Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

174  Н 0 верна и не отклонена согласно статистическому крите- рию – истинноотрицательный результат. Конечно, желательно минимизировать обе ошибки одновре- менно, но при заданном объеме выборки это невозможно, посколь- ку при уменьшении величины одной из них неизбежно будет воз- растать величина другой. Ошибка первого рода иначе называется уровнем статистиче- ской значимости. Уровень значимости – это максимально прием- лемая для исследователя вероятность ошибочно отклонить нуле- вую гипотезу, когда на самом деле она верна, т.е. допускаемая ис- следователем величина ошибки первого рода. Величина уровня значимости устанавливается исследователем произвольно, однако обычно принимается равным 0,05 либо 0,01, либо 0,001. В ходе применения статистического метода вычисляется зна- чение тестовой статистики (например, при использовании критерия Стьюдента – значение t ), а также соответствующее ему и числу степеней свободы значение р . Значение р – это рассчитанная в ходе статистического теста вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы об отсутст- вии различий. Метод проверки статистических гипотез заключается в срав- нении полученного значения р с принятым уровнем значимости:  если рассчитанное в статистическом тесте значение р ока- зывается больше принятого уровня значимости (обычно 0,05), то новую гипотезу Н 0 не отклоняют. Различия групп называются ста- тистически незначимыми. В этом случае нельзя утверждать, что нулевая гипотеза верна;  если значение р оказывается меньше уровня значимости, то нулевую гипотезу Н 0 отклоняют, при этом следует принять альтер- нативную гипотезу Н 1 . В данном случае различия групп называют