Ako vykonať test hypotézy

Jon Feingersh, Getty Images

The myšlienka testovania hypotéz je pomerne jednoduché. V rôznych štúdiách pozorujeme určité udalosti. Musíme sa opýtať, či je udalosť spôsobená iba náhodou, alebo je tu nejaká príčina, ktorú by sme mali hľadať? Musíme mať spôsob, ako rozlíšiť medzi udalosťami, ktoré sa ľahko vyskytnú náhodou, a tými, pri ktorých je veľmi nepravdepodobné, že sa náhodne vyskytnú. Takáto metóda by mala byť efektívna a dobre definovaná, aby ostatní mohli replikovať naše štatistické experimenty.

Na vykonávanie testov hypotéz sa používa niekoľko rôznych metód. Jedna z týchto metód je známa ako tradičná metóda a ďalšia zahŕňa to, čo je známe ako a p -hodnota . Kroky týchto dvoch najbežnejších metód sú až do bodu identické, potom sa mierne rozchádzajú. Tradičná metóda testovania hypotéz a p -hodnotová metóda sú uvedené nižšie.

Tradičná metóda

Tradičná metóda je nasledovná:

1. Začnite uvedením nároku resp hypotéza ktorá sa testuje. Vytvorte tiež vyhlásenie pre prípad, že hypotéza je nepravdivá.
2. Vyjadrite obe tvrdenia z prvého kroku v matematických symboloch. Tieto vyhlásenia budú používať symboly, ako sú nerovnosti a znamienka rovnosti.
3. Identifikujte, ktoré z dvoch symbolických výrokov nemá v sebe rovnosť. Môže to byť jednoducho znak „nerovná sa“, ale môže to byť aj znak „je menšie ako“ ( ). Výrok obsahujúci nerovnosť sa nazýva alternatívna hypotéza a označuje sa H₁ alebo H_a .
4. Tvrdenie z prvého kroku, v ktorom sa uvádza, že parameter sa rovná konkrétnej hodnote, sa nazýva nulová hypotéza, označovaná ako H₀ .
5. Vyberte si ktorýúroveň významnostiže chceme. Úroveň významnosti sa zvyčajne označuje gréckym písmenom alfa. Tu by sme mali zvážiť chyby typu I. Chyba typu I nastane, keď zamietneme nulovú hypotézu, ktorá je skutočne pravdivá. Ak nás táto možnosť veľmi znepokojuje, naša hodnota pre alfa by mala byť malá. Je tu trochu kompromis. Čím menšia je alfa, tým je experiment najnákladnejší. Hodnoty 0,05 a 0,01 sú bežné hodnoty používané pre alfa, ale pre hladinu významnosti možno použiť akékoľvek kladné číslo medzi 0 a 0,50.
6. Určiť, ktorú štatistiku a rozdelenie by sme mali použiť. Typ distribúcie je určený vlastnosťami údajov. Bežné distribúcie zahŕňajú s skóre, t skóre a chí-kvadrát .
7. Nájdite štatistiku testu a kritickú hodnotu pre túto štatistiku. Tu budeme musieť zvážiť, či vykonávame obojstranný test (zvyčajne, keď alternatívna hypotéza obsahuje a nerovná sa symbolu, alebo jednostranný test (zvyčajne sa používa, keď je vo vyhlásení alternatívnej hypotézy zahrnutá nerovnosť). ).
8. Podľa typu distribúcie úroveň sebavedomia , kritickú hodnotu a testovaciu štatistiku načrtneme graf.
9. Ak je testovacia štatistika v našej kritickej oblasti, musíme ju odmietnuť nulová hypotéza . Alternatívna hypotéza platí. Ak testovacia štatistika nie je v našej kritickej oblasti, potom sa nám nepodarí zamietnuť nulovú hypotézu. To nedokazuje, že nulová hypotéza je pravdivá, ale poskytuje spôsob, ako kvantifikovať, aká je pravdepodobnosť, že je pravdivá.
10. Teraz uvádzame výsledky test hypotézy takým spôsobom, aby sa riešil pôvodný nárok.

The p - Hodnotová metóda

The p -hodnotová metóda je takmer totožná s tradičnou metódou. Prvých šesť krokov je rovnakých. Pre krok sedem nájdeme testovaciu štatistiku a p -hodnota. Potom zamietneme nulovú hypotézu, ak p -hodnota je menšia alebo rovná alfa. Nepodarí sa nám zamietnuť nulovú hypotézu, ak p -hodnota je väčšia ako alfa. Potom test ukončíme tak, ako predtým, jasným uvedením výsledkov.