Zawartość
W statystyce wnioskowania hipotezy powstają jako wstępne odpowiedzi na pytania badawcze. Statystyczne testowanie hipotetyczne pozwala nam oceniać hipotezy dotyczące parametrów populacji na podstawie statystyk próby. Rodzaj testowania różni się w zależności od poziomu pomiaru zaangażowanych zmiennych. Jeśli hipotetycznie parametr populacji jest większy lub mniejszy niż pewna wartość, stosuje się test jednostronny. Gdy w hipotezie badawczej nie wskazano żadnego kierunku, stosuje się test dwustronny. Dwustronny test pokaże, czy istnieje różnica w wartościach zaangażowanych zmiennych.
Zbierz dane dla parametrów populacji. Ustal, czy istnieje podstawa teoretyczna wskazująca określoną różnicę kierunku dla parametrów. Określona różnica byłaby wskazana przez stwierdzenie, że wartość jednej zmiennej jest wyższa lub niższa niż wartość drugiej zmiennej. Informacje te pozwalają zdecydować, czy test dwustronny jest odpowiedni.
Przyjmij założenia dotyczące poziomu pomiaru zmiennej, metody próbkowania, wielkości próby i parametrów populacji. Skorzystaj z tych założeń, aby sformułować swoje hipotezy. Twoja pierwsza hipoteza będzie hipotezą badawczą lub H1. Hipoteza ta określa różnicę w zmiennych parametru populacji. Druga hipoteza będzie hipotezą zerową lub H0. Hipoteza ta jest sprzeczna z hipotezą badawczą i stwierdza, że nie ma różnicy między średnią populacji a określoną wartością.
Oblicz statystyki testowe alfa. Alfa to poziom prawdopodobieństwa odrzucenia hipotezy zerowej. Wartość alfa jest zwykle ustawiana na poziomach .05, .01 lub .001, co oznacza, że margines błędu będzie wynosić 5%, 1% lub .1%. W przypadku testu dwustronnego podziel wartość alfa przez 2 i porównaj ją ze statystyką Z, jeśli znane jest odchylenie standardowe, lub statystyką t, jeśli nie jest znane odchylenie standardowe.
Przetestuj hipotezę zerową, aby ustalić, czy istnieje różnica między parametrem populacji. Celem jest odrzucenie hipotezy zerowej w celu wsparcia hipotezy badawczej. Gdy wartość prawdopodobieństwa jest mniejsza niż alfa, odrzucamy hipotezę zerową i popieramy hipotezę badawczą. Gdy wartość prawdopodobieństwa jest większa niż alfa, nie odrzucamy hipotezy zerowej.