Статистическая мощность

Статистическая мощность в математической статистике — вероятность отклонения основной (или нулевой) гипотезы при проверке статистических гипотез в случае, когда конкурирующая (или альтернативная) гипотеза верна. Чем выше мощность статистического теста, тем меньше вероятность совершить ошибку второго рода. Величина мощности также используется для вычисления размера выборки, необходимой для подтверждения гипотезы с необходимой силой эффекта.

Применение

Величина мощности при проверке статистической гипотезы зависит от следующих факторов:

• величины уровня значимости, обозначаемого греческой буквой $\alpha$, на основании которого принимается решение об отвержении или принятии альтернативной гипотезы;
• величины эффекта (то есть разности между сравниваемыми средними);
• размера выборки, необходимой для подтверждения статистической гипотезы.

Основные параметры для определения мощности показаны на схеме.

Статистическая мощность

Уровень значимости ($\alpha$) выбирается исследователем и определяет вероятность совершения ошибки первого рода. Вероятность того, что альтернативная гипотеза верна, но решение принимается в пользу нулевой гипотезы (ошибка второго рода), обозначается греческой буквой $\beta$. Тогда вероятность принятия правильного решения при истинной альтернативной гипотезе (мощность) равна $1-\beta$.

При известном стандартном отклонении генеральной совокупности и заданном уровне значимости $\alpha =0,05$ мощность $1-\beta$ можно вычислить с использованием Z-критерия по формуле

$1-\beta =P(Z>\frac{\mu {}_0+1,64(SE)-{\mu }_1}{SE})$,

где $\mu {}_0$ есть среднее при нулевой гипотезе, $\mu {}_1$ — среднее при альтернативной гипотезе, $1,64$ — величина критического значения Z-статистики при одностороннем Z-тесте, и $SE$ — стандартная ошибка.

Величина эффекта определяет вероятность совершения ошибки второго рода. Коэффициент величины эффекта называется мерой эффекта $d$. Был введён в употребление Дж. Коэном и вычисляется как отношения разности между сравниваемыми средними к стандартному отклонению $d=\frac{\mu {}_0-\mu {}_1}{\sigma }$.

Размер выборки, необходимой для подтверждения статистической гипотезы, влияет на статистическую мощность, так как с увеличением выборки уменьшается стандартная ошибка, а следовательно, увеличивается мощность.

См. также

• Проверка статистических гипотез
• Ошибки первого и второго рода
• Статистический критерий
• Уровень значимости

Литература

• Шаблон:Книга
• Hays, W. Statistics (5th ed.). Cengage Learning, 1994.