Mis on nullhüpoteesi valem?
Nullhüpotees eeldab, et valimisse kuuluvatel andmetel ja populatsiooni andmetel pole vahet või lihtsate sõnadega, eeldatakse, et isiku väide andmete või populatsiooni kohta on absoluutne tõde ja on alati õige. Niisiis, isegi kui valim võetakse populatsioonist, tuleb valimi uurimisel saadud tulemus sama, mis eeldus.
Seda tähistatakse H 0 (hääldatakse 'H ole ").
Kuidas see töötab?
Nullhüpoteesi esialgses väites eeldatakse, et oletus vastab tõele. Oletame näiteks, et on olemas väide, mille kohaselt kulub mis tahes harjumuse kujundamiseks 30 päeva. Seetõttu eeldatakse siin, et see on tõsi, kuni on olemas teatav statistiline olulisus, et tõestada, et meie oletus on vale, ja harjumuse kujundamiseks pole vaja 30 päeva. Hüpoteeside testimine on matemaatilise mudeli vorm, mida kasutatakse hüpoteesi aktsepteerimiseks või tagasilükkamiseks usaldustaseme piires.
Selles mudelis tuleb järgida 4 sammu.
- Kõigepealt tuleb öelda 2 hüpoteesi, nimelt nullhüpotees ja alternatiivne hüpotees, nii et ainult ühel neist võib olla õigus.
- Teine samm hõlmab strateegiat, milles esitatakse erinevad meetodid, mille abil andmeid analüüsitakse.
- Kolmas samm seisneb järelduste tegemiseks vajaliku andmekogumi tegelikus analüüsimises.
- Viimane ja neljas samm on tulemuste analüüs ja hüpoteesi aktsepteerimise või tagasilükkamise otsus.
Null hüpoteesi valem
" Hüpoteesi nullvormel (H 0 ): parameeter = väärtus"Kus
- Parameeter on asjaomase isiku või isiku tehtud oletus või avaldus.
Hüpoteesi kontrollitakse läbi vaadeldavate andmete olulisuse taseme teoreetiliste andmete kokkuvõtmiseks. Taotletud andmetest kõrvalekalde arvutamiseks võime kasutada valemit;
Hälbe määr = erinevus vaadeldud andmete ja teoreetiliste andmete / teoreetiliste andmete vahel.
Hälbe mõõtmine on vaid vahend Null-hüpoteesi testimisel väidetud seisundite olulisuse taseme uurimiseks.
Nullhüpoteesi testimise näited
1. kontseptsioon: nullhüpoteesil peaks olema võrdsuse märk või teisisõnu tähendab see hüpotees erinevuse eeldamist.
Näide 1
Uurimisrühm jõuab järeldusele, et kui alla 12-aastased lapsed tarbivad toodet nimega ABC, kasvas nende pikkuse kasvu võimalus 10%. Kuid hinnates valimi kasvumäära, valides mõned lapsed, kes tarbivad toodet, on ABC 9,8%. Selgitage antud juhul nullhüpoteesi.
Lahendus: Sel juhul, kui võetakse nullhüpoteesi oletus, on uurija valitud tulemus kriteeriumide kohane;
H 0 : Parameeter = väärtus
Kui teadlase valitud parameeter on see, et toote “ABC” tarbimine alla 12-aastaste laste puhul on kasvutempo suurenemise tõenäosus 10%.
Parameetri väärtus on @ 10%
Seega võtab nullhüpoteesi eeldades teadlane eelduse saamiseks parameetri @ 10% väärtuse.
Mõiste 2: olulisuse tase, nagu definitsioonis mainitud, on tegelike andmete usaldusväärsuse mõõtmine võrreldes avalduses eeldatud või väidetud andmetega.
Olulisuse taset saab testida vaadeldud andmete ja teoreetiliste andmete kõrvalekalde hindamise kaudu.
Näide 2
Tööstusharu autoriteedi uuringus väidavad nad, et keskmiselt 100 kauba tootmiseks on vigase kauba toodangu tõenäosus 1,5%. Kuid võetud valimi uurimise käigus on vea hea tootmise tõenäosus peaaegu 1,55%. Kommenteerige järgmist olukorda.
Lahendus
Nullhüpoteeside testimise puhul on õigeks maailmaks eeldatav ametiasutuse väide, et süütoote tõenäosus on iga 100 kauba tootmisel 1,5%.
Sellisel juhul saab olulisuse taset mõõta kõrvalekalde abil.
Hälbe määra saab arvutada järgmiselt:
- = (1,55% -1,50%) * 100 / 1,50%
Hälbe määr on -
- Hälbe määr = 3,33%
Selgitus
Selles näites on kõrvalekalle eeldatavast parameetrist 3,33%, mis on vastuvõetavas vahemikus, st 1% kuni 5%. Seega saab Null-hüpoteesi aktsepteerida ka siis, kui tegelik hindamine erineb eeldusest. Kuid juhul oleks selline kõrvalekalle ületanud 5% või rohkem (erineb tingimusiti), tuli hüpotees tagasi lükata, kuna tehtud eeldusel ei oleks alust õigustada.
