一个夏天，我和一位医学研究员朋友一起喝咖啡。我们深入讨论了最近成为头条新闻的一种新的癌症治疗方法。它有望改变游戏规则，研究表明它极大地改善了患者的治疗效果。每个人都很激动——医生、病人，甚至我朋友的同事。但我的朋友并不完全相信。 “当然，这在统计上是显着的，”他补充道，“但它不仅仅是一个低 p 值。”
他的评论引起了我的注意。我以前听说过“统计显着”这个词，但他的怀疑让我意识到我可能没有正确理解它。当他讲话时，我意识到统计显着性只是全局的一个方面。它可以告诉您某件事是否可能是真的，但并不一定意味着它很重要。
这次谈话激发了我更多地了解统计显着性、其重要性以及如何将其应用于研究。在此过程中，我意识到统计显着性对于确定结果是否可能归因于偶然非常重要，但它并不是万能药。某些细微差别和问题可能会决定研究的可信度。
在本文中，我将分享我所学到的有关统计显着性的知识，包括其定义、其重要性、计算方式以及确保准确性的策略。我还将讨论一些常见的误解。读完本文后，我相信您将对统计显着性以及如何将其应用于现实世界的研究和决策有更好的了解。让我们深入了解一下。
关键点
- 统计显着性是一种强大的工具，可将有意义的趋势与数据中的随机干扰区分开。它可以帮助您自信地做出数据驱动的决策，避免因微不足道的波动而浪费精力。
- 了解统计分析技术至关重要：熟悉 t 检验和方差分析等方法使企业能够应用正确的工具来满足其数据分析需求。
- 利用统计显着性的最佳实践包括：
- 确保稳健的实验设计来控制混杂变量。
- 结合持续的分析和迭代，根据新数据调整您的策略。
- 投资于团队的数据素养和培训，使每个人都能理解和利用数据。
- 拥抱数据实验文化来测试新想法并确定最有效的方法。
- 促进数据分析师和业务利益相关者之间的协作，将技术专业知识与业务环境相结合。
- 利用数据可视化工具清晰易懂地呈现发现结果。
- 通过定期监控结果和完善策略来专注于持续改进。
什么是统计显着性？
统计显着性是统计学中的一个概念，它决定研究或实验的结果是否可能是真实的，而不仅仅是偶然的结果。通俗地说，它可以帮助研究人员确定某个特定的发现是否重要，或者是否是偶然发生的。
p 值反映了在没有实际效果或差异（“零假设”）的情况下观察到的结果发生的可能性，是最常用的统计显着性指标。 p 值为 0.05 是普遍接受的统计显着性水平。如果 p 值小于此水平，则结果被视为具有统计显着性，意味着其偶然发生的可能性较低。
其中的两个主要组成部分是样本量和效应量。这意味着，如果您对统计假设检验的结果达到一定程度的置信度，则数据集的结论可能被视为具有统计显着性。
了解统计意义
简而言之，这是一种奇特的说法，我们可以确定我们在数据中看到的模式是真实的模式还是只是偶然的结果。
想象自己在一个游戏屋里。当您观看时，轮盘赌轮正在旋转。黑，黑，黑，红……看起来几乎毫无意义，不是吗？想一想下面的例子：球连续十次落在红色上。这种不可预测性现在看来有点奇怪。也许轮盘是加重的，或者荷官有特殊的技巧可以恰到好处地弹球。
现在，这个例子就是统计显着性的意义所在。它使我们能够区分隐藏在数据中的真实模式和随机变化。它的功能类似于魔法过滤器，将随机波动与重要趋势分开。
它的功能是这样的：在发起一场令人惊叹的营销活动后，您突然发现网站流量略有增加。这是您的活动成功的标志还是一个例外？由于统计显着性，回答这个问题变得更加容易。
因此，我们利用 假设检验 理论。也就是说，我们从一个零假设开始，该假设说：“这两件事（例如，活动之前和之后的网站流量）可能彼此没有什么不同。”然后，进行统计检验，并确定p值。这样，观察到的差异可能是随机变异产物的概率由 p 值表示。
为什么统计显着性在商业中很重要？
