В статистических выводах гипотезы формируются как предварительные ответы на вопросы исследования. Статистическая гипотетическая проверка позволяет нам оценивать гипотезы о параметрах совокупности на основе выборочной статистики. Тип тестирования варьируется в зависимости от уровня измерения задействованных переменных. Если предполагается, что параметр совокупности больше или меньше некоторого значения, используется односторонний критерий. Когда в гипотезе исследования не указано направление, используется двусторонний тест. Двусторонний тест покажет, есть ли разница в значениях задействованных переменных.
Соберите данные по параметрам населения. Определите, существует ли теоретическая основа, указывающая на указанную разницу в направлении параметров. Указанное различие будет обозначено указанием того, что значение одной переменной выше или ниже, чем значение другой переменной. Эта информация позволяет вам решить, подходит ли двусторонний тест.
Сделайте предположения относительно уровня измерения переменной, метода выборки, размера выборки и параметров генеральной совокупности. Используйте эти предположения, чтобы сформулировать свои гипотезы. Ваша первая гипотеза будет вашей исследовательской гипотезой или H1. Эта гипотеза утверждает различие переменных параметра совокупности. Вашей второй гипотезой будет ваша нулевая гипотеза или H0. Эта гипотеза противоречит гипотезе исследования и утверждает, что нет никакой разницы между средним значением для генеральной совокупности и заданным значением.
Рассчитайте тестовую статистику альфы. Альфа - это уровень вероятности отклонения нулевой гипотезы. Альфа обычно устанавливается на уровне 0,05, 0,01 или 0,001, что означает, что допустимая погрешность составляет 5%, 1% или 0,1%. Для двустороннего теста разделите значение альфа на 2 и сравните его с Z-статистикой, если стандартное отклонение известно, или с t-статистикой, если стандартное отклонение неизвестно.
Проверьте нулевую гипотезу, чтобы определить, есть ли разница между параметром совокупности. Цель состоит в том, чтобы отклонить нулевую гипотезу, чтобы обеспечить поддержку гипотезы исследования. Когда значение вероятности меньше альфа, мы отклоняем нулевую гипотезу и поддерживаем гипотезу исследования. Когда значение вероятности больше альфа, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.