3. kontseptsioon: "Hüpoteesi" puhul eeldatava väite kontrollimiseks on palju erinevaid viise, üks meetoditest on võrrelda võetud valimi keskmist populatsiooni keskmisega. Kui mõistet „keskmine” saab määratleda kui valitud andmete arvu parameetri väärtuse keskmist.
Näide # 3
Ekspertide organisatsioon väitis pärast nende uuringut, et töötlevas tööstuses töötava töötaja keskmine tööaeg on töö nõuetekohaseks lõpetamiseks 9,50 tundi päevas. Kuid XYZ Inc.-nimeline tootmisettevõte väitis, et nende töötajate keskmine töötund on vähem kui 9,50 tundi päevas. Nõude uurimiseks võeti 10 töötaja valim ja nende igapäevane tööaeg on märgitud allpool. Valitud andmete keskmine väärtus on 9,34 tundi päevas - kommenteerige väidet XYZ Inc.
Lahendus
Võtame olukorra analüüsimiseks Null-hüpoteesi valemi.
H 0 : Parameeter = väärtus, st
Kus
- Ekspertide võetud parameeter on "tootmisettevõttes töötava töötaja keskmine töötund".
Ekspertide võetud väärtus on 9,50 tundi päevas.
- Elanike töötundide keskmine (keskmine) = 9,50 tundi päevas
- Valimi keskmine (keskmine) töötund = 9,34 tundi päevas
Hälbe määra saab arvutada järgmiselt:
- = (9,50-9,34) * 100% / 9,50
Hälbe määr on -
- Hälbe määr = 1,68%
Selgitus
Ülaltoodud näites väideti ekspertide avalduses, et töötlevas tööstuses töötava töötaja keskmine töötund on 9,50 tundi päevas. Kui võetud valimi uurimisel tuleb välja, et töötundide keskmine on 9,34 tundi päevas. Nullhüpoteesi korral võetakse avaldus või võetakse parameetriks ekspertide väide ning arvatakse, et parameetri väärtuseks on ka 9,50 tundi päevas, nagu väidab väide. . Kuid näeme, et pärast valimi uurimist tuleb keskmine tund väidetavast tunnist väiksem. Sellise eelduse korral nimetatakse sellist hüpoteesi alternatiivseks hüpoteesiks.
Eelised
- See pakub statistilise olulisuse testimiseks loogilist raamistikku: see aitab statistika abil teatud hüpoteese testida.
- Tehnikat proovitakse ja katsetatakse: meetodit on viimasel ajal testitud ja see aitab tõestada teatud eeldusi.
- Alternatiivhüpotees, mis on nullhüpoteesi vastand, võib olla ebamäärane: Näiteks kui näiteks öeldakse, et investeerimisfondide tootlus on 8%, siis alternatiivne hüpotees on see, et investeerimisfondide tootlus ei võrdu 8% -ga. Kahesabalises testis saab tõestada, et tulud on suuremad või väiksemad kui 8%.
- See peegeldab samu statistilisi põhjendusi nagu usaldusvahemikud: usaldusintervalli testimiseks kasutatakse Exceli P-väärtust.
Puudused
- Seda mõistetakse tavaliselt valesti ja tõlgendatakse valesti: Mõnikord on nullhüpoteesi ja sobivat alternatiivset hüpoteesi raske öelda. See on esimene samm ja kui see ebaõnnestub, läheb kogu hüpoteesi analüüsimise eksperiment valesti.
- P-väärtuse test on ebausaldusväärne võrreldes usaldusvahemikuga: 5% usaldusintervall ei pruugi enamasti olla märkimisväärne.
- See on peaaegu alati vale: peaaegu alati püüame tõestada, et nullhüpoteesi tagasilükkamiseks on statistiline olulisus. Väga vähestel juhtudel nõustutakse selle hüpoteesiga.
Asjakohasus ja kasutamine
Nullhüpoteesi kasutatakse peamiselt valimina võetud statistiliste andmete asjakohasuse kontrollimiseks, võrreldes kogu populatsiooni omadustega, millest selline valim võeti. Lihtsamalt öeldes, kui valitud valimiandmete kaudu on populatsiooni kohta tehtud mingi eeldus, kasutatakse selliste eelduste kontrollimiseks ja valimi olulisuse hindamiseks nullhüpoteesi.
Nullhüpoteesi kasutatakse tavaliselt ka alternatiivsete protseduuride vahelise erinevuse kontrollimiseks. Oletame näiteks, et haigusi saab ravida kahel viisil ja väidetakse, et ühel on rohkem efekte kui teisel. Kuid nullhüpotees eeldab, et mõlema ravi mõjud on ühesugused, ja siis tehakse uuring sellise eelduse olulisuse ja variatsiooni leidmiseks.
