Testiranje hipoteze

Što je testiranje hipoteza?

Testiranje hipoteza je čin statistike kojim analitičar testira pretpostavku o populacijskom parametru. Metodologija koju koristi analitičar ovisi o prirodi upotrijebljenih podataka i razlozima analize. Ispitivanje hipoteza koristi se za zaključivanje rezultata hipoteze provedene na uzorku podataka veće populacije.

Ključni odvodi

• Ispitivanje hipoteza koristi se za zaključivanje rezultata hipoteze provedene na uzorku podataka veće populacije.
• Test kaže analitičaru je li njegova primarna hipoteza istinita ili ne.
• Statistički analitičari testiraju hipotezu mjerenjem i ispitivanjem slučajnog uzorka populacije koja se analizira.

Kako funkcionira testiranje hipoteza

U testiranju hipoteza, analitičar testira statistički uzorak, s ciljem prihvaćanja ili odbijanja ništavne hipoteze. Test kaže analitičaru je li njegova primarna hipoteza istinita ili ne. Ako nije istina, analitičar formulira novu hipotezu koju treba testirati, ponavljajući postupak dok podaci ne otkriju istinsku hipotezu.

Statistički analitičari testiraju hipotezu mjerenjem i ispitivanjem slučajnog uzorka populacije koja se analizira. Svi analitičari koriste nasumični uzorak populacije za testiranje dvije različite hipoteze: nulta hipoteza i alternativna hipoteza.

Nulta hipoteza je hipoteza za koju analitičar vjeruje da je istinita. Analitičari smatraju da je alternativna hipoteza neistinita, što efektivno čini suprotno nevaljanoj hipotezi. Dakle, oni su međusobno isključivi, a samo jedno može biti istinito. Međutim, jedna od dvije hipoteze uvijek će biti istinita.

Četiri koraka ispitivanja hipoteza

Sve se hipoteze testiraju pomoću postupka u četiri koraka:

1. Prvi je korak analitičar iznijeti dvije hipoteze kako bi samo jedna mogla biti ispravna.
2. Sljedeći je korak formuliranje plana analize koji prikazuje kako će se podaci procjenjivati.
3. Treći korak je izraditi plan i fizički analizirati uzorke podataka.
4. Četvrti i posljednji korak je analiza rezultata i prihvaćanje ili odbacivanje ništavne hipoteze.

Primjer testiranja hipoteza u stvarnom svijetu

Ako, na primjer, osoba želi testirati da jedan peni ima točno 50% mogućnosti slijetanja na glave, nulta hipoteza bila bi, a alternativna hipoteza ne (ne pada na glave). Matematički bi nulta hipoteza bila predstavljena kao Ho: P = 0, 5. Alternativna hipoteza označila bi se kao "Ha" i bila bi identična nuličnoj hipotezi, osim s probijenim znakom jednakosti, što znači da ne odgovara 50%.

Slučajni uzorak od 100 novčanica okreće se iz slučajne populacije novčanica i zatim se ispituje nulta hipoteza. Ako se utvrdi da su listovi od 100 novčića distribuirani kao 40 glava i 60 repova, analitičar bi pretpostavio da peni nema 50% šanse za slijetanje na glave, a odbacio bi ništavnu hipotezu i prihvatio alternativnu hipotezu. Nakon toga bi se testirala nova hipoteza, ovaj put da peni ima 40% šanse da sleti na glave.

Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.

Povezani uvjeti

Definicija nulte hipoteze Nulta hipoteza je vrsta hipoteze koja se koristi u statistici koja predlaže da u skupu danih opažanja ne postoji statistički značaj. više Jednostruki test Jednostruki test je statistički test u kojem je kritično područje distribucije veće ili manje od određene vrijednosti, ali ne i jedno i drugo. više Definicija P-testa P-test je statistička metoda koja provjerava valjanost nulte hipoteze koja navodi općeprihvaćenu tvrdnju o populaciji. više Zašto je statistička značajnost važna Statistička značajnost odnosi se na rezultat koji se neće pojaviti nasumično, već se može pripisati određenom uzroku. više Razumijevanje dvostranih testova Dvokraki test je statistički test u kojem je kritično područje distribucije obostrano i provjerava je li uzorak veći ili manji od određenog raspona vrijednosti. više Definicija Z-testa Z-test je statistički test koji se koristi da se utvrdi razlikuju li se dva populacijska sredstva kada su varijance poznate i veličina uzorka velika. više partnerskih veza