Sisu
Järeldustatistikas moodustatakse hüpoteesid esialgsete vastustena uurimisküsimustele. Statistiline hüpoteetiline testimine võimaldab meil valimi statistika põhjal hinnata hüpoteese populatsiooni parameetrite kohta. Testimise tüüp varieerub vastavalt kaasatud muutujate mõõtmise tasemele. Kui hüpoteeritakse, et populatsiooni parameeter on mingist väärtusest suurem või väiksem, kasutatakse ühepoolset testi. Kui uurimishüpoteesis suunda ei näidata, kasutatakse kahepoolset testi. Kahepoolne test näitab, kas kaasatud muutujate väärtus erineb või mitte.
Koguge populatsiooni parameetrite andmed. Tehke kindlaks, kas on olemas teoreetiline alus, mis näitab parameetrite täpsustatud suunaerinevust. Täpsustatud erinevus kuvatakse väitega, et ühe muutuja väärtus on kõrgem või madalam kui teine muutuja. See teave võimaldab teil otsustada, kas kahepoolne test on sobiv.
Tehke eeldused muutuja mõõtetaseme, proovivõtumeetodi, valimi suuruse ja populatsiooni parameetrite osas. Kasutage neid oletusi oma hüpoteeside sõnastamiseks. Esimene hüpotees on teie uurimistöö hüpotees ehk H1. See hüpotees väidab erinevust populatsiooni parameetri muutujates. Teie teine hüpotees on nullhüpotees ehk H0. See hüpotees on teadusuuringute hüpoteesiga vastuolus ja väidab, et populatsiooni keskmise ja kindlaksmääratud väärtuse vahel pole erinevusi.
Arvutage alfa testi statistika. Alfa on nullhüpoteesi tagasilükkamise tõenäosuse tase. Alfa on tavaliselt seatud tasemele 0,05, 0,01 või 0,001, mis tähendab, et vea ülemmäär on 5%, 1% või .1%. Kahepoolse testi jaoks jagage alfa väärtus 2-ga ja võrrelge seda Z-statistikaga, kui standardhälve on teada, või t-statistikaga, kui standardhälve pole teada.
Katsetage nullhüpoteesi, et teha kindlaks, kas populatsiooni parameetri vahel on erinevusi. Eesmärk on nullhüpotees tagasi lükata, et toetada uuringuhüpoteesi. Kui tõenäosuse väärtus on väiksem kui alfa, lükkame tagasi nullhüpoteesi ja toetame uuringuhüpoteesi. Kui tõenäosuse väärtus on suurem kui alfa, ei saa nullihüpoteesi ümber lükata.