Why do we choose different significance levels for different hypothesis tests?

Выбор разных уровней значимости для различных тестов гипотез связан с различиями в контексте исследований и возможных последствиях ошибок. fastercapital.com accountinginsights.org

Некоторые ситуации, в которых выбирают разные уровни значимости:

• Медицинские исследования. fastercapital.com Здесь могут предпочитать более консервативный уровень значимости, например 0,01, так как последствия ошибки (например, одобрение ненужного лечения) серьёзны. fastercapital.com accountinginsights.org
• Исследовательские работы, где основная цель — выявление потенциальных трендов или связей. accountinginsights.org В таких случаях может подойти уровень 0,05, который предлагает сбалансированный подход и позволяет выявить значимые закономерности без чрезмерных ограничений. accountinginsights.org
• Анализ поведения людей или компаний. 365datascience.com Здесь ожидается более случайное или неопределённое поведение, поэтому допустима высокая степень ошибки. 365datascience.com В таких случаях могут выбирать более высокий уровень значимости, например 0,05 или 0,1. 365datascience.com

Таким образом, выбор уровня значимости зависит от того, насколько значимыми могут быть возможные ошибки и какие последствия они имеют в конкретном исследовании. www.statsig.com fastercapital.com