不管你是在學(xué)校上學(xué)的時(shí)候還是工作的時(shí)候，自己是不是顯著的那個(gè)人呢？如果你不顯著的話，讓CFA證書幫助你吧！在CFA一級(jí)定量分析科目中也提到了顯著這個(gè)詞，今天我們老師給你說說！
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在如今的經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)驗(yàn)研究論文中，“顯著”(significant)一詞*其常見。常見的表述包括：“兩個(gè)變量的均值差異是顯著的”“……變量的估計(jì)系數(shù)是顯著的”“……變量的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著區(qū)別于0”。這些“顯著”大多表示統(tǒng)計(jì)意義上的顯著。
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要搞清楚CFA一級(jí)定量分析中的統(tǒng)計(jì)顯著的含義，先要了解假設(shè)檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)是統(tǒng)計(jì)分析的兩個(gè)主要步驟，后者是利用樣本信息估計(jì)總體特征，前者是檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果能否真實(shí)反映總體情況，或者估計(jì)結(jié)果在多大的概率上不由抽樣誤差造成。
一般認(rèn)為，現(xiàn)代意義上的假設(shè)檢驗(yàn)的雛形*早由Ronald Fisher在其《研究工作者的統(tǒng)計(jì)方法》中，為了搞清楚莊稼產(chǎn)量的差異是由人為因素(例如施肥)還是隨機(jī)差異造成的，先假設(shè)施肥不會(huì)影響莊稼產(chǎn)量，也就是所謂的“原假設(shè)”或“零假設(shè)”，然后計(jì)算施肥沒有效果的條件下被施肥莊稼的產(chǎn)量等于觀測(cè)產(chǎn)量的概率。他進(jìn)一步提出，只要這一概率小于0.05，就可以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為施肥對(duì)莊稼產(chǎn)量有影響。
Fisher的方法遭到Neyman & Pearson 的猛烈批評(píng)，后者提出Neyman-Pearson假設(shè)檢驗(yàn)。后來的學(xué)者為了調(diào)和二者矛盾，將兩種方法整合為原假設(shè)顯著性檢驗(yàn)(NHST)，NHST成為學(xué)術(shù)界的主流檢驗(yàn)方法。
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在NHST框架下，如果某個(gè)研究結(jié)果(例如根據(jù)樣本計(jì)算的均值或回歸方程中某個(gè)自變量的估計(jì)系數(shù))在原假設(shè)成立的情況下發(fā)生概率*低，就認(rèn)為該結(jié)果異于原假設(shè)是統(tǒng)計(jì)顯著的。用統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ)來說，定義顯著性水平α為：原假設(shè)為真而拒絕原假設(shè)的概率，通常事先設(shè)定為10%、5%或1%；定義p值為：原假設(shè)為真時(shí)能得到樣本觀察(估計(jì))結(jié)果或更*端結(jié)果的概率。如果p＜α，就認(rèn)為研究結(jié)果是統(tǒng)計(jì)顯著的。
所以你備考CFA一級(jí)考試，是不是對(duì)CFA一級(jí)定量分析中的統(tǒng)計(jì)顯著了解很多呢？
