В инференциалната статистика хипотезите се формират като ориентировъчни отговори на изследователски въпроси. Статистическото хипотетично тестване ни позволява да оценим хипотези относно параметрите на популацията въз основа на статистически данни от извадката. Видът на тестване варира в зависимост от нивото на измерване на участващите променливи. Ако се предположи, че параметърът на популацията е по-голям или по-малък от някаква стойност, се използва едностранен тест. Когато в изследователската хипотеза не е посочена посока, се използва двустранен тест. Двустранен тест ще покаже дали има разлика в стойностите на участващите променливи или не.
Съберете данните за параметрите на популацията. Определете дали има теоретична основа, която показва определена разлика в посоката за параметрите. Посочена разлика ще бъде посочена, като се посочи, че стойността на една променлива е по-висока или по-ниска от тази на другата променлива. Тази информация ви позволява да решите дали е подходящ двустранен тест.
Направете предположения относно нивото на измерване на променливата, метода на вземане на проби, размера на извадката и параметрите на популацията. Използвайте тези предположения, за да формулирате своите хипотези. Вашата първа хипотеза ще бъде вашата изследователска хипотеза или H1. Тази хипотеза посочва разликата в променливите на параметъра на популацията. Втората ви хипотеза ще бъде вашата нулева хипотеза или H0. Тази хипотеза противоречи на изследователската хипотеза и заявява, че няма разлика между средната популация и определена стойност.
Изчислете тестовата статистика на алфа. Алфата е нивото на вероятност, при което нулевата хипотеза се отхвърля. Алфата обикновено се задава на нива .05, .01 или .001, което означава, че ще има граница на грешка от 5%, 1% или .1%. За двустранен тест разделете стойността на алфа на 2 и я сравнете със Z-статистиката, ако стандартното отклонение е известно или t-статистиката, ако стандартното отклонение не е известно.
Тествайте нулевата хипотеза, за да определите дали има разлика между параметъра на популацията. Целта е да се отхвърли нулевата хипотеза, за да се осигури подкрепа за изследователската хипотеза. Когато стойността на вероятността е по-малка от алфа, ние отхвърляме нулевата хипотеза и подкрепяме хипотезата на изследването. Когато стойността на вероятността е по-голяма от алфа, не успяваме да отхвърлим нулевата хипотеза.