في الإحصاء الاستدلالي ، يتم تشكيل الفرضيات كإجابات مبدئية لأسئلة البحث. يسمح لنا الاختبار الافتراضي الإحصائي بتقييم الفرضيات حول المعلمات السكانية بناءً على إحصائيات العينة. يختلف نوع الاختبار وفقًا لمستوى قياس المتغيرات المعنية. إذا كان من المفترض أن تكون معلمة المجتمع أكبر من قيمة معينة أو أقل منها ، فسيتم استخدام اختبار أحادي الطرف. عندما لا يتم تحديد اتجاه في فرضية البحث ، يتم استخدام اختبار ثنائي الذيل. سيظهر الاختبار ثنائي الطرف ما إذا كان هناك اختلاف في قيم المتغيرات المعنية أم لا.
اجمع البيانات الخاصة بمعلمات السكان. حدد ما إذا كان هناك أساس نظري يشير إلى اختلاف محدد في اتجاه المعلمات. يمكن الإشارة إلى اختلاف محدد بالقول إن قيمة متغير واحد أعلى أو أقل من قيمة المتغير الآخر. تتيح لك هذه المعلومات تحديد ما إذا كان الاختبار ثنائي الطرف مناسبًا أم لا.
ضع افتراضات بشأن مستوى قياس المتغير ، وطريقة أخذ العينات ، وحجم العينة ، ومعلمات المجتمع. استخدم هذه الافتراضات لصياغة فرضياتك. ستكون فرضيتك الأولى هي فرضيتك البحثية ، أو H1. توضح هذه الفرضية الاختلاف في متغيرات معلمة السكان. ستكون فرضيتك الثانية هي الفرضية الصفرية ، أو H0. تتعارض هذه الفرضية مع فرضية البحث وتفيد بأنه لا يوجد فرق بين متوسط المحتوى والقيمة المحددة.
احسب إحصائيات اختبار ألفا. ألفا هو مستوى الاحتمال الذي يتم عنده رفض فرضية العدم. عادةً ما يتم تعيين alpha على المستويات .05 أو .01 أو .001 ، مما يعني أنه سيكون هناك هامش خطأ بنسبة 5٪ أو 1٪ أو 0.1٪. بالنسبة للاختبار ثنائي الطرف ، قسّم قيمة alpha على 2 وقارنها بإحصاء Z إذا كان الانحراف المعياري معروفًا أو إحصاء t إذا كان الانحراف المعياري غير معروف.
اختبر الفرضية الصفرية لتحديد ما إذا كان هناك فرق بين معامل السكان. الهدف هو رفض فرضية العدم من أجل تقديم الدعم لفرضية البحث. عندما تكون قيمة الاحتمال أقل من alpha ، فإننا نرفض فرضية العدم وندعم فرضية البحث. عندما تكون قيمة الاحتمال أكبر من alpha ، فإننا نفشل في رفض فرضية العدم.