2) статистических оценок (+)
3) рассмотрения альтернативной гипотезы
4) оценки структуры совокупности
Истинность нулевой гипотезы оценивают по результатам статистического анализа выборочных данных, то есть на основании статистических оценок и их неопределённости. Рассчитываются точечная оценка параметра, стандартная ошибка, значение статистического критерия и соответствующее ему значение p. Затем полученный результат сопоставляют с заранее установленным уровнем статистической значимости α, обычно 0,05.
Если p ≤ α, нулевую гипотезу отвергают как недостаточно согласующуюся с наблюдаемыми данными; если p > α, оснований для её отвергания нет. Последняя формулировка принципиально важна: отсутствие статистической значимости не доказывает абсолютную истинность нулевой гипотезы, а лишь указывает на недостаток доказательств против неё. Число наблюдений влияет на точность оценок и статистическую мощность, но само по себе не определяет вывод.
Альтернативная гипотеза необходима для формулировки направления и содержания статистического теста, однако решение принимается не простым сравнением гипотез, а по количественной характеристике расхождения между наблюдаемыми данными и моделью нулевой гипотезы. Поэтому правильным является вариант, связанный со статистическими оценками.
| Элемент статистического вывода | Содержание | Роль при проверке гипотезы |
|---|---|---|
| Нулевая гипотеза H0 | Предположение об отсутствии различий, эффекта или связи | Формирует исходную модель, с которой сравнивают данные |
| Статистическая оценка | Выборочная характеристика параметра: среднее, доля, отношение рисков, коэффициент корреляции | Отражает величину наблюдаемого эффекта |
| Стандартная ошибка | Мера вариабельности оценки при повторном формировании выборок | Позволяет учитывать точность и устойчивость полученного результата |
| Статистика критерия | Нормированное расхождение между наблюдаемой оценкой и значением, ожидаемым при H0 | Используется для расчёта вероятности получить такие данные при справедливости H0 |
| p-значение | Вероятность получить наблюдаемый или более выраженный результат при условии справедливости H0 | Сравнивается с уровнем значимости; не является вероятностью истинности H0 |
| Уровень значимости α | Допустимая вероятность ошибки первого рода — ошибочного отвергания истинной H0 | Заранее задаёт порог статистического решения |
| Доверительный интервал | Диапазон правдоподобных значений оцениваемого параметра | Помогает оценить не только статистическую значимость, но и точность и клиническую значимость эффекта |
Интерпретация результата должна учитывать не только p-значение, но и размер эффекта, доверительный интервал, дизайн исследования и клинический контекст. При малой выборке реальный эффект может остаться невыявленным из-за низкой статистической мощности. При очень большой выборке даже минимальное, практически несущественное различие способно стать статистически значимым. Поэтому статистический вывод не заменяет содержательную медицинскую оценку результата.