Jak działa testowanie hipotez

Co to jest testowanie hipotez?

Testowanie hipotez to czynność statystyczna, dzięki której analityk testy założenie dotyczące parametru populacji. Metodologia zastosowana przez analityka zależy od charakteru wykorzystywanych danych i celu analizy.

Testowanie hipotez służy do oceny wiarygodności hipotezy przy użyciu przykładowych danych. Takie dane mogą pochodzić z większej populacji lub z procesu generowania danych. Słowo „populacja” będzie używane w obu tych przypadkach w poniższych opisach.

Jak działa testowanie hipotez

W testowaniu hipotez an analityk testuje próbkę statystyczną w celu dostarczenia dowodów na wiarygodność hipotezy zerowej.

Analitycy statystyczni sprawdzają hipotezę, mierząc i badając losową próbkę analizowanej populacji. Wszyscy analitycy wykorzystują losową próbę populacji, aby przetestować dwie różne hipotezy:

Hipoteza zerowa i hipoteza alternatywna.

Hipoteza zerowa jest zwykle hipotezą równości parametrów populacji; np. hipoteza zerowa może głosić, że średni zwrot z populacji jest równy zero. Hipoteza alternatywna jest w rzeczywistości przeciwieństwem hipotezy zerowej (np. średni zwrot z populacji nie jest równy zeru). Tak więc są wzajemnie się wykluczającei tylko jeden może być prawdziwy. Jednak jedna z dwóch hipotez zawsze będzie prawdziwa.

4 etapy testowania hipotez

Wszystkie hipotezy są testowane w czteroetapowym procesie:

1. Pierwszym krokiem jest postawienie przez analityka dwóch hipotez, tak aby tylko jedna mogła mieć rację.
2. Następnym krokiem jest sformułowanie planu analizy, który określa sposób oceny danych.
3. Trzecim krokiem jest wykonanie planu i fizyczna analiza przykładowych danych.
4. Czwartym i ostatnim krokiem jest analiza wyników i odrzucenie hipotezy zerowej lub stwierdzenie, że hipoteza zerowa jest wiarygodna, biorąc pod uwagę dane.

Rzeczywisty przykład testowania hipotez

Jeśli na przykład osoba chce sprawdzić, czy grosz ma dokładnie 50% szans na wylądowanie na głowie, hipoteza zerowa byłaby taka, że ​​50% jest poprawna, a hipoteza alternatywna to, że 50% nie jest poprawna prawidłowy.

Matematycznie hipoteza zerowa zostałaby przedstawiona jako Ho: P = 0,5. Hipoteza alternatywna zostałaby oznaczona jako „Ha” i być identyczne z hipotezą zerową, z wyjątkiem przekreślonego znaku równości, co oznacza, że ​​nie jest równy 50%.

Pobiera się losową próbkę 100 rzutów monetą, a następnie testuje hipotezę zerową. Jeśli okaże się, że 100 rzutów monetą zostało rozłożonych na 40 orłów i 60 reszek, analityk założyłby, że pens nie ma 50% szans na lądowanie na głowie i odrzuciłby hipotezę zerową i zaakceptowałby alternatywę hipoteza.

Jeśli z drugiej strony było 48 orłów i 52 reszki, to jest prawdopodobne, że moneta mogła być uczciwa i nadal przynosić taki wynik. W przypadkach takich jak ten, w których hipoteza zerowa jest „zaakceptowana”, analityk stwierdza, że ​​różnica między oczekiwane rezultaty (50 orłów i 50 reszek) a obserwowane rezultaty (48 orłów i 52 reszki) są „wyjaśnione przypadkiem sam."