Testowanie Hipotez Statystycznych Kalkulator
Testowanie Hipotez Statystycznych określa, czy alternatywą hipoteza jest prawdziwa czy nie. Akceptujemy prawdziwe hipotezy i odrzucić fałszywe hipotezy.
Hipoteza zerowa jest hipoteza, że twierdzi się, i że będzie testowany przeciw.
Hipoteza alternatywna jest hipoteza, że uważamy, że to jest rzeczywiście prawda.
Na przykład, powiedzmy, że firma twierdzi, że otrzymuje tylko 20 skarg konsumentów na temat przeciętnego roku. Uważamy jednak, że najprawdopodobniej nie otrzyma o wiele more.In tym przypadku hipoteza zerowa jest zastrzeżony przez firmę hipotezę, że średnie reklamacji wynosi 20 (μ = 20). Alternatywna hipoteza jest taka, że μ> 20, które jest to, co podejrzewam. Kiedy więc robimy badania, widzimy, która hipoteza jest rzeczywiście prawdą, null (twierdził) lub alternatywny (w co wierzymy jest).
Poziom istotności, że wybrany będzie określić, jak szeroki obszaru obszar odrzucenia będzie. Poziom istotności oznacza całkowity obszar odrzucenia normalnej krzywej standardowej. Dlatego, jeśli zdecydujesz się obliczyć z poziomem istotności 1%, decyduje się na normalny standardowy rozkład, który ma obszar odrzucenia wysokości 1% całkowitej 100%. Jeśli zdecydujemy się na poziomie istotności 5%, jesteś zwiększając obszar odrzucenia 5% do 100%. Jeśli zdecydujemy się na poziomie istotności 20%, zwiększa się obszar odrzucenia standardowej krzywej normalnej do 20% na 100%. Im bardziej zwiększa się poziom istotności, tym większy obszar odrzucenia istnieje. Oznacza to, że istnieje większa szansa, hipoteza zostanie odrzucony i węższe masz szanse przyjmując hipotezę, ponieważ obszar bez odrzucenia maleje. Zatem im większy poziom istotności, mniejszy lub węższy niż odrzucenie area.The mniejszy poziom istotności, tym większy obszar niż odrzucenie.
Istnieją 3 rodzaje testów hipotezy, że nie możemy zrobić.
Jest prawostronne testowanie hipotez, lewostronne testowanie hipotez, i dwustronnego testowanie hipotez.
Hipoteza lewostronne
Lewostronne testowanie hipotez jest przedstawiony poniżej:
Używamy testowanie hipotez lewostronne, aby zobaczyć, czy wynik z jest powyżej punktu odcięcia poziomie istotności, w którym to przypadku przyjmiemy hipotezę zerową, jak prawdziwe.
Metoda lewostronne, podobnie jak metody prawej jednostronny, ma punkt odcięcia. Poziom istotności, który wybierzesz wyznacza ten punkt odcięcia. Każda wartość poniżej tej wartości granicznej w lewym metody ogon reprezentuje obszar odrzucenia. Oznacza to, że jeśli otrzymamy score poniżej punktu odcięcia, wynik oo będzie w regionie o odrzuceniu. Oznacza to, że hipoteza jest fałszywa. Jeśli wynik z powyżej punktu odcięcia, to znaczy, że w tym obszarze nie odrzuceniu, i przyjąć hipotezę prawdziwe.
Metoda lewostronne służy, jeśli chcemy sprawdzić, czy próbka znaczy jest mniejsza niż hipoteza myśli.
Na przykład, powiedzmy, że hipoteza myśli to $40.000, co stanowi średnią pensję dla pracowników sanitarnych i chcemy, aby ustalić,
czy ta pensja maleje w ciągu ostatnich kilku lat. Oznacza to, chcemy zobaczyć, jeżeli średnia próbka jest mniejsza niż średnia hipoteza $40.000.
Jest to klasyczne testy hipotez lewostronne, w którym próbka znaczy
Hipoteza prawostronne
Prawostronne testowanie hipotez jest przedstawiony poniżej:
Używamy prawostronne testowanie hipotez, aby zobaczyć, czy wynik z jest poniżej punktu odcięcia poziomie istotności, w którym to przypadku przyjmiemy hipotezę zerową, jak prawdziwe.
Prawo Metoda ogon, tak jak po lewej ogona, ma punkt odcięcia. Poziom istotności, który wybierzesz wyznacza ten punkt odcięcia. Każda wartość powyżej tej wartości granicznej we właściwym sposobem ogon reprezentuje obszar odrzucenia. Oznacza to, że jeśli otrzymamy wynik Z powyżej punktu odcięcia, wynik oo będzie w obszarze odrzucenia. Oznacza to, że hipoteza zerowa twierdzenie jest fałszywe. Jeśli wynik oo jest poniżej punktu odcięcia, oznacza to, że jest to w obszarze non-odrzucenia, i akceptujemy hipotezę za prawdziwą.
Metoda prawostronne jest używana, gdy chcemy ustalić, czy średnia próbka jest większa niż hipoteza myśli. Na przykład, powiedzmy, że firma twierdzi, że pracownik ma 400 wypadków rocznie. Oznacza to, że hipoteza zerowa jest 400. Jednak podejrzewamy, że to ma o wiele więcej wypadków niż this.Therefore, chcemy sprawdzić, czy ta liczba wypadków jest większa niż to, co jest przedmiotem reklamacji. Oznacza to, chcemy zobaczyć, jeżeli średnia próbka jest większa niż średnia hipoteza 400.
Jest to klasyczny rację Test hipotezy ogon, w którym próbka znaczy
Hipoteza Dwustronna
Dwustronnego testowanie hipotez jest przedstawiony poniżej:
Stosujemy metodę dwustronny aby sprawdzić, czy rzeczywista średnia próbka nie jest równe temu, co twierdzi w hipotezie myśli.
Tak więc, w przypadku hipoteza zerowa jest równa 100, uważa hipoteza alternatywna że próbka średnia wynosi 100.
Metoda dwustronna ma 2 punkty odcięcia. Poziom istotności, który wybierzesz określa te punkty odcięcia. Jeśli zdecydujemy się na poziomie istotności 1%, 2 końce krzywej normalnej każdy będzie zawierać 0,5% nadrobić cały 1% poziomu istotności. Jeśli zdecydujemy się na poziomie istotności 5%, 2 końce krzywej normalnej każdy będzie zawierać 2,5% nadrobić końce.
Jeśli obliczona oo wynik między 2 końce, przyjmujemy hipotezę zerową i odrzucają hipotezę alternatywną. To dlatego, że wynik oo będzie w obszarze non-odrzucenia. Jeśli wynik oo jest poza tym zakresem, to odrzucamy hipotezę zerową i do przyjęcia alternatywy. Dlatego też średnia wartość próbki jest w rzeczywistości różni się od hipotezy zerowej średnia, która jest średnia, która jest w zastrzeżeniach.
Aby skorzystać z tego kalkulatora, użytkownik wybiera hipotezę zerową średnią (średnią który twierdził), średnia z próby, odchylenie standardowe, wielkość próby i poziomu istotności i kliknie przycisk 'Oblicz'. Odpowiedź Uzyskana zostanie automatycznie obliczona i pokazana poniżej, wraz z objaśnieniami co do odpowiedzi.
testowanie hipotez może być stosowany do każdego rodzaju nauki, aby zobaczyć, czy możemy odrzucić lub przyjąć hipotezę na podstawie obliczeń ilościowych. Nawet w niektórych dziedzinach elektroniki, to może być przydatne.
Zasoby Związane