统计意义很重要，因为它可以让学者、政策制定者和普通人做出明智的判断。评估新疗法是否有效、教学方法是否有效或者政策是否具有可衡量的后果至关重要。它有助于区分真实影响与数据的随机变化，从而更清晰地了解真实发生的情况。
在医学中，统计显着性可能会决定批准或拒绝新疗法。在社会科学中，它有助于确定新的干预措施是否对人们的生活产生真正的影响。从本质上讲，它是基于证据的决策的重要工具。
想象一下，您发现某种特定产品的销量略有下降，并决定停止销售。尽管如此，如果这种下降只是随机干扰怎么办？可以想象，你扔掉了一个完美的产品！同样，统计显着性使您有信心做出数据驱动的决策，而不会让您想知道“如果会怎样？”除此之外，您将避免做出冲动的选择，并关注具有实际影响的趋势。
这只是企业如何利用统计显着性的一个例子。除了上述内容之外，统计显着性也很重要，因为它可以帮助您了解您所实施的更改可以积极归因于各种指标。
利用统计显着性的过程
到现在为止，您可能认为统计显着性相当大。但我怎样才能利用它来实现那些惊人的商业成功（并有可能在下一次营销会议上给每个人留下深刻的印象）？”请做好准备，因为使用统计显着性将数据转换为可用的见解需要几个关键步骤。现在，请允许我向您介绍我尝试过的真实方法。
另请参阅： 统计检验：它们的含义、示例和类型
#1.提出明确的假设
这是研究人员定义他们正在测试的内容的地方。原假设通常表明没有影响或差异，而备择假设则表明存在影响或差异。将此视为收集准备菜肴所需的原料。找到回答您的询问所需的信息是第一步。
也许您好奇特定的社交媒体广告是否能引起目标受众的共鸣，或者新产品的推出是否会带来销售额的增加。一旦确定了想要的内容，您必须确保数据已准备好进行分析和清理。这可能包括消除任何错误或差异，例如重复条目或缺失值。
#2.开始收集您的数据
研究人员通过实验或研究收集数据。您已经选择了要测试的内容，是时候开始收集数据了。您应该选择一个样本大小，因为此测试的目标可能是发现要继续使用的最佳内容。当涉及到着陆页时，这可能意味着为您的测试设置一定的时间限制（例如，将页面保留三天）。
＃3。统计分析技术
为您的数据选择正确的方法变得越来越重要。这是因为有许多可用的统计测试，每种测试都有优点和局限性。常见的检验包括方差分析（ANOVA）和 t 检验（可以比较多个组之间的平均值）和 t 检验（可以比较两组之间的平均值）。
尽管如此，您拥有的数据类型和您想要回答的问题将决定哪种测试适合您。您不必在一夜之间成为一名经验丰富的统计学家，所以不用担心。此外，通过各种用户友好的数据分析工具和在线资源，可以更轻松地选择适合您需求的正确测试。虽然可以使用互联网计算器来为您执行计算，但了解基本概念始终很重要。
＃4。计算标准差
该视频也有助于更好地理解，数学有时可能很困难，对吗？正确的
在这里，您需要计算标准差。为此，您将使用以下公式：
标准差 = √((Σ|x−μ|^ 2) / (N-1))
其中：
Σ = 数据之和
x = 个人数据
μ = 每组数据的平均值
N = 总样本
执行此计算将让您了解如何将测量值分布到平均值或期望值上。如果您有多个样本组，您还需要了解样本组之间的方差。
接下来，您需要使用标准误差公式。出于我们的目的，假设您的两组有两个标准差。标准误差公式如下：
标准误差 = √((s1/N1) + (s2/N2))
其中：
s1 = 第一组的标准差
N1 = 一组的样本量
s2 = 第二组的标准差
N2 = 第二组的样本量
＃5。解释结果
然后，您需要进行功效分析来确定样本大小。功效分析涉及效应量、样本量、显着性水平和统计功效。
运行统计测试后，就该解读结果了。以下是需要注意的两个关键事项：
