Содержание
В выводной статистике гипотезы формируются как предварительные ответы на вопросы исследования. Статистическое гипотетическое тестирование позволяет нам оценивать гипотезы о параметрах популяции на основе выборочной статистики. Тип тестирования варьируется в зависимости от уровня измерения участвующих переменных. Если предполагается, что параметр совокупности больше или меньше некоторого значения, используется односторонний тест. Если в гипотезе исследования не указано направление, используется двусторонний тест. Двухсторонний тест покажет, есть ли разница в значениях участвующих переменных.
Соберите данные для параметров населения. Определите, есть ли теоретическая основа, которая указывает на определенную разницу в направлении для параметров. Указанная разница будет указываться путем указания, что значение одной переменной выше или ниже, чем значение другой переменной. Эта информация позволяет вам решить, подходит ли двусторонний тест.
Сделайте предположения относительно уровня измерения переменной, метода выборки, размера выборки и параметров популяции. Используйте эти предположения, чтобы сформулировать свои гипотезы. Ваша первая гипотеза будет вашей исследовательской гипотезой, или H1. Эта гипотеза утверждает разницу в параметрах населения. Ваша вторая гипотеза будет вашей нулевой гипотезой, или H0. Эта гипотеза противоречит гипотезе исследования и утверждает, что нет разницы между средним значением популяции и заданным значением.
Рассчитайте тестовую статистику альфа. Альфа - это уровень вероятности отклонения нулевой гипотезы. Альфа обычно устанавливается на уровнях .05, .01 или .001, то есть допустимая погрешность составляет 5%, 1% или 0,1%. Для двустороннего теста разделите значение альфа на 2 и сравните его с Z-статистикой, если известно стандартное отклонение, или t-статистикой, если стандартное отклонение не известно.
Проверьте нулевую гипотезу, чтобы определить, есть ли разница между параметром совокупности. Цель состоит в том, чтобы отклонить нулевую гипотезу, чтобы обеспечить поддержку гипотезы исследования. Когда значение вероятности меньше, чем альфа, мы отвергаем нулевую гипотезу и поддерживаем гипотезу исследования. Когда значение вероятности больше, чем альфа, мы не можем отклонить нулевую гипотезу.