Ipoteza statistică - este ipoteza că populația generală, exprimată pe baza eșantionării statistice a datelor.
Testarea ipotezelor statistice - această procedură este o comparație rezonabilă a ipotezei cu datele disponibile exemple.
De exemplu: vom investiga efectul unui nou medicament pentru scăderea tensiunii arteriale.
Exprimate două ipoteze alternative:
H0: - diferența dintre eșantioanele nu este validă (de exemplu, sunt aleatoare).
H: - diferențele dintre probele au fost semnificative (adică efect al medicamentului a fost semnificativ (efectiv))
Pentru a accepta sau a refuza aceste ipoteze, folosind criterii statistice sau criterii de fiabilitate.
Criteriul statistic - este o variabilă aleatoare, legea care distribuția este cunoscută, de exemplu, fiecare criteriu de valoare atribuită unei probabilități cu care el ia aceste valori.
Pentru fiecare criteriu există un tabel care conține valorile critice ale criteriului. Fiecare valoare corespunde unui anumit număr znachimostiαi nivel critic de grade de libertate (sau)
în cazul în care un - numărul de conexiuni sau restricții impuse.
Valori critice fac posibilă determinarea probabilității ipotezei nule: P (H0).
H0 ipoteza este acceptată, în cazul în care scanarea a arătat că probabilitatea este mai mare decât nivelul de semnificație ales.
În cazul în care inspecția a constatat că P (H0) ˃α. (Ie ˃0,05), atunci trebuie să acceptăm ipoteza H0. deoarece P (H)<РД
Principalele etape ale testării ipotezelor statistice.
1) .Vydvigaetsya Ipoteza H0.
2) Valoarea .Vybiraetsya a nivelului de semnificație a (α = 1 RD).
3) numărul α și .po predeterminat de grade de libertate ν (sau k) pentru a găsi valoarea criteriului critic (tabel).
4) .Podschityvaetsya valoare criteriu experimental din probele disponibile (pentru fiecare criteriu există o formulă pentru determinarea valorii criteriului).
5) .Cu comparând valorile experimentale și concluzia critice cu privire la legalitatea H0 ipoteza.
6) .Dacă N0prinimaetsya. prin urmare, ipoteza H (fiabilitatea diferenta) nu este validă.
Dacă N0otvergaetsya. deci corectă ipoteza H .. (H0 și H - evenimente opuse).
criteriile de fiabilitate sunt împărțite în parametrice și neparametrice.
Criterii de parametrice pentru a calcula valorile experimentale ale sunt utilizați parametrii statistici :. Ele pot fi folosite pentru colecțiile de mostre, distribuite conform legii aproape la normal (Gauss).
Testele neparametrice nu necesită calcularea parametrilor selectați, acestea sunt mai puțin precise, da o estimare aproximativă decât criterii parametrice, dar:
1). Ele pot fi aplicate probelor, legea de distribuție este necunoscut (nu neapărat o distribuție normală).
2). Ele sunt mai ușor și permite ipoteze de testare rapidă în considerare.