- P 值：还记得我们之前讨论过的神奇数字吗？ p 值告诉您在确实没有潜在影响的情况下观察到与您所看到的极端差异的概率（还记得原假设吗？）。 p 值为 0.05 或更低表明您的结果不太可能纯粹是偶然造成的。
- 置信区间：这些提供了真实效果大小可能落入的范围。将其视为一个目标 - 靶心是最可能的值，但整个目标代表基于您的数据的可能结果的范围。
＃6。有效沟通结果
请注意，不要简单地向同事发送看似由过度兴奋的五彩纸屑机创建的电子表格，而应包含完整的图表和数字。对您的发现提供清晰、实用的解释，以便即使不具备数据素养的同事也能理解它们。您还可以使用仪表板和图表等视觉辅助工具讲述数据的故事。考虑信息图表而不是令人困惑的散点图。目标是使您的见解清晰、简洁，甚至引人入胜！
#7.绘制可行的见解
研究人员可以实施见解，因为它们具有对我们有利的统计意义。可能性是无限的，从根据需求趋势修改定价方法到优化库存水平以减少缺货。我可以向您保证，没有什么比见证您的数据驱动判断的成果在现实世界中实现更令人满足的了。以下是如何使用此类统计结果来为实际业务决策提供信息：
- 关注统计上显着的结果：不要被那些可能只是随机干扰的趋势所迷惑。重点关注具有强大统计支持的调查结果，为您的策略提供信息。
- 考虑效应大小：统计上显着的差异可能很小，从业务角度来看影响不大。查看置信区间来衡量效果的大小。
- 考虑一下背景：统计显着性告诉您某些事情正在发生，但它并不总是告诉您原因。考虑可能影响结果的其他因素，以得出有意义的结论。
换句话说，通过考虑所有这些因素，您可以将统计结果转化为网站优化方法的明确行动号召。
统计意义：挑战和考虑因素
当然，事情并不总是一帆风顺。在我们的旅程中，我们将面临各种问题，从数据差异到算法偏见。但这就是让事情变得有趣的原因，对吧？这是因为，如果我们保持警惕并不断完善我们的方法，我们就可以克服出现的每一个困难。换句话说，统计显着性是一种有效的工具，但它并不是灵丹妙药。以下是一些需要记住的事情：
#1.样本量很重要
想象一下抛硬币十次。你得到五个头和五个尾。是不是很均匀呢？想象一下将其翻转 1,000 次。该比率可能相当接近 50-50。同样，数据样本的大小也会影响统计测试的可靠性。一般来说，样本量越大，结果就越确定。
#2.谨防混淆变量
假设您在推出新的社交媒体活动后发现销售额有所增加。干杯!但等一下。是否有其他因素在起作用，或者活动本身导致了销售额的增长？也许竞争对手只是倒闭了，或者可能是国庆节整体销售额增加了。导致结果的因素是这些无关的因素，它们可能会扭曲您的结果。因此，在分析数据时，请考虑可能的混杂因素。
#3。 语境
统计显着性可以表明某件事是否正在发生，但不一定能解释原因。但是，如果一个地区的人口恰好比另一个地区的人口多，那么两个地区之间的网站流量在统计上的显着差异并不能说明那么多。本质上，在得出结论时，请始终牢记数据和业务环境的背景。
＃4。永远不要放弃专家
尽管本文提供了坚实的基础，但统计分析可能会变得复杂，特别是在处理复杂情况或庞大数据集时。因此，如果您遇到这些情况，请不要犹豫向统计学家或数据分析师寻求建议。这是因为它们可以帮助您选择适当的程序、解释您的发现并避免常见的统计错误。
利用统计显着性的最佳实践
那么，在统计显着性领域取得成功的秘诀是什么？为了避免常见的陷阱并确保结果的准确性，研究人员应考虑以下策略：
#1.确保稳健的实验设计
为了充分发挥统计显着性，我们需要从坚实的基础开始。这意味着从一开始就确保稳健的实验设计和方法。这可能涉及使用随机分配组或仔细定义测试参数等技术。这就像建造一座房子——你需要一个坚固的地基来支撑上面的结构。
#2.投资数据素养和培训
您需要投资于整个组织中所有利益相关者的数据素养和培训。从领导到一线员工，每个人都参与数据驱动的决策。这类似于让每个人都在谈判桌上占有一席之地：了解数据的人越多，您就越有能力做出明智的决策。
