Хипотеза тестирање

Шта је тестирање хипотеза?

Тестирање хипотеза је чин статистике којим аналитичар тестира претпоставку о параметру популације. Методологија коју користи аналитичар зависи од природе коришћених података и разлога анализе. Испитивање хипотеза користи се за закључивање резултата хипотезе изведене на узорку података веће популације.

Кључне Такеаваис

• Испитивање хипотеза користи се за закључивање резултата хипотезе изведене на узорку података веће популације.
• Тест каже аналитичару да ли је његова примарна хипотеза тачна или не.
• Статистички аналитичари тестирају хипотезу мерењем и испитивањем случајног узорка популације која се анализира.

Како функционира тестирање хипотеза

У тестирању хипотеза, аналитичар тестира статистички узорак, са циљем да прихвати или одбаци ништавну хипотезу. Тест каже аналитичару да ли је његова примарна хипотеза тачна или не. Ако није тачно, аналитичар формулише нову хипотезу коју треба тестирати, понављајући поступак све док подаци не открију истинску хипотезу.

Статистички аналитичари тестирају хипотезу мерењем и испитивањем случајног узорка популације која се анализира. Сви аналитичари користе случајни узорак популације за тестирање две различите хипотезе: нулта хипотеза и алтернативна хипотеза.

Нулта хипотеза је хипотеза за коју аналитичар верује да је истинита. Аналитичари сматрају да је алтернативна хипотеза неистинита, чинећи је ефективно супротном ништавној хипотези. Дакле, они се међусобно искључују и само једно може бити истинито. Међутим, једна од двије хипотезе увијек ће бити тачна.

Четири корака испитивања хипотезе

Све хипотезе тестирају се помоћу поступка у четири корака:

1. Први корак је аналитичару да изнесе две хипотезе тако да само једна може бити тачна.
2. Следећи корак је формулисање плана анализе који описује како ће се подаци процењивати.
3. Трећи корак је извршити план и физички анализирати узорке података.
4. Четврти и последњи корак је анализа резултата и било прихватање или одбацивање ништавне хипотезе.

Пример реалног света за тестирање хипотеза

Ако, на пример, особа жели да испита да ли пени има тачно 50% шансе да слети на главе, нулта хипотеза би била да, а алтернативна хипотеза не (не пада на главе). Математички, нулта хипотеза би била представљена као Хо: П = 0, 5. Алтернативна хипотеза означила би се са „Ха“ и била би идентична нултом хипотези, осим са знаком једнаког преласка, што значи да не износи 50%.

Насумичан узорак од 100 новчаница се узима из случајне популације новчаница, а нулта хипотеза се затим тестира. Ако се утврди да су листови од 100 новчића дистрибуирани као 40 глава и 60 репова, аналитичар би претпоставио да пени нема 50% шансе да слети на главе и одбацио би ништавну хипотезу и прихватио алтернативну хипотезу. После би се тестирала нова хипотеза, овог пута да пени има 40% шансе да слети на главе.

Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.

Сродни услови

Дефиниција нулте хипотезе Нулта хипотеза је врста хипотезе која се користи у статистици која предлаже да у скупу датих опажања не постоји статистички значај. више Једноструки тест Једноструки тест је статистички тест у којем је критично подручје дистрибуције веће или мање од одређене вредности, али не и једно и друго. више П-тест Дефиниција П-тест је статистичка метода која тестира ваљаност нулте хипотезе која наводи општеприхваћену тврдњу о популацији. више Зашто је статистичка значајност важна Статистички значај односи се на резултат који се вероватно неће појавити насумично, већ ће се вјероватно приписати одређеном узроку. више Разумевање тестова с две стране: Двострани тест је статистички тест у којем је критично подручје дистрибуције двострано и тестира је ли узорак већи или мањи од одређеног распона вриједности. више Дефиниција З-теста З-тест је статистички тест који се користи да се утврди да ли су два средства популације различита када су познате варијанције и величина узорка. више партнерских веза