In statistica inferenziale , le ipotesi sono formati come tentativi di risposta per la ricerca domande . Test ipotetico statistico ci permette di valutare le ipotesi sui parametri di popolazione sulla base di statistiche campionarie . Il tipo di test varia a seconda del livello di misurazione delle variabili in gioco . Se un parametro della popolazione è ipotizzato essere maggiore o minore di un certo valore , viene utilizzato un test ad una coda . Quando nessuna direzione è indicata nella ipotesi di ricerca , viene utilizzato un test a due code . Un test a due code mostrerà se c’è o non c’è una differenza nei valori delle variabili involved.Things che vi serve

dati per le variabili di popolazione in fase di sperimentazione

Calculator

tabella normale standard

T -table

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raccogliere i dati per i parametri di popolazione . Determinare se vi è una base teorica che indica una differenza specificato in direzione per i parametri . A differenza di cui sarebbe data indicando che il valore di una variabile è superiore o inferiore a quella dell’altro variabile . Questa informazione consente di decidere se un test a due code è appropriato .

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effettuare assunzioni riguardanti il livello della variabile di misura , il metodo di campionamento , la dimensione del campione , e la popolazione parametri . Utilizzare queste ipotesi per formulare le vostre ipotesi . La tua prima ipotesi sarà la vostra ipotesi di ricerca , o H1 . Questa ipotesi stabilisce la differenza di variabili del parametro della popolazione . La tua seconda ipotesi sarà la tua ipotesi nulla , o H0 . Questa ipotesi contraddice l’ ipotesi di ricerca e afferma che non vi è alcuna differenza tra la media della popolazione e un valore specificato .

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Calcola le statistiche test di alfa . Alpha è il livello di probabilità in cui l’ipotesi nulla è rifiutata . L’ alfa è abitualmente fissato al .05 , .01 , .001 o livelli , il che significa che ci sarà un margine di errore del 5 % , 1 % , o .1 % . Per un test a due code , dividere il valore di alfa da 2 e confrontarlo con Z – statistica se la deviazione standard è noto o la statistica t se la deviazione standard non è nota .

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verificare l’ipotesi nulla per determinare se vi è una differenza tra il parametro della popolazione . L’obiettivo è quello di rifiutare l’ipotesi nulla al fine di fornire il supporto per l’ipotesi di ricerca . Quando il valore di probabilità è inferiore al alfa , rifiutiamo l’ipotesi nulla e sosteniamo l’ ipotesi di ricerca . Quando il valore di probabilità è maggiore del alfa , non riusciamo a rifiutare l’ipotesi nulla .