ce este testarea ipotezelor?

Testarea ipotezelor este un act în statistici prin care un analist testează o presupunere cu privire la un parametru de populație. Metodologia utilizată de analist depinde de natura datelor utilizate și de motivul analizei.Testarea ipotezelor este utilizată pentru a evalua plauzibilitatea unei ipoteze folosind date de probă. Aceste date pot proveni de la o populație mai mare sau de la un proces de generare a datelor., Cuvântul „populație” va fi folosit pentru ambele cazuri în descrierile următoare.

Takeaways cheie

  • Testarea ipotezelor este utilizată pentru a evalua plauzibilitatea unei ipoteze folosind date de probă.
  • testul oferă dovezi privind plauzibilitatea ipotezei, având în vedere datele.
  • analiștii statistici testează o ipoteză prin măsurarea și examinarea unui eșantion aleatoriu al populației analizate.,

cum funcționează testarea ipotezelor

în testarea ipotezelor, un analist testează un eșantion statistic, cu scopul de a furniza dovezi privind plauzibilitatea ipotezei nule.

analiștii statistici testează o ipoteză prin măsurarea și examinarea unui eșantion aleatoriu al populației analizate. Toți analiștii folosesc un eșantion de populație aleator pentru a testa două ipoteze diferite: ipoteza nulă și ipoteza alternativă.

ipoteza nulă este de obicei o ipoteză a egalității între parametrii populației; de ex.,, o ipoteză nulă poate afirma că randamentul mediu al populației este egal cu zero. Ipoteza alternativă este efectiv opusul unei ipoteze nule (de exemplu, randamentul mediu al populației nu este egal cu zero). Astfel, ele se exclud reciproc și numai unul poate fi adevărat. Cu toate acestea, una dintre cele două ipoteze va fi întotdeauna adevărată.

4 etape ale testării ipotezelor

toate ipotezele sunt testate folosind un proces în patru etape:

  1. primul pas este ca analistul să precizeze cele două ipoteze, astfel încât doar una să poată avea dreptate.,
  2. următorul pas este de a formula un plan de analiză, care prezintă modul în care datele vor fi evaluate.
  3. al treilea pas este realizarea planului și analizarea fizică a datelor de probă.
  4. al patrulea și ultimul pas este de a analiza rezultatele și de a respinge ipoteza nulă sau de a afirma că ipoteza nulă este plauzibilă, având în vedere datele.,dacă, de exemplu, o persoană dorește să testeze că un ban are exact o șansă de 50% de aterizare pe capete, ipoteza nulă ar fi că 50% este corectă, iar ipoteza alternativă ar fi că 50% nu este corectă.din punct de vedere matematic, ipoteza nulă ar fi reprezentată ca Ho: P = 0.5. Ipoteza alternativă ar fi notată ca ” Ha ” și ar fi identică cu ipoteza nulă, cu excepția semnului egal, ceea ce înseamnă că nu este egal cu 50%.,

    un eșantion aleatoriu de 100 de monede flips este luată, iar ipoteza nulă este apoi testat. Dacă se constată că cele 100 de monede au fost distribuite ca 40 de capete și 60 de cozi, analistul ar presupune că un ban nu are o șansă de 50% de aterizare pe capete și ar respinge ipoteza nulă și ar accepta ipoteza alternativă.dacă, pe de altă parte, au existat 48 de capete și 52 de cozi, atunci este plauzibil ca moneda să fie corectă și să producă încă un astfel de rezultat., În astfel de cazuri în care ipoteza nulă este „acceptată”, analistul afirmă că diferența dintre rezultatele așteptate (50 capete și 50 gry) și rezultatele observate (48 capete și 52 gry) este „explicabilă doar din întâmplare.”