What is the difference between statistical and practical significance?

Statistical significance means a result is unlikely due to chance. Practical significance means the effect is large enough to matter in the real world.

Can a result be statistically significant but not practically important?

Yes. With large samples, tiny differences can be statistically significant while being too small to have any real-world impact.

How do you determine practical significance?

Look at effect size, cost-benefit analysis, and domain expertise. A statistically significant 0.1% improvement may not justify the effort.

Why do large samples produce more significant results?

Larger samples reduce standard error, making it easier to detect even tiny differences. This is why effect size matters alongside p-values.

စာရင်းအင်းနှင့် လက်တွေ့အရေးပါမှု

"သိသာထင်ရှား" ဆိုတာ အမှန်တကယ် ဘာကို ဆိုလိုသနည်း?

သုတေသီတစ်ဦးက ရလဒ်သည် "စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှား" ဟုပြောသောအခါ လေ့လာတွေ့ရှိသော အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် သက်သက် ကံအကြောင်းကြောင့် ဖြစ်ရန် မဖြစ်နိုင်သလောက် ဆိုလိုသည်။

သို့သော် ဤနေရာတွင် ချို့ယွင်းချက်ရှိသည် -- စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသည်ဆိုသည်မှာ အရေးကြီး၊ အဓိပ္ပာယ်ရှိ သို့မဟုတ် အသုံးဝင်သည်ဟု မဆိုလိုပါ။

သေးငယ်သော အကျိုးသက်ရောက်မှုများ အထင်ကြီးစရာ ဖြစ်သောအခါ

ကုမ္ပဏီတစ်ခုက ဝဘ်ဆိုက် ဒီဇိုင်းအသစ်ကို စမ်းသပ်ပြီး သုံးစွဲသူများ ဆိုက်ပေါ်တွင် ပျမ်းမျှ 0.8 စက္ကန့် ပိုကြာကြောင်း တွေ့ရှိသည်ဟု မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ဧည့်သည် 500,000 နမူနာဖြင့် p-တန်ဖိုး 0.001 ထွက်သည်။ သို့သော် ပိုဖတ်ရှုချိန် 0.8 စက္ကန့်သည် စီးပွားရေးအတွက် အမှန်တကယ် အရေးပါပါသလား?

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားမှုသည် နမူနာအရွယ်အစားပေါ် အလွန် မူတည်သောကြောင့် ဤသို့ ဖြစ်သည်။ နမူနာ လုံလောက်စွာ ကြီးမားပါက ဆူညံသံအဆင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုများကိုပင် ဖမ်းယူနိုင်သည်။

ဥပမာ

ဆေးဝါးကုမ္ပဏီတစ်ခုက သွေးပေါင်ချိန်ဆေးအသစ်ကို လူနာ 50,000 တွင် စမ်းသပ်သည်။ ဆေးသည် systolic သွေးပေါင်ချိန်ကို 1.2 mmHg လျှော့ချပြီး p = 0.003 ဖြစ်သည်။ သို့သော် ဆရာဝန်များက အနည်းဆုံး 5-10 mmHg လျှော့ချမှကို ဆေးခန်းဆိုင်ရာ အဓိပ္ပာယ်ရှိသည်ဟု မှတ်ယူသည်။ ဆေးသည် စာရင်းအင်းအရ "အလုပ်လုပ်" သော်လည်း လက်တွေ့တွင် အသုံးမဝင်ပါ။

လက်တွေ့ သိသာထင်ရှားမှု: ၎င်းသည် အမှန်တကယ် အရေးပါပါသလား?

လက်တွေ့ သိသာထင်ရှားမှုသည် ကွဲပြားသော မေးခွန်းကို မေးသည် -- အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် အရေးပါရန် လုံလောက်စွာ ကြီးမားပါသလား?

နမူနာအရွယ်အစားက ရှုပ်ထွေးမှု ဖန်တီးပုံ

နမူနာငယ်များတွင် ဆန့်ကျင်ဘက် ပြဿနာ ရှိသည်။ ပါဝင်သူ နည်းလွန်းပါက အမှန်တကယ် အရေးကြီးသော အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ရှာမတွေ့နိုင်ပါ။ ဤသို့ဆိုလျှင် p-တန်ဖိုးသာမက အကျိုးသက်ရောက်မှု၏ အမှန်တကယ် အရွယ်အစားကိုလည်း ကြည့်ရှုပြီး အကြောင်းအရာနှင့် နှိုင်းယှဉ်ဆုံးဖြတ်ရမည်။

စာရင်းအင်းများ လမ်းလွဲစေသောအခါ

ခေါင်းစဉ်များသည် အကျိုးသက်ရောက်မှုအရွယ်အစား ဖော်ပြခြင်းမရှိဘဲ စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော တွေ့ရှိချက်များကို သတင်းပို့ရန် နှစ်သက်သည်။ ကိုယ့်ကိုယ်ကို ကာကွယ်ရန် အမြဲမေးပါ -- အကျိုးသက်ရောက်မှု ဘယ်လောက် ကြီးသနည်း? ဤကွာခြားချက်သည် သင့်အပြုအမူ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပြောင်းလဲစေပါမည်လား?

အဓိက သင်ခန်းစာ

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားမှုသည် အကျိုးသက်ရောက်မှု အမှန်တကယ် ဖြစ်နိုင်ချေ ရှိမရှိ ပြောပြသည်။ လက်တွေ့ သိသာထင်ရှားမှုသည် ၎င်း အမှန်တကယ် အရေးပါမပါ ပြောပြသည်။ ရလဒ်တစ်ခုသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော်လည်း အထူးသဖြင့် နမူနာကြီးမားပါက ဂရုစိုက်ရန် သေးငယ်လွန်းနိုင်သည်။ p-တန်ဖိုးသာမက အကျိုးသက်ရောက်မှု အရွယ်အစားကို အမြဲကြည့်ပါ။