Nella statistica inferenziale, le ipotesi si formano come risposte provvisorie a domande di ricerca. I test ipotetici statistici ci consentono di valutare ipotesi sui parametri della popolazione sulla base di statistiche campionarie. Il tipo di test varia a seconda del livello di misurazione delle variabili coinvolte. Se si ipotizza che un parametro della popolazione sia maggiore o minore di un valore, viene utilizzato un test a una coda. Quando nessuna direzione è indicata nell'ipotesi di ricerca, viene utilizzato un test a due code. Un test a due code mostrerà se c'è o meno una differenza nei valori delle variabili coinvolte.
Raccogliere i dati per i parametri della popolazione. Determinare se esiste una base teorica che indica una differenza di direzione specificata per i parametri. Una differenza specificata sarebbe indicata affermando che il valore di una variabile è maggiore o minore di quello dell'altra variabile. Queste informazioni consentono di decidere se un test a due code è appropriato.
Fare ipotesi sul livello di misurazione della variabile, sul metodo di campionamento, sulla dimensione del campione e sui parametri della popolazione. Usa queste ipotesi per formulare le tue ipotesi. La tua prima ipotesi sarà la tua ipotesi di ricerca, o H1. Questa ipotesi afferma la differenza nelle variabili del parametro della popolazione. La tua seconda ipotesi sarà la tua ipotesi nulla, o H0. Questa ipotesi contraddice l'ipotesi di ricerca e afferma che non c'è differenza tra la media della popolazione e un valore specificato.
Calcola le statistiche del test di alfa. Alfa è il livello di probabilità al quale viene rifiutata l'ipotesi nulla. L'alpha è solitamente impostato sui livelli .05, .01 o .001, il che significa che ci sarà un margine di errore del 5%, 1% o .1%. Per un test a due code, dividere il valore di alfa per 2 e confrontarlo con la statistica Z se la deviazione standard è nota o la statistica t se la deviazione standard non è nota.
Verifica l'ipotesi nulla per determinare se c'è una differenza tra il parametro della popolazione. L'obiettivo è rifiutare l'ipotesi nulla per fornire supporto all'ipotesi di ricerca. Quando il valore di probabilità è inferiore all'alfa, rifiutiamo l'ipotesi nulla e supportiamo l'ipotesi di ricerca. Quando il valore di probabilità è maggiore dell'alfa, non si rifiuta l'ipotesi nulla.