什麼是統計顯著性？
438 閱讀 · 更新時間 2024年12月5日
統計顯著性是分析師確定數據結果不僅僅是偶然性而引起的決策。統計假設檢驗是分析師用來作出這種判斷的方法。這個檢驗會提供一個 P 值，P 值是觀察到的數據結果極端程度的概率，假設這些結果完全是由偶然性引起的。一般認為 P 值為 5% 或更低時具有統計顯著性。
定義
統計顯著性是指分析師通過統計方法確定數據結果並非偶然性導致的決策。通常使用統計假設檢驗來判斷結果的顯著性，其中 P 值是關鍵指標。P 值表示在假設結果完全由偶然性引起的情況下，觀察到的數據結果極端程度的概率。一般認為，當 P 值小於或等於 5% 時，結果具有統計顯著性。
起源
統計顯著性的概念起源於 20 世紀初，隨着統計學的發展而逐漸完善。最早的統計假設檢驗方法由羅納德·費希爾（Ronald Fisher）在 1920 年代提出，他引入了 P 值的概念，成為現代統計分析的基礎。
類別和特徵
統計顯著性主要通過不同的假設檢驗方法來實現，如 t 檢驗、卡方檢驗和 ANOVA 等。這些方法各有其適用場景和特點。例如，t 檢驗適用於比較兩個樣本均值，卡方檢驗用於分析分類數據的獨立性，而 ANOVA 則用於比較多個組之間的均值差異。每種方法都有其優缺點，選擇合適的方法取決於數據類型和研究問題。
案例研究
在製藥行業，統計顯著性常用於臨牀試驗中。例如，輝瑞公司在其 COVID-19 疫苗的臨牀試驗中使用統計顯著性來驗證疫苗的有效性。通過假設檢驗，他們能夠證明疫苗組與安慰劑組之間的感染率差異具有統計顯著性，從而支持疫苗的批准和使用。另一個例子是科技公司 A/B 測試中，谷歌常用統計顯著性來評估新功能對用户行為的影響。通過分析用户數據，谷歌能夠確定新功能是否顯著提高了用户參與度。
常見問題
投資者在應用統計顯著性時常遇到的問題包括誤解 P 值的意義，認為低 P 值意味着結果重要性，而實際上它僅表示結果的偶然性概率。此外，過度依賴統計顯著性而忽視實際效應大小也是常見誤區。投資者應結合效應大小和實際意義來全面評估結果。
