Testarea ipotezei
Ce este testarea ipotezei?
Testarea ipotezei este un act din statistici prin care un analist testează o presupunere cu privire la un parametru al populației. Metodologia utilizată de analist depinde de natura datelor utilizate și de motivul analizei.
Testarea ipotezei este utilizată pentru a evalua plauzibilitatea unei ipoteze utilizând datele eșantionului. Astfel de date pot proveni dintr-o populație mai mare sau dintr-un proces de generare a datelor. Cuvântul „populație” va fi folosit pentru ambele cazuri în următoarele descrieri.
Chei de luat masa
- Testarea ipotezei este utilizată pentru a evalua plauzibilitatea unei ipoteze utilizând datele eșantionului.
- Testul oferă dovezi cu privire la plauzibilitatea ipotezei, date fiind datele.
- Analiștii statistici testează o ipoteză prin măsurarea și examinarea unui eșantion aleatoriu al populației analizate.
Cum funcționează testarea ipotezei
În testarea ipotezelor, un analist testează un eșantion statistic, cu scopul de a furniza dovezi cu privire la plauzibilitatea ipotezei nule.
Analiștii statistici testează o ipoteză prin măsurarea și examinarea unui eșantion aleatoriu al populației analizate. Toți analiștii folosesc un eșantion aleatoriu de populație pentru a testa două ipoteze diferite: ipoteza nulă și ipoteza alternativă.
Ipoteza nulă este de obicei o ipoteză a egalității între parametrii populației; de exemplu, o ipoteză nulă poate afirma că randamentul mediu al populației este egal cu zero. Ipoteza alternativă este efectiv opusă unei ipoteze nule (de exemplu, rentabilitatea medie a populației nu este egală cu zero). Astfel, ele se exclud reciproc și doar unul poate fi adevărat. Cu toate acestea, una dintre cele două ipoteze va fi întotdeauna adevărată.
4 pași de testare a ipotezei
Toate ipotezele sunt testate folosind un proces în patru pași:
- Primul pas este ca analistul să expună cele două ipoteze astfel încât doar una să poată avea dreptate.
- Următorul pas este formularea unui plan de analiză, care să prezinte modul în care datele vor fi evaluate.
- Al treilea pas este realizarea planului și analizarea fizică a eșantionului de date.
- Al patrulea și ultimul pas este analizarea rezultatelor și fie respingerea ipotezei nule, fie afirmarea că ipoteza nulă este plauzibilă, date fiind datele.
Exemplu real de testare a ipotezelor
Dacă, de exemplu, o persoană dorește să testeze că un bănuț are exact 50% șanse să aterizeze pe capete, ipoteza nulă ar fi că 50% este corectă, iar ipoteza alternativă ar fi că 50% nu este corectă.
Matematic, ipoteza nulă ar fi reprezentată ca Ho: P = 0,5. Ipoteza alternativă ar fi notată ca „Ha” și ar fi identică cu ipoteza nulă, cu excepția semnului egal lovit, ceea ce înseamnă că nu este egal cu 50%.
Se ia un eșantion aleatoriu de 100 de monede, iar ipoteza nulă este apoi testată. Dacă se constată că cele 100 de monede au fost distribuite ca 40 de capete și 60 de cozi, analistul ar presupune că un bănuț nu are șanse de 50% să aterizeze pe capete și ar respinge ipoteza nulă și ar accepta ipoteza alternativă.
Dacă, pe de altă parte, existau 48 de capete și 52 de cozi, atunci este plauzibil ca moneda să poată fi corectă și să producă în continuare un astfel de rezultat. În astfel de cazuri în care ipoteza nulă este „acceptată”, analistul afirmă că diferența dintre rezultatele așteptate (50 de capete și 50 de cozi) și rezultatele observate (48 de capete și 52 de cozi) este „explicabilă doar din întâmplare”.