In inferentiële statistiek worden hypothesen gevormd als voorlopige antwoorden op onderzoeksvragen. Statistisch hypothetisch testen stelt ons in staat om hypothesen over populatieparameters te evalueren op basis van steekproefstatistieken. Het type toetsing hangt af van het meetniveau van de betrokken variabelen. Als wordt aangenomen dat een populatieparameter groter of kleiner is dan een bepaalde waarde, wordt een eenzijdige test gebruikt. Wanneer in de onderzoekshypothese geen richting wordt aangegeven, wordt een tweezijdige toets gebruikt. Een tweezijdige toets zal uitwijzen of er een verschil is in de waarden van de betrokken variabelen.
Verzamel de gegevens voor de populatieparameters. Bepaal of er een theoretische basis is die een bepaald richtingsverschil voor de parameters aangeeft. Een gespecificeerd verschil zou worden aangegeven door te stellen dat de waarde van de ene variabele hoger of lager is dan die van de andere variabele. Met deze informatie kunt u beslissen of een tweezijdige test geschikt is.
Maak aannames met betrekking tot het meetniveau van de variabele, de steekproefmethode, de steekproefomvang en de populatieparameters. Gebruik deze aannames om uw hypothesen te formuleren. Je eerste hypothese is je onderzoekshypothese, of H1. Deze hypothese stelt het verschil in de variabelen van de populatieparameter. Je tweede hypothese is je nulhypothese, of H0. Deze hypothese is in tegenspraak met de onderzoekshypothese en stelt dat er geen verschil is tussen het populatiegemiddelde en een gespecificeerde waarde.
Bereken de teststatistieken van alpha. Alfa is het waarschijnlijkheidsniveau waarop de nulhypothese wordt verworpen. De alfa wordt gewoonlijk ingesteld op de niveaus .05, .01 of .001, wat betekent dat er een foutenmarge is van 5%, 1% of .1%. Voor een tweezijdige test deelt u de waarde van alfa door 2 en vergelijkt u deze met de Z-statistiek als de standaarddeviatie bekend is of de t-statistiek als de standaarddeviatie niet bekend is.
Test de nulhypothese om te bepalen of er een verschil is tussen de populatieparameter. Het doel is om de nulhypothese te verwerpen om de onderzoekshypothese te ondersteunen. Wanneer de waarschijnlijkheidswaarde kleiner is dan de alfa, verwerpen we de nulhypothese en ondersteunen we de onderzoekshypothese. Wanneer de waarschijnlijkheidswaarde groter is dan de alfa, kunnen we de nulhypothese niet verwerpen.