Читать книгу "Искусство статистики. Как находить ответы в данных - Дэвид Шпигельхалтер"

Разработка и использование статистических критериев и P-значений традиционно составляют значительную часть стандартного курса статистики и, к сожалению, обеспечивают этой области репутацию места, где в основном следует брать нужную формулу и использовать нужную таблицу. И хотя цель этой книги – сформировать более широкий взгляд на предмет, тем не менее полезно рассмотреть примеры, которые мы обсуждали, с точки зрения статистической значимости.

1. Соответствует ли ежедневное число убийств в Англии и Уэльсе распределению Пуассона?

На рис. 8.5 отображено наблюдаемое количество дней с различным числом убийств в Англии и Уэльсе за 2014–2016 годы. Всего за 1095 дней зафиксировано 1545 случаев убийства, в среднем – 1,41 в день. Если в качестве нулевой гипотезы принять, что убийства имеют распределение Пуассона со средним 1,41, то можно ожидать чисел, указанных в последнем столбце табл. 10.3. Используя тот же подход, что и для табл. 10.2, для расхождения между наблюдаемыми и ожидаемыми данными можно применить критерий согласия хи-квадрат (см. подробности в глоссарии).

Таблица 10.3

Наблюдаемое и ожидаемое количество дней с определенным числом случаев убийства в Англии и Уэльсе с апреля 2014 по март 2016 года. Критерий согласия хи-квадрат дает P-значение 0,96, что указывает на отсутствие расхождений с нулевой гипотезой о распределении Пуассона

Наблюдаемое P-значение 0,96 не значимо, поэтому нет оснований отклонять нулевую гипотезу (на самом деле согласие настолько хорошее, что это почти подозрительно). Конечно, нам не стоит предполагать, что нулевая гипотеза однозначно истинна, но было бы разумно использовать ее в качестве исходного предположения, например, при оценке изменения уровня убийств, описанного в главе 9.

2. Изменился ли уровень безработицы в Великобритании в недавнем прошлом?

В главе 7 мы показали, что квартальное изменение уровня безработицы на 3000 имело погрешность ±77 000 (то есть ±2 стандартные ошибки). Это означает, что 95-процентный доверительный интервал простирается от – 80 000 до +74 000 и явно содержит 0, соответствующий отсутствию изменения уровня безработицы. Но то, что 95-процентный доверительный интервал включает 0, логически эквивалентно тому, что оценка –3000 отклоняется от 0 меньше чем на 2 стандартные ошибки, а значит, такое изменение не отличается значимо от 0.

Это обнаруживает принципиальное сходство между проверкой гипотез и доверительными интервалами:

• двустороннее P-значение меньше 0,05, если 95-процентный доверительный интервал не включает нулевую гипотезу (обычно 0);

• 95-процентный доверительный интервал – это набор нулевых гипотез, которые не отвергаются при P  |t|) представляет двустороннее P-значение; вероятность получения какого-то большего t-значения (положительного или отрицательного) при нулевой гипотезе, что истинное значение 0. Обозначение «2 e – 16» означает, что P-значение меньше 0,0000000000000002 (то есть 15 нулей). Под таблицей дана расшифровка звездочек в терминах P-значений

Обозначения уровня значимости: ***= 0,001 **= 0,01 *= 0,05