Preizkušanje hipotez

Kaj je testiranje hipotez?

Preizkušanje hipotez je statistično dejanje, s katerim analitik preizkuša domnevo o populacijskem parametru. Metodologija, ki jo uporablja analitik, je odvisna od narave uporabljenih podatkov in razloga za analizo. Preizkušanje hipotez se uporablja za sklepanje na rezultat hipoteze, opravljene na vzorčnih podatkih večje populacije.

Ključni odvzemi

• Preizkušanje hipotez se uporablja za sklepanje na rezultat hipoteze, opravljene na vzorčnih podatkih večje populacije.
• Test analitiku pove, ali je njegova primarna hipoteza resnična ali ne.
• Statistični analitiki preizkušajo hipotezo z merjenjem in pregledovanjem naključnega vzorca populacije, ki se analizira.

Kako deluje testiranje hipotez

Pri testiranju hipotez analitik preizkuša statistični vzorec s ciljem sprejetja ali zavrnitve ničelne hipoteze. Test analitiku pove, ali je njegova primarna hipoteza resnična ali ne. Če ni res, analitik oblikuje novo hipotezo, ki jo je treba preizkusiti, ponavlja postopek, dokler podatki ne razkrijejo resnične hipoteze.

Statistični analitiki preizkušajo hipotezo z merjenjem in pregledovanjem naključnega vzorca populacije, ki se analizira. Vsi analitiki uporabljajo naključni vzorec populacije za testiranje dveh različnih hipotez: ničelne hipoteze in alternativne hipoteze.

Ničelna hipoteza je hipoteza, za katero analitik meni, da je resnična. Analitiki menijo, da je alternativna hipoteza neresnična, zaradi česar je dejansko nasprotno ničelni hipotezi. Tako se medsebojno izključujeta in res lahko je samo ena. Vendar bo ena od dveh hipotez vedno resnična.

Štirje koraki testiranja hipotez

Vse hipoteze se preskusijo s štiristopenjskim postopkom:

1. Prvi korak je, da analitik navede dve hipotezi, tako da je lahko le ena prava.
2. Naslednji korak je oblikovanje načrta analize, ki opisuje, kako se bodo podatki ovrednotili.
3. Tretji korak je izvedba načrta in fizična analiza vzorčnih podatkov.
4. Četrti in zadnji korak je analiza rezultatov in sprejemanje ali zavrnitev ničelne hipoteze.

Primer resničnega sveta za testiranje hipotez

Če bi na primer človek želel preizkusiti, da ima peni natančno 50-odstotno možnost pristajanja na glavah, bi bila nična hipoteza pritrdilen, alternativna hipoteza pa ne (ne bi pristala na glave). Matematično bi bila ničelna hipoteza predstavljena kot Ho: P = 0, 5. Nadomestna hipoteza bi bila označena s "Ha" in bi bila enaka ničelni hipotezi, razen če je enak prerezan znak, kar pomeni, da ne ustreza 50%.

Naključni vzorec 100 kovancev se odvzame iz naključne populacije kovancev, nato pa se preizkusi ničelna hipoteza. Če bi ugotovili, da so bili kovanci za 100 kovancev razdeljeni kot 40 glav in 60 repov, bi analitik domneval, da peni nima 50% možnosti pristajanja na glavah in bi zavrnil ničelno hipotezo in sprejel alternativno hipotezo. Potem bi preizkusili novo hipotezo, tokrat pa ima peni 40-odstotno možnost, da pristane na glavah.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Opredelitev ničelne hipoteze Ničelna hipoteza je vrsta hipoteze, ki se uporablja v statistiki in predlaga, da v nizu danih opazovanj ni statističnega pomena. več Preizkus z enim repom Enostranski test je statistični test, pri katerem je kritično območje porazdelitve večje ali manjše od določene vrednosti, vendar ne obojega. več P-test Opredelitev P-test je statistična metoda, ki preizkuša veljavnost ničelne hipoteze, ki navaja splošno sprejeto trditev o populaciji. več Zakaj je pomembno statistično pomembnost Statistični pomen se nanaša na rezultat, ki se verjetno ne bo pojavil naključno, ampak bo verjetno pripisan določenemu vzroku. več Razumevanje dvotirnih testov Dvotirni test je statistični test, pri katerem je kritično območje porazdelitve dvostransko in preizkuša, ali je vzorec večji ali manjši od določenega obsega vrednosti. več Opredelitev Z-testa Z-test je statistični test, ki se uporablja za določitev, ali sta dve populacijski sredstvi različni, ko so znane odstopanja in velikost vzorca. več partnerskih povezav