Un test di ipotesi statistica offre una serie di ipotesi si escludono a vicenda e dichiara una conclusione in termini di queste ipotesi . Per gli statistici , capire come interpretare i test di ipotesi è una seconda natura , ma non tutti sono uno statistico . In molte circostanze , è importante per i ricercatori di altri campi per interpretare il test di ipotesi data in un report . Tuttavia , non troverete un tale compito sia difficile; è sufficiente individuare la piccola manciata di statistiche e risultati pertinenti . Istruzioni

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Trova l’ insieme di ipotesi . Per quasi tutti i test di ipotesi statistiche , ci sono solo due ipotesi. Queste ipotesi sono scritti nella forma ” H0 ” per l ‘” ipotesi nulla ” e ” H1 ” o ” Ah ” per la ” ipotesi alternativa “.

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interpretare il significato di queste ipotesi . Le ipotesi saranno uguaglianze si escludono a vicenda e disuguaglianze . Ad esempio, ” H0 : x = 0″ e ” Ah : x = 0 . ” In questa situazione, quali l’ipotesi nulla afferma è che la statistica ” x ” è uguale a zero . D’altra parte , l’ipotesi alternativa afferma che la statistica ” x ” non è uguale a zero . Queste sono le ipotesi i ricercatori stanno testando . Spesso è opportuno reinterpretare queste ipotesi in linguaggio normale . Ad esempio, se la x – statistica rappresenta la differenza tra maschi e femmine su una partitura test standardizzato , l’ipotesi nulla sarebbe affermando che non ci sono differenze tra i punteggi maschili e femminili.

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Individuare la conclusione del rapporto . Gli stati conclusione che l’ipotesi prove in punti dati a . La maggior parte dei report statistici offrono le loro conclusioni nella forma ” rifiutiamo l’ipotesi nulla in favore dell’ipotesi alternativa” o “noi non rifiutiamo l’ipotesi nulla . ” È possibile reinterpretare queste conclusioni in termini di ipotesi originali . Ad esempio , se lo studio statistico sulle differenze di sesso su un test standardizzato rifiuta l’ipotesi nulla in favore dell’ipotesi alternativa , si può ribadire questo come ” il rapporto ha mostrato che esistono differenze significative tra i punteggi dei test maschili e femminili. ”

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Trova p -value dello studio . Il p -value è probabilmente il pezzo più importante di informazioni in un test di ipotesi statistica , eppure molti non- statistici ignorano nelle loro interpretazioni . Il p-value si trova in genere la conclusione di una relazione statistica tra parentesi , spesso implicitamente all’interno [ es ” Noi rifiutiamo l’ipotesi nulla ( p = 0.03 )” ] . Sebbene la definizione matematica di un p -value può essere complicato per i laici , un modo semplice per interpretarlo è la “forza” delle prove per la conclusione . Per rifiutare l’ipotesi nulla , p-value più vicino a zero presentano tracce più forte , mentre per l’accettazione (o non rifiutare ) l’ipotesi nulla , p-value più vicino ad uno presentano tracce più forte .