не відмовляйтеся звернутися за порадою до статистика чи аналітика даних. Це пояснюється тим, що вони можуть допомогти вам вибрати відповідні процедури, інтерпретувати ваші результати та уникнути поширених статистичних помилок.
Найкращі методи використання статистичної значущості
Тож у чому полягає секрет успіху в секторі статистичної значущості? Щоб уникнути типових помилок і забезпечити точність результатів, дослідники повинні розглянути наступні стратегії:
#1. Забезпечення надійного експериментального дизайну
Щоб отримати максимальну віддачу від статистичної значущості, нам потрібно почати з міцної основи. Це означає забезпечення надійного експериментального дизайну та методології з самого початку. Це може включати використання таких методів, як випадковий розподіл груп або ретельне визначення параметрів тесту. Це як будувати будинок – вам потрібен міцний фундамент, щоб підтримувати будівлю нагорі.
#2. Інвестиції в грамотність і навчання даних
Вам потрібно інвестувати в підвищення кваліфікації даних і навчання для всіх зацікавлених сторін у всій організації. Усі залучені до прийняття рішень на основі даних: від керівників до провідних співробітників. Це схоже на те, щоб надати кожному місце за столом: чим більше людей розуміють дані, тим більш підготовленими ви будете приймати обґрунтовані рішення.
#3. Приймайте культуру експериментування з даними
Не бійтеся пробувати нові ідеї та техніки. Тестування A/B разом з іншими експериментальними методами дозволяє збирати дані та визначати, що найкраще працює в контрольованих умовах. Статистична значущість дозволяє вирішити, чи спостережувані ефекти є справді доречними чи просто випадковою випадковістю. Це пояснюється тим, що розвиток експериментальної культури дозволяє вам постійно оптимізувати свою стратегію та випереджати гру.
#4. Сприяти співпраці між аналітиками даних і бізнес-стейкхолдерами
Найефективніший аналіз даних відбувається, коли аналітики даних і бізнес-стейкхолдери відкрито спілкуються та співпрацюють. Це пов’язано з тим, що аналітики можуть надавати технічну компетентність і статистичну інформацію, тоді як зацікавлені сторони в бізнесі приносять знання предметної області та контекст. У свою чергу, ця стратегія співпраці гарантує, що статистичні висновки перетворюються на практичні ідеї, що стосуються конкретних цілей і проблем бізнесу.
#5. Інвестуйте в інструменти візуалізації даних
Складні дані можуть лякати й важко зрозуміти. Тим не менш, інструменти візуалізації даних можуть допомогти вам повідомити про свої висновки чітко, просто та візуально привабливо. Крім того, діаграми, графіки та інші візуальні функції можуть допомогти зацікавленим сторонам зрозуміти історію, яку розповідають ваші дані, навіть якщо вони не мають достатнього статистичного підґрунтя.
#6. Зосередьтеся на постійному вдосконаленні
Аналіз даних є постійним процесом. Регулярно відстежуйте свої результати та використовуйте їх для вдосконалення своїх методів. Пам’ятайте, що так само, як світ бізнесу, змінюється і ваш аналіз даних. Це означає, що розробка циклу постійного вдосконалення гарантує, що ваші рішення на основі даних залишатимуться актуальними та ефективними з часом.
Дотримання цих передових практик забезпечить ефективне використання статистичної значущості для отримання реальних комерційних переваг.
Впровадження статистичної значущості в дію
Давайте подивимося кілька реальних прикладів того, як компанії використовують силу статистичної значущості:
Приклад 1: Оптимізовані маркетингові кампанії
Оптовий продавець одягу застосував A/B-тестування та статистичний аналіз, щоб визначити вплив різних тем електронних листів на маркетингові кампанії. Зосередившись на статистично значущих відмінностях у показниках кліків, вони змогли виявити тематичні рядки, які були найбільш ефективними для їхньої цільової групи, що призвело до значного збільшення відвідуваності веб-сайту та продажів.
Приклад 2: покращення досвіду клієнтів
Служба потокового передавання використовувала статистичний аналіз, щоб визначити сегменти клієнтів із високим рівнем відтоку (скасування). Оцінюючи поведінку та інтереси користувачів у цих сегментах, вони змогли забезпечити цільове втручання, наприклад індивідуальні пропозиції або спеціальні пропозиції вмісту. Це статистично значуще зниження збитків дозволило потоковому сервісу утримати більше споживачів і підвищити довгострокову прибутковість.
Це лише кілька прикладів, але вони демонструють, як статистичну значущість можна використовувати для прийняття рішень на основі даних у різних галузях. Дотримуючись кроків, описаних у цій статті, і враховуючи найкращі практики, ви можете розблокувати приховані відомості у своїх даних і перетворити їх на конкурентну перевагу для свого бізнесу.
Що таке P-value?
Р-значення є мірою ймовірності того, що спостережувана різниця могла виникнути просто випадково.
Що не є статистично значущим?
Результати вважаються «статистично незначущими», якщо аналіз демонструє, що такі великі відмінності, як (або більші за) спостережувану різницю, виникли б випадково більше одного разу на двадцять разів (p > 0.05).
Що таке статистично значуще p-значення?
Припускається, що статистично значущі (P < 0.05) результати є результатом реальних ефектів лікування, ігноруючи той факт, що 1 з 20 порівнянь ефектів, у яких нульова гіпотеза вірна, призведе до значущих результатів (P < 0.05).
Як дізнатися, чи результати є статистично значущими?
Дослідження є статистично значущим, якщо його значення P менше попередньо визначеного альфа. Простіше кажучи, значення P, менше попередньо визначеного альфа, вказує на статистично значущий результат. Значення AP більше або дорівнює альфа не вказує на статистично значущий результат.
Висновок
Статистична значущість є ключовим поняттям для визначення того, чи є результати значущими чи просто результатом випадковості. Це означає, що ви зможете краще вивчати наукові дослідження та приймати обґрунтовані рішення, якщо розумієте їх визначення, важливість і процедуру, а також використовуєте важливі тактики для належного аналізу. Пам’ятайте, що хоча статистична значущість важлива, це не єдиний спосіб оцінити корисність дослідження. Величина ефекту, довірчі інтервали та реплікація є важливими міркуваннями при визначенні справжньої значущості результату.
У зв’язку з цим я закликаю вас більш ретельно вивчити процедури вашої компанії. Чи повністю ви використовуєте статистичну значущість? Чи надаєте ви своєму персоналу необхідні ресурси та навчання, необхідні для прийняття рішень на основі даних? Якщо ні, то зараз ідеальний час, щоб почати.
посилання
- investistopedia.com
- really.com
- blog.hubspot.com
- optimizely.com
