Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

А не обнаружить какие-то реально существующие взаимосвязи – это не так страшно. Это как в правосудии: выпустить виновного считается менее критичным, нежели обвинить невиновного…

Статисты придали этим вещам названия в виде нулевой (H

) и альтернативной (H

) гипотез. H

говорит, что обнаруженных закономерностей, взаимосвязей или отличий в генеральной совокупности нет – это исключительно случайность, которая имеет место только в исследуемой Вами выборке.

Я в свое время для себя просто запомнил, что нулевая гипотеза (H

) – это ноль различий / взаимосвязей / закономерностей.

Только если вероятность H

крайне низка – принимается альтернативная гипотеза (H

), что обнаруженная в выборке закономерность имеет место и в генеральной совокупности.

Т.е., в практике мы пытаемся в первую очередь ответить на вопрос – какова вероятность, что выведенная нами взаимосвязь между параметрами или закономерность является случайной и ее на самом деле нет в генеральной совокупности?

Например, криминалист, собрав все известные случаи, видит вроде как закономерность, что серийные маньяки орудуют в пределах трех кварталов от места жительства.

Конечно, проще всего было бы взять еще пару выборок из генеральной совокупности и убедиться, что в них также наблюдается такая связь. Но это не всегда возможно. И все равно ответ не может быть точным, пока не будет изучена вся генеральная совокупность.

Для того, чтобы чувствовать себя поувереннее, распространяя полученные на выборке закономерности на всю генеральную совокупность, используется очень узкий интервал – не более 5% вероятности ошибки.

Все закономерности (взаимосвязи, различия), вероятность ошибки по которым ниже этого интервала (т.е. менее 5%), считаются статистически значимыми. В англоязычной литературе обозначаются Sig., Significant.

Именно наличие значимых закономерностей позволяет распространять полученные на выборке результаты на всю генеральную совокупность.

Как это работает? Например, мы хотим выяснить, проводят ли женщины больше времени в соцсетях, чем мужчины. Мы взяли определенную выборку из 1000 женщин и мужчин и обнаружили, что мужчины в среднем проводят в сетях 5 часов в неделю, а женщины 7 часов. Получается, что женщины на 2 часа (на 40%!) больше сидят в сетях.