Як розрахувати двосторонній тест

В інференційній статистиці гіпотези формуються як орієнтовні відповіді на питання дослідження. Статистичне гіпотетичне тестування дозволяє оцінити гіпотези щодо параметрів сукупності на основі статистичних даних вибірки. Тип тестування варіюється залежно від рівня вимірювання задіяних змінних. Якщо припущено, що параметр популяції більший або менший за якесь значення, застосовується однобічний тест. Коли в гіпотезі дослідження не вказано жодного напрямку, використовується двосторонній тест. Двосторонній тест покаже, чи є різниця у значеннях задіяних змінних.

Зберіть дані для параметрів популяції. Визначте, чи існує теоретична основа, яка вказує на певну різницю в напрямку для параметрів. Зазначена різниця буде вказана, зазначивши, що значення однієї змінної є вищим або меншим, ніж значення іншої змінної. Ця інформація дозволяє вирішити, чи підходить двосторонній тест.

Зробіть припущення щодо рівня вимірювання змінної, методу відбору проб, обсягу вибірки та параметрів сукупності. Використовуйте ці припущення для формулювання своїх гіпотез. Вашою першою гіпотезою буде ваша гіпотеза дослідження або Н1. Ця гіпотеза констатує різницю у змінних параметра популяції. Ваша друга гіпотеза буде вашою нульовою гіпотезою або H0. Ця гіпотеза суперечить гіпотезі дослідження та стверджує, що між середньою сукупністю та заданою величиною немає різниці.

Обчисліть статистику тестування альфа. Альфа - це рівень вірогідності, при якому нульова гіпотеза відхиляється. Альфа зазвичай встановлюється на рівні .05, .01 або .001, що означає, що похибка буде 5%, 1% або .1%. Для двостороннього тесту розділіть значення альфа на 2 і порівняйте його із Z-статистикою, якщо стандартне відхилення відомо, або t-статистикою, якщо стандартне відхилення невідомо.

Перевірте нульову гіпотезу, щоб визначити, чи є різниця між параметром сукупності. Мета полягає у відхиленні нульової гіпотези, щоб забезпечити підтримку гіпотези дослідження. Коли значення ймовірності менше альфа, ми відкидаємо нульову гіпотезу і підтримуємо гіпотезу дослідження. Коли значення ймовірності більше за альфа, ми не можемо відкинути нульову гіпотезу.

  • Поділитися
instagram viewer