Testarea ipotezelor a fost introdusă de Ronald Fisher, Jerzy Neyman, Karl Pearson și fiul lui Pearson, Egon Pearson. Testarea ipotezelor este o metodă statistică care este utilizată în luarea deciziilor statistice folosind date experimentale. Testarea ipotezelor este practic o presupunere pe care o facem despre parametrul populației.
Termeni și concepte cheie
- ipoteza nulă: ipoteza nulă este o ipoteză statistică care presupune că observația se datorează unui factor de șansă., Ipoteza nulă este notată cu; H0: μ1 = μ2, ceea ce arată că nu există nicio diferență între cele două mijloace de populație.
- ipoteza alternativă: contrar ipotezei nule, ipoteza alternativă arată că observațiile sunt rezultatul unui efect real.
- nivelul de semnificație: se referă la gradul de semnificație în care acceptăm sau respingem ipoteza nulă. Precizia de 100% nu este posibilă pentru acceptarea sau respingerea unei ipoteze, deci selectăm un nivel de semnificație care este de obicei de 5%.,
- eroare de tip I: când respingem ipoteza nulă, deși această ipoteză era adevărată. Eroarea de tip I este notată cu alfa. În testarea ipotezelor, curba normală care arată regiunea critică se numește regiunea alfa.
- erori de tip II: când acceptăm ipoteza nulă, dar este falsă. Erorile de tip II sunt notate cu beta. În testarea ipotezelor, curba normală care arată regiunea de acceptare se numește regiunea beta.
- putere: cunoscută de obicei ca probabilitatea de a accepta corect ipoteza nulă. 1-beta se numește puterea analizei.,
- test unilateral: date statistice, ipoteza este o valoare ca H0: μ1 = μ2, este numit test unilateral.
- testul cu două cozi: când ipoteza statistică dată presupune o valoare mai mică sau mai mare decât valoarea, se numește testul cu două cozi.
decizie Statistică pentru testarea ipotezelor
în analiza statistică, trebuie să luăm decizii cu privire la ipoteză. Aceste decizii includ decizia dacă ar trebui să acceptăm ipoteza nulă sau dacă ar trebui să respingem ipoteza nulă., Fiecare test în testarea ipotezelor produce valoarea de semnificație pentru acel test special. În testarea ipotezelor, dacă valoarea de semnificație a testului este mai mare decât nivelul de semnificație predeterminat, atunci Acceptăm ipoteza nulă. Dacă valoarea semnificației este mai mică decât valoarea predeterminată, atunci ar trebui să respingem ipoteza nulă., De exemplu, dacă dorim să vedem gradul de relație dintre două prețuri ale acțiunilor și valoarea de semnificație a coeficientului de corelație este mai mare decât nivelul de semnificație predeterminat, atunci putem accepta ipoteza nulă și putem concluziona că nu există nicio relație între cele două prețuri ale acțiunilor. Cu toate acestea, datorită factorului de șansă, acesta arată o relație între variabile.
pagini similare:
- analiza statistică a puterii
