统计显著性(statistical significance)和现实意义(practical significance)的区别

统计显著性是指抽样误差影响均值差异的可能性较小。统计显著性来自所使用的数据和分析师对结果的信心。换句话说，统计显著性反映了偶然获得观测数据的低概率。...

介绍

统计显著性是指抽样误差影响均值差异的可能性较小。统计显著性来自所使用的数据和分析师对结果的信心。换句话说，统计显著性反映了偶然获得观测数据的低概率。

为了确定统计显著性，使用显著性水平。P值是被计算的检验统计量将获得一个等于或小于固定值或称为“有效水平”的值的概率α’. 如果P值等于或小于α, 然后，这些数据被认为在统计上具有显著性α. 因此如果α=.05则结果显著，P<0.05。

差异

一。统计显著性意味着两个变量之间存在关系的概率，而实际显著性意味着变量和现实场景之间存在关系。

二。统计显著性是以数学和样本量为中心的。决策结果的适用性产生了现实意义。实际意义更具主观性，除统计意义外，还取决于成本、时间、目标等外部因素。

可以结合实例来理解上述差异。某区校方对在校男女学生参加体育活动的情况进行了调查，结果发现，有60%的男生和57%的女生参加户外运动。因此，调查显示，参加户外运动的男生和女生之间有3%的差异。现在关键是这3%的差异在统计上和实际上有多大的意义。这3%的统计意义取决于用于确定男孩和女孩参加体育运动百分比的数据的大小。如果使用足够大的样本量，则差异具有统计学意义；如果使用非常小的样本量，则差异具有统计学意义。因此，样本量越大，计算结果的统计显著性就越高。

另一方面，如果根据这3%的差异作出决定或采取行动或需要采取行动，这3%的差异就会产生实际意义。如果费用允许，当局可考虑促进女生参加体育运动，以便在户外运动中实现更多的两性平等。在这种情况下，3%的差异虽然很小，但实际上可能是显著的。

我们可以考虑另一种情况，差别是40%。如果样本量足够大，那么这40%的差异无论在统计上还是在实践上都是显著的，因为40%的差异太大，不足以保证当局立即采取行动来解决巨大的不平衡。然而，如果样本量足够小，那么40%的差异既不具有统计学意义，也不具有实际意义，尽管40%的数字足够大。

总结

一。统计显著性是指结果是偶然获得的可能性，即两个变量之间存在关系的概率。现实意义是指变量与现实世界状况之间的关系。统计显著性取决于样本量，实际显著性取决于成本、时间、目标等外部因素。统计显著性并不保证实际显著性，但要具有实际意义，数据必须具有统计显著性。

参考文献：

1.实际意义与统计意义：可在http://www.moresteam.com

2.实际意义与统计意义：见http://atrium.lib.uogelph

发表于 2021-06-24 15:04
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分类：数学

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