Il test di ipotesi è stato introdotto da Ronald Fisher, Jerzy Neyman, Karl Pearson e il figlio di Pearson, Egon Pearson. Il test di ipotesi è un metodo statistico utilizzato per prendere decisioni statistiche utilizzando dati sperimentali. Il test di ipotesi è fondamentalmente un’ipotesi che facciamo sul parametro della popolazione.
Termini e concetti chiave
- Ipotesi nulla: l’ipotesi nulla è un’ipotesi statistica che presuppone che l’osservazione sia dovuta a un fattore di probabilità., L’ipotesi nulla è indicata da; H0: μ1 = μ2, che mostra che non vi è alcuna differenza tra i due mezzi di popolazione.
- Ipotesi alternativa: Contrariamente all’ipotesi nulla, l’ipotesi alternativa mostra che le osservazioni sono il risultato di un effetto reale.
- Livello di significatività: si riferisce al grado di significatività in cui accettiamo o rifiutiamo l’ipotesi nulla. L’accuratezza del 100% non è possibile per accettare o rifiutare un’ipotesi, quindi selezioniamo un livello di significatività che di solito è del 5%.,
- Errore di tipo I: Quando rifiutiamo l’ipotesi nulla, sebbene quell’ipotesi fosse vera. L’errore di tipo I è indicato da alpha. Nei test di ipotesi, la curva normale che mostra la regione critica è chiamata regione alfa.
- Errori di tipo II: Quando accettiamo l’ipotesi nulla ma è falsa. Gli errori di tipo II sono indicati da beta. Nei test di ipotesi, la curva normale che mostra la regione di accettazione è chiamata regione beta.
- Potenza: solitamente nota come probabilità di accettare correttamente l’ipotesi nulla. 1-beta è chiamato potere dell’analisi.,
- Test a una coda: quando l’ipotesi statistica data è un valore come H0: μ1 = μ2, viene chiamato test a una coda.
- Test a due code: quando l’ipotesi statistica data assume un valore minore o maggiore di, viene chiamato test a due code.
Decisione statistica per il test di ipotesi
Nell’analisi statistica, dobbiamo prendere decisioni sull’ipotesi. Queste decisioni includono decidere se dovremmo accettare l’ipotesi nulla o se dovremmo rifiutare l’ipotesi nulla., Ogni test nel test di ipotesi produce il valore di significatività per quel particolare test. Nel test di ipotesi, se il valore di significatività del test è maggiore del livello di significatività predeterminato, allora accettiamo l’ipotesi nulla. Se il valore di significatività è inferiore al valore predeterminato, allora dovremmo rifiutare l’ipotesi nulla., Ad esempio, se vogliamo vedere il grado di relazione tra due prezzi delle azioni e il valore di significatività del coefficiente di correlazione è maggiore del livello di significatività predeterminato, allora possiamo accettare l’ipotesi nulla e concludere che non vi era alcuna relazione tra i due prezzi delle azioni. Tuttavia, a causa del fattore di probabilità, mostra una relazione tra le variabili.
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