În statisticile inferențiale, ipotezele sunt formate ca răspunsuri provizorii la întrebări de cercetare. Testarea ipotetică statistică ne permite să evaluăm ipotezele despre parametrii populației pe baza eșantioanelor statistice. Tipul de testare variază în funcție de nivelul de măsurare al variabilelor implicate. Dacă se presupune că un parametru de populație este mai mare sau mai mic decât o anumită valoare, se utilizează un test cu o singură coadă. Când nu este indicată nicio direcție în ipoteza cercetării, se folosește un test cu două cozi. Un test cu două cozi va arăta dacă există sau nu o diferență în valorile variabilelor implicate.
Adunați datele pentru parametrii populației. Determinați dacă există o bază teoretică care indică o diferență de direcție specificată pentru parametri. O diferență specificată ar fi indicată prin afirmarea că valoarea unei variabile este mai mare sau mai mică decât cea a celeilalte variabile. Aceste informații vă permit să decideți dacă este adecvat un test cu două cozi.
Faceți ipoteze cu privire la nivelul de măsurare al variabilei, metoda de eșantionare, dimensiunea eșantionului și parametrii populației. Folosiți aceste ipoteze pentru a vă formula ipotezele. Prima dvs. ipoteză va fi ipoteza dvs. de cercetare sau H1. Această ipoteză afirmă diferența dintre variabilele parametrului populației. A doua ipoteză va fi ipoteza nulă sau H0. Această ipoteză contrazice ipoteza cercetării și afirmă că nu există nicio diferență între media populației și o valoare specificată.
Calculați statisticile de testare alfa. Alfa este nivelul de probabilitate la care se respinge ipoteza nulă. Alfa este setat de obicei la nivelurile .05, .01 sau .001, ceea ce înseamnă că va exista o marjă de eroare de 5%, 1% sau .1%. Pentru un test cu două cozi, împărțiți valoarea alfa la 2 și comparați-o cu statistica Z dacă se cunoaște abaterea standard sau statistica t dacă nu se cunoaște abaterea standard.
Testați ipoteza nulă pentru a determina dacă există o diferență între parametrul populației. Obiectivul este de a respinge ipoteza nulă pentru a oferi suport pentru ipoteza cercetării. Când valoarea probabilității este mai mică decât alfa, respingem ipoteza nulă și susținem ipoteza cercetării. Când valoarea probabilității este mai mare decât alfa, nu reușim să respingem ipoteza nulă.