Схема рассуждений: проверка статистических гипотез
И в задаче, поставленной перед дегустатором чая, и в задаче о связи между переменными, которую мы только что рассмотрели, нужно ответить, по сути, на один и тот же вопрос: разумно ли считать, что дегустатор может различить вкус чая, приготовленного по-разному? Можно ли считать, что две переменные коррелируют? В обоих случаях, чтобы ответить на этот вопрос, нужно действовать по одной и той же схеме.
1. Нужно сформулировать исходную гипотезу. Чаще выбирается консервативная гипотеза: в задаче о дегустаторе чая мы предполагаем, что он не способен различить чай на вкус, а в задаче о корреляции — что переменные никак не связаны.
2. На основе доступных данных рассчитывается требуемая величина. Если данные отсутствуют или использовать их нельзя, нужно получить подходящие данные. В задаче о связи между переменными искомой величиной является коэффициент корреляции. В задаче о дегустаторе чая искомой величиной является число неверно указанных чашек во время эксперимента.
3. Если полученное значение находится в интервале, соответствующем исходной гипотезе, нет никаких оснований полагать, что исходная гипотеза ошибочна. Следовательно, мы будем по-прежнему ее придерживаться. Если полученное значение маловероятно, мы заменяем исходную гипотезу альтернативной (дегустатор может различить чай на вкус, переменные взаимосвязаны).
В учебниках по статистике исходная гипотеза называется нулевой гипотезой, альтернативная (верная в случае, когда исходная гипотеза не выполняется) совершенно ожидаемо называется альтернативной гипотезой. Вероятность, с которой может быть достигнуто полученное значение статистического показателя (при условии, что нулевая гипотеза верна), называется р-значение. Этому числу уделяется особое внимание в статистических исследованиях, так как именно оно указывает, следует ли придерживаться нулевой гипотезы или будет разумнее отказаться от нее.
В нашем случае, если дегустатор чая правильно указывает 4 чашки из 4, мы можем отвергнуть нулевую гипотезу с р-значением, равным 1,4 %. В задаче о взаимосвязи двух переменных р-значение равно 2 %: если бы переменные не были бы взаимосвязаны (нулевая гипотеза верна), то вероятность того, что коэффициент корреляции был бы равен или больше полученного нами, равнялась бы 2 %.
Что, если нулевую гипотезу нельзя опровергнуть?
Если р-значение велико, то нельзя сказать, что результат противоречит нулевой гипотезе. Однако это совершенно не означает, что мы доказали истинность этой гипотезы. Именно поэтому говорят о том, что нулевая гипотеза отвергается (либо нет), а не принимается, и тем более не говорят о доказательстве истинности нулевой гипотезы.
