W statystyce inferencyjnej hipotezy są formułowane jako wstępne odpowiedzi na pytania badawcze. Statystyczne testowanie hipotetyczne pozwala nam ocenić hipotezy dotyczące parametrów populacji na podstawie statystyk próbki. Rodzaj badania różni się w zależności od poziomu pomiaru zaangażowanych zmiennych. Jeżeli istnieje hipoteza, że parametr populacji jest większy lub mniejszy niż pewna wartość, stosuje się test jednostronny. Gdy w hipotezie badawczej nie wskazano kierunku, stosuje się test dwustronny. Dwustronny test pokaże, czy istnieje różnica w wartościach zaangażowanych zmiennych.
Zbierz dane dla parametrów populacji. Określ, czy istnieje teoretyczna podstawa, która wskazuje na określoną różnicę w kierunku parametrów. Na określoną różnicę wskazuje się stwierdzenie, że wartość jednej zmiennej jest wyższa lub niższa od wartości drugiej zmiennej. Ta informacja pozwala zdecydować, czy test dwustronny jest odpowiedni.
Dokonaj założeń dotyczących poziomu pomiaru zmiennej, metody doboru próby, wielkości próby i parametrów populacji. Wykorzystaj te założenia, aby sformułować swoje hipotezy. Twoja pierwsza hipoteza będzie hipotezą badawczą, czyli H1. Ta hipoteza określa różnicę w zmiennych parametru populacji. Twoja druga hipoteza będzie twoją hipotezą zerową, czyli H0. Hipoteza ta jest sprzeczna z hipotezą badawczą i stwierdza, że nie ma różnicy między średnią populacji a określoną wartością.
Oblicz statystyki testowe alfa. Alfa to poziom prawdopodobieństwa, przy którym hipoteza zerowa jest odrzucana. Alfa jest zwykle ustawiana na poziomie 0,05, 0,01 lub 0,001, co oznacza, że margines błędu wynosi 5%, 1% lub 0,1%. W przypadku testu dwustronnego podziel wartość alfa przez 2 i porównaj ją ze statystyką Z, jeśli znane jest odchylenie standardowe lub ze statystyką t, jeśli odchylenie standardowe nie jest znane.
Przetestuj hipotezę zerową, aby określić, czy istnieje różnica między parametrem populacji. Celem jest odrzucenie hipotezy zerowej w celu wsparcia hipotezy badawczej. Gdy wartość prawdopodobieństwa jest mniejsza niż alfa, odrzucamy hipotezę zerową i popieramy hipotezę badawczą. Gdy wartość prawdopodobieństwa jest większa niż alfa, nie możemy odrzucić hipotezy zerowej.