＃3。拥抱数据实验文化
不要害怕尝试新的想法和技术。 A/B 测试以及其他实验方法使您能够收集数据并确定在受控设置中效果最佳的方法。统计显着性使您能够确定观察到的效果是否真正相关或只是随机机会。这是因为培养实验文化可以让您不断优化策略并保持领先地位。
＃4。促进数据分析师和业务利益相关者之间的合作
当数据分析师和业务利益相关者公开沟通和协作时，最有效的数据分析就会发生。这是因为分析师可以贡献技术能力和统计信息，而业务利益相关者则可以提供领域知识和背景。反过来，这种合作策略可确保统计结果转化为与业务特定目标和问题相关的实用见解。
＃5。投资数据可视化工具
复杂的数据可能令人望而生畏且难以理解。尽管如此，数据可视化工具可以帮助您以清晰、简单且具有视觉吸引力的方式传达您的发现。此外，图表、图形和其他视觉功能可以帮助利益相关者掌握数据讲述的故事，即使他们缺乏强大的统计背景。
＃6。专注于持续改进
数据分析是一个持续的过程。定期跟踪您的结果并利用它们来改进您的方法。请记住，随着商业世界的变化，您的数据分析也应该发生变化。这意味着制定一个持续改进的周期可确保您的数据驱动决策随着时间的推移保持相关性和有效性。
遵循这些最佳实践将确保您有效地利用统计显着性来产生真正的商业利益。
将统计意义付诸行动
让我们看一些现实世界的例子，说明企业如何利用统计显着性的力量：
案例研究 1：优化营销活动
一家服装批发商采用 A/B 测试和统计分析来确定营销活动中各种电子邮件主题行的影响。通过关注点击率的统计显着差异，他们能够发现对目标群体最有效的主题行，从而显着提高网站流量和销售额。
案例研究 2：改善客户体验
流媒体服务使用统计分析来识别流失率（取消）较高的客户群。通过评估这些细分市场中的用户行为和兴趣，他们能够提供有针对性的干预措施，例如量身定制的建议或特殊内容。从统计上看，损失的显着减少使流媒体服务能够留住更多消费者并提高其长期盈利能力。
这些只是几个例子，但它们展示了如何利用统计显着性为各个行业的数据驱动决策提供信息。通过遵循本文概述的步骤并考虑最佳实践，您可以解锁数据中隐藏的见解，并将其转化为您的企业的竞争优势。
什么是 P 值？
p 值是对随机发生观察到的差异的概率的度量。
什么是无统计学意义？
如果分析表明与观察到的差异一样大（或大于）的差异将在二十次中偶然出现一次以上（p > 0.05），则结果被判定为“统计上不显着”。
什么是统计显着性 p 值？
统计上显着（P < 0.05）的结果被认为是由真实治疗效果产生的，忽略了这样一个事实：原假设成立的效果比较中，每 1 次比较就有 20 次会产生显着的结果（P < 0.05）。
您如何知道结果是否具有统计显着性？
如果一项研究的 P 值小于预定的 alpha，则该研究具有统计显着性。简而言之，P 值小于预定义的 alpha 表示结果具有统计显着性。 AP 值大于或等于 alpha 并不表示具有统计显着性结果。
总结
统计显着性是确定结果是否有意义或仅仅是偶然产物的关键概念。这意味着，如果您理解科学研究的定义、重要性和程序，并使用重要的策略进行正确的分析，您就可以更好地进行科学研究并做出明智的决策。请记住，虽然统计显着性很重要，但它并不是评估研究有用性的唯一方法。在确定结果的真实意义时，效应大小、置信区间和重复性都是重要的考虑因素。
因此，我要求您对公司的程序进行更彻底的检查。您是否充分利用了统计显着性？您是否为员工提供了做出数据驱动决策所需的正确资源和培训？如果没有，现在就是开始的最佳时机。
参考资料
- investopedia.com
- indeed.com
- blog.hubspot.com
- 优化网
