Tingkat Signifikansi dalam Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis adalah proses ilmiah luas yang digunakan lintas disiplin ilmu statistik dan sosial. Dalam studi statistik, hasil yang signifikan secara statistik (atau satu dengan signifikansi statistik) dalam tes hipotesis dicapai ketika nilai-p kurang dari tingkat signifikansi yang ditentukan. Itu nilai p adalah probabilitas memperoleh statistik uji atau hasil sampel yang ekstrem atau lebih ekstrem daripada yang diamati dalam penelitian ini sedangkan tingkat signifikansi atau alfa memberi tahu peneliti bagaimana hasil ekstrem harus ditolak itu hipotesis nol. Dengan kata lain, jika nilai-p sama atau kurang dari tingkat signifikansi yang ditentukan (biasanya dilambangkan oleh α), peneliti dapat dengan aman mengasumsikan bahwa data yang diamati tidak konsisten dengan asumsi itu itu hipotesis nol benar, artinya hipotesis nol, atau premis bahwa tidak ada hubungan antara variabel yang diuji, dapat ditolak.

Dengan menolak atau menyangkal hipotesis nol, seorang peneliti menyimpulkan bahwa ada dasar ilmiah untuk Kepercayaan adalah beberapa hubungan antara variabel dan bahwa hasilnya bukan karena kesalahan pengambilan sampel atau kesempatan. Sementara menolak hipotesis nol adalah tujuan utama dalam sebagian besar studi ilmiah, penting untuk dicatat penolakan hipotesis nol tidak setara dengan bukti dari alternatif peneliti hipotesa.

Konsep signifikansi statistik adalah dasar untuk pengujian hipotesis. Dalam sebuah penelitian yang melibatkan menggambar sampel acak dari populasi yang lebih besar dalam upaya untuk membuktikan beberapa hasil yang dapat diterapkan pada populasi secara keseluruhan, ada potensi konstan untuk data penelitian menjadi hasil dari kesalahan pengambilan sampel atau kebetulan atau kesempatan. Dengan menentukan tingkat signifikansi dan menguji nilai-p terhadapnya, seorang peneliti dapat dengan percaya diri menegakkan atau menolak hipotesis nol. Tingkat signifikansi, dalam istilah yang paling sederhana, adalah probabilitas ambang untuk menolak hipotesis nol secara salah padahal kenyataannya benar. Ini juga dikenal sebagai kesalahan tipe I menilai. Tingkat signifikansi atau alpha karena itu terkait dengan tingkat kepercayaan keseluruhan tes, yang berarti bahwa semakin tinggi nilai alpha, semakin besar kepercayaan diri dalam tes.

Kesalahan tipe I, atau kesalahan jenis pertama, terjadi ketika hipotesis nol ditolak ketika pada kenyataannya itu benar. Dengan kata lain, kesalahan tipe I sebanding dengan false positive. Kesalahan tipe I dikendalikan dengan menentukan tingkat signifikansi yang sesuai. Praktik terbaik dalam pengujian hipotesis ilmiah menuntut pemilihan tingkat signifikansi sebelum pengumpulan data dimulai. Tingkat signifikansi yang paling umum adalah 0,05 (atau 5%) yang berarti bahwa ada kemungkinan 5% bahwa tes akan menderita kesalahan tipe I dengan menolak hipotesis nol yang sebenarnya. Level signifikansi ini sebaliknya diterjemahkan menjadi 95% tingkat kepercayaan, artinya lebih dari serangkaian uji hipotesis, 95% tidak akan menghasilkan kesalahan tipe I.