Hvordan utføre en hypotesetest

Jon Feingersh, Getty Images

De idé om hypotesetesting er relativt grei. I ulike studier observerer vi visse hendelser. Vi må spørre om hendelsen skyldes tilfeldigheter alene, eller er det en årsak vi bør se etter? Vi må ha en måte å skille mellom hendelser som lett oppstår ved en tilfeldighet og de som er svært usannsynlig å skje tilfeldig. En slik metode bør være strømlinjeformet og godt definert slik at andre kan replikere våre statistiske eksperimenter.

Det finnes noen forskjellige metoder som brukes for å utføre hypotesetester. En av disse metodene er kjent som den tradisjonelle metoden, og en annen involverer det som er kjent som en s -verdi . Trinnene til disse to vanligste metodene er identiske opp til et punkt, og avviker deretter litt. Både den tradisjonelle metoden for hypotesetesting og s -verdimetoden er skissert nedenfor.

Den tradisjonelle metoden

Den tradisjonelle metoden er som følger:

1. Begynn med å oppgi kravet eller hypotese som blir testet. Lag også en påstand for tilfellet at hypotesen er usann.
2. Uttrykk begge påstandene fra det første trinnet i matematiske symboler. Disse utsagnene vil bruke symboler som ulikheter og likhetstegn.
3. Identifiser hvilke av de to symbolske utsagnene som ikke har likhet i seg. Dette kan ganske enkelt være et 'ikke lik'-tegn, men kan også være et 'er mindre enn'-tegn ( ). Utsagnet som inneholder ulikhet kalles den alternative hypotesen og betegnes H₁ eller H_en .
4. Utsagnet fra det første trinnet som gir utsagnet om at en parameter er lik en bestemt verdi kalles nullhypotesen, betegnet H₀ .
5. Velg hvilkenSignifikansnivåsom vi ønsker. Et signifikansnivå er vanligvis betegnet med den greske bokstaven alfa. Her bør vi vurdere Type I-feil. En type I-feil oppstår når vi avviser en nullhypotese som faktisk er sann. Hvis vi er veldig bekymret for at denne muligheten skal oppstå, bør verdien vår for alfa være liten. Det er litt avveining her. Jo mindre alfa, desto dyreste er eksperimentet. Verdiene 0,05 og 0,01 er vanlige verdier som brukes for alfa, men et hvilket som helst positivt tall mellom 0 og 0,50 kan brukes for et signifikansnivå.
6. Bestem hvilken statistikk og fordeling vi skal bruke. Type distribusjon er diktert av funksjonene til dataene. Vanlige distribusjoner inkluderer Med score, t score, og chi-kvadrat .
7. Finn teststatistikken og kritisk verdi for denne statistikken. Her må vi vurdere om vi gjennomfører en tosidet test (vanligvis når den alternative hypotesen inneholder a er ikke lik symbol, eller en ensidet test (vanligvis brukt når en ulikhet er involvert i utsagnet av den alternative hypotesen) ).
8. Fra typen distribusjon, selvtillitsnivå , kritisk verdi og teststatistikk skisserer vi en graf.
9. Hvis teststatistikken er i vår kritiske region, må vi avvise nullhypotesen . Den alternative hypotesen står fast. Hvis teststatistikken ikke er i vårt kritiske område, klarer vi ikke å avvise nullhypotesen. Dette beviser ikke at nullhypotesen er sann, men gir en måte å kvantifisere hvor sannsynlig den er sann.
10. Vi oppgir nå resultatene av hypotesetest på en slik måte at det opprinnelige kravet blir adressert.

De s -Verdimetode

De s -verdimetoden er nesten identisk med den tradisjonelle metoden. De første seks trinnene er de samme. For trinn sju finner vi teststatistikken og s -verdi. Vi avviser da nullhypotesen hvis s -verdien er mindre enn eller lik alfa. Vi klarer ikke å avvise nullhypotesen hvis s -verdien er større enn alfa. Vi avslutter deretter testen som før, ved å tydelig angi resultatene.