In tutti i test di ipotesi statistiche , ci sono due particolarmente importanti statistiche – alfa e beta . Questi valori rappresentano , rispettivamente , la probabilità di un errore di tipo I e la probabilità di un errore di tipo II . Un errore di tipo I è una falsa conclusione positiva, o che afferma vi sia un rapporto significativo nei dati quando in realtà non vi è alcuna relazione significativa . Un errore di tipo II è un falso negativo , o conclusione che afferma non vi è alcuna relazione nei dati , mentre in realtà vi è una relazione significativa . Di solito , beta è difficile da trovare . Tuttavia , se avete già una ipotesi alfa , è possibile utilizzare tecniche matematiche per calcolare beta . Queste tecniche richiedono ulteriori informazioni : un valore alfa , un campione e una dimensione di effetto . Il valore alfa viene dal vostro ipotesi alpha; è la probabilità di errore di tipo I . La dimensione del campione è il numero di punti di dati nel set di dati . La dimensione dell’effetto è solitamente stimato da data.Things passato che ti serviranno

Z – Tavolo

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Elenco dei valori che sono necessari per il calcolo beta . Questi valori includono alfa , la dimensione dell’effetto e la dimensione del campione . Se non si dispone di dati passato che indica una dimensione chiaro effetto , utilizzare il valore 0,3 a essere conservatori . In sostanza , l’entità dell’effetto è la forza della relazione nei dati; quindi 0.3 è solitamente preso come si tratta di un effect size “moderato”

2

Trova l’ Z -score per il valore di 1 – . alpha /2 . Questo punteggio Z sarà utilizzato nel calcolo beta . Dopo aver calcolato il valore numerico per 1 – alpha /2 , consultare il Z -score corrispondente a tale valore . Questa è la Z -score necessario per calcolare beta

3

Calcolare la Z -score per il valore di 1 – . Beta . Dividere la dimensione dell’effetto per 2 e la radice quadrata . Moltiplicare il risultato per la dimensione dell’effetto . Sottrarre il Z -score trovato ultimo passo da questo valore per arrivare al Z -score per il valore di 1 – . Beta

4

Convertire il Z -score di 1 – beta come un numero . “Reverse” cercare la Z -score per 1 – beta per primo alzando lo Z -score nella Z- tavolo . Trace questa Z -score torna alla colonna ( o riga ) per trovare un numero. Questo numero è uguale a 1 – . . Beta

5

Sottrarre il numero appena trovato da 1 Questo risultato è la beta

.