'N Statistiese hipotese is 'n variant van moontlike reëlmatighede wat die verskynsel wat bestudeer word, gehoorsaam. 'N Eenvoudige statistiese hipotese bepaal die waardes van die parameters van 'n enkele waarskynlikheidsverdelingswet of die vorm daarvan. 'N Komplekse hipotese bestaan uit baie eenvoudige hipoteses.
Stappe om statistiese hipoteses te toets
Die kern van die toets van statistiese hipoteses is om teoretiese aannames gebaseer op die verkreë praktiese gegewens te bevestig of te weerlê en om foute en foute te minimaliseer. Eerstens word die studieobjek in die vorm van 'n statistiese hipotese aangebied. Dan word die kenmerke daarvan en die getoetsde en alternatiewe hipoteses gekies, met inagneming van die ontleding van moontlike foute en die gevolge daarvan.
Die area van toelaatbare waardes, die kritieke area, sowel as die kritieke waarde van die statistiese kriterium word vasgestel. Die werklike waarde van die statistiese maatstaf word bereken. Die teoretiese en praktiese waardes van die kriterium word vergelyk. Die hipotese word aanvaar of verwerp volgens die toetsuitslae.
Statistiese navorsingsanalise
Wanneer hipoteses volgens een van die kriteria getoets word, is twee foutiewe besluite moontlik - 'n fout van die eerste soort: verkeerde verwerping van die nulhipotese en aanvaarding van 'n alternatiewe een. Tipe II-fout: aanvaar die nulhipotese verkeerd in plaas daarvan om dit te verwerp. Die formulering van 'n alternatiewe hipotese kan wissel. Dit hang alles af van watter afwykings die waarde van die hipotese belangriker is. Dit kan beide positief en negatief wees, of beide.
Die formulering bepaal die grense van die kritieke streek, sowel as die reeks toelaatbare waardes. 'N Kritieke area is 'n gebied waarin die studieparameters val, wat lei tot 'n afwyking. Die moontlikheid dat kriteriumparameters in hierdie sfeer val, is gelyk aan die aanvaarde vlak van betekenis.
As die verkreë data binne die reeks toelaatbare waardes val, weerspreek die hipotese wat voorgestel word nie die werklike gegewens nie en word dit nie verwerp nie. As die berekende waarde van die parameter in die kritieke streek val, weerspreek die nulhipotese die werklike data en word dit gevolglik verwerp. Hierdie areas word van mekaar geskei deur kritieke punte of deur die grense van die kritieke area.
Die grens kan twee- of eensydig wees, afhangende van hoe die alternatiewe hipotese geformuleer word. Die statistiese maatstaf bepaal hoeveel die hipotese ooreenstem met die werklike gegewens, of dit gelaat kan word of verwerp moet word. Deur statistiese hipoteses te toets, is dit moontlik om 'n finale besluit te neem oor die akkuraatheid van 'n hipotetiese aanname.
