Ničelna hipoteza
Ničelna hipoteza je vrsta hipoteze, ki se uporablja v statistiki in predlaga, da v nizu danih opazovanj ni statističnega pomena. Ničelna hipoteza poskuša pokazati, da med spremenljivkami ni nobene variacije ali da se posamezna spremenljivka ne razlikuje od njene povprečne vrednosti. Domneva se, da je resnično, dokler ga statistični dokazi ne razveljavijo za alternativno hipotezo.
Na primer, če je test hipoteze nastavljen tako, da alternativna hipoteza določa, da parameter populacije ni enak zahtevani vrednosti. Zato čas kuhanja za prebivalstvo ni enak 12 minutam; namesto tega bi lahko bila manjša ali večja od navedene vrednosti. Če je ničelna hipoteza sprejeta ali statistični test kaže, da je povprečna populacija 12 minut, se alternativna hipoteza zavrne. In obratno.
Ključni odvzemi
- Ničelna hipoteza je vrsta domneve, uporabljena v statistiki, ki predlaga, da v nizu danih opazovanj ni statističnega pomena.
- Ničelna hipoteza je postavljena v nasprotju z alternativno hipotezo in poskuša pokazati, da med spremenljivkami ni nobene variacije ali da se posamezna spremenljivka ne razlikuje od njene srednje vrednosti.
- Preizkušanje hipotez omogoča matematičnemu modelu, da potrdi ali zavrne ničelno hipotezo znotraj določene stopnje zaupanja.
Ničelna hipoteza
Kako deluje nujna hipoteza
Ničelna hipoteza, znana tudi kot domneva, predvideva, da je kakršna koli razlika ali pomen, ki ga vidite v naboru podatkov, naključna. Nasprotno ničelni hipotezi je znano kot alternativna hipoteza.
Ničelna hipoteza je začetna statistična trditev, da je povprečje prebivalstva enakovredno zahtevanemu. Predpostavimo, da je povprečni čas kuhanja določene znamke testenin 12 minut. Zato bi bila ničelna hipoteza zapisana kot: "Povprečno populacijsko število je enako 12 minutam." Nasprotno, alternativna hipoteza je hipoteza, ki je sprejeta, če je ničelna hipoteza zavrnjena.
Preizkušanje hipotez omogoča matematičnemu modelu, da potrdi ali zavrne ničelno hipotezo znotraj določene stopnje zaupanja. Statistične hipoteze se testirajo s štiristopenjskim postopkom. Prvi korak je, da analitik navede dve hipotezi, tako da je lahko le ena prava. Naslednji korak je oblikovanje načrta analize, ki opisuje, kako se bodo podatki ovrednotili. Tretji korak je izvedba načrta in fizična analiza vzorčnih podatkov. Četrti in zadnji korak je analiza rezultatov in sprejemanje ali zavrnitev ničelne hipoteze.
Pomembno
Analitiki zavračajo ničelno hipotezo in izključujejo nekatere spremenljivke, ki pojasnjujejo zanimive pojave.
Primer ničelne hipoteze
Tu je preprost primer: ravnateljica poroča, da učenci v njeni šoli v izpitih dobijo povprečno 7 od 10. Da bi preizkusili to "hipotezo", zabeležimo ocene približno 30 učencev (vzorec) iz celotne študentske populacije šole (recimo 300) in izračunamo srednjo vrednost tega vzorca. Nato lahko primerjamo (izračunano) povprečje vzorca s povprečno (poročano) populacijo in skušamo potrditi hipotezo.
Vzemimo še en primer: letna donosnost posameznega vzajemnega sklada je 8%. Predpostavimo, da vzajemni sklad obstaja že 20 let. Vzamemo naključni vzorec letnih donosov vzajemnega sklada za recimo pet let (vzorec) in izračunamo njegovo povprečje. Nato primerjamo (izračunano) vrednost vzorca s srednjo (zahtevano) populacijo, da preverimo hipotezo.
Običajno je poročana vrednost (ali statistika zahtevka) navedena kot hipoteza in domneva, da je resnična. Za zgornje primere bo hipoteza:
- Primer A: Učenci v šoli v izpitih dobijo povprečno 7 od 10.
- Primer B: Letna donosnost vzajemnega sklada je 8% letno.
Ta navedeni opis predstavlja „ nično hipotezo (H 0 ) “ in se domneva, da je resničen - tako, kot se obtoženi v sojenju porotnikov šteje za nedolžnega, dokler ni dokazan na sodišču. Podobno se testiranje hipotez začne z navedbo in domnevo "nične hipoteze", nato pa postopek ugotovi, ali je domneva verjetno resnična ali napačna.
Pomembno je poudariti, da preizkušamo ničelno hipotezo, ker obstaja element dvoma o njeni veljavnosti. Kakršne koli informacije, ki nasprotujejo navedeni ničelni hipotezi, so zajete v alternativni hipotezi (H 1 ). Za zgornje primere bi bila alternativna hipoteza:
- Študenti ocenjujejo povprečje, ki ni enako 7.
- Letna donosnost vzajemnega sklada ni enaka 8% letno.
Z drugimi besedami, alternativna hipoteza je neposredno nasprotje ničelne hipoteze.
Preizkušanje hipotez za naložbe
Kot primer, povezan s finančnimi trgi, predpostavimo, da Alice vidi, da njena naložbena strategija prinaša višje povprečne donose kot zgolj nakup in imetje delnic. Ničelna hipoteza trdi, da med dvema povprečnima donosoma ni razlike in Alice mora temu verjeti, dokler ne dokaže drugače. Zavrnitev ničelne hipoteze bi zahtevala prikaz statistične pomembnosti, kar je mogoče najti z različnimi testi. Zato bi alternativna hipoteza zapisala, da ima naložbena strategija višji povprečni donos od tradicionalne strategije odkupa in zadrževanja.
P-vrednost se uporablja za določitev statistične pomembnosti rezultatov. P-vrednost, manjša ali enaka 0, 05, se običajno uporablja za označevanje, ali obstajajo močni dokazi proti ničelni hipotezi. Če Alice izvede enega od teh testov, kot je test z običajnim modelom, in dokaže, da je razlika med njenim donosom in donosom od nakupa precejšnja ali pa je vrednost p manjša ali enaka 0, 05, je lahko nato ovrže ničelno hipotezo in sprejme alternativno hipotezo.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.