No estoy seguro de lo que quieres decir por "adecuado nivel de significación."
Básicamente, ¿cómo asegurarse de que usted quiere es estar a tu elección. Con frecuencia se utiliza la analogía es la presunción de inocencia. Se le considera culpable sólo si esto se demuestra más allá de la razonable duda. Pero, ¿qué es razonable?
Esto es para que usted decida. Si usted requiere una evidencia muy fuerte, a continuación, la probabilidad de un falso positivo de la conclusión (error de Tipo I) disminuye. Pero esto aumentará la probabilidad de un falso negativo conclusión (error de Tipo II).
En la presunción de inocencia analogía: Si cambia la ley en una manera que se requiere más evidencia para una condena, se le envía menos personas inocentes a la cárcel (Tipo I), pero también le permitirá más culpable ir (Tipo II).
El nivel de significancia es la probabilidad de un error Tipo I se produzca.
En algunas situaciones, usted puede realizar un análisis de costo-beneficio. En el control de calidad que usted puede ser capaz de determinar el costo de los daños causados por un mal funcionamiento de una parte y, a continuación, compare esto con el costo de perder un buen funcionamiento del parte. El uso de estos en realidad se puede calcular un costo de minimizar el nivel de significación. Sin embargo, en otras situaciones esto no es factible, o a veces ni siquiera deseable. Entonces usted tiene que tomar su propia decisión sobre el nivel de significación.
En econometría de las más utilizadas de los niveles de significación son el 0,1%, 1% y 5%. Mi entendimiento es que esta es una regla de oro y no hay realmente ninguna de cálculo detrás de él. (Puedo estar equivocado.)
Dado que algunos de los datos que usted podría decir que "los resultados son significativos al 5% de nivel, pero no en el 1% de nivel, o puede simplemente dar el valor de p, esto es lo que se suele hacer.
