가설 검정

주요 목적의 통계를 테스트하는 것이다 가설입니다. 예를 들어 실험을 실행하고 특정 약물이 두통 치료에 효과적이라는 것을 알 수 있습니다. 그러나 그 실험을 반복 할 수 없다면 아무도 당신의 결과를 진지하게 받아들이지 않을 것입니다. 이것의 좋은 예는 아무도 결과를 복제 할 수 없었기 때문에 모호함으로 귀여워하는 차가운 융합 발견이었습니다.,

비디오를 시청에 대한 간략한 개요를 가설 검정,또는 아래에 읽고

내용(섹션으로 건너 뛰려면 클릭):

1. 가설이란 무엇입니까?
2. 가설 테스트 란 무엇입니까?
3. 가설 테스트 예(하나의 샘플 Z 테스트).
4. 평균에 대한 가설 테스트(TI83).
5. 베이지안 가설 검정.
6. 더 가설 검정 기

see

• 가설을 테스트 하
• 중요한 값
• What is Null 가설은?,

숙제 문제에 도움이 필요하십니까? 우리의 과외 페이지를 확인하십시오!가설이 무엇인지 알아 내려면 가설이 무엇인지 알아야합니다.

가설은 주변 세계의 무언가에 대한 교육받은 추측입니다. 실험이나 관찰에 의해 테스트 할 수 있어야합니다. 예를 들면:

• 당신이 일할 수 있다고 생각하는 새로운 약.
• 당신이 생각하는 가르치는 방법이 더 좋을 수도 있습니다.,리>새로운 종의 가능한 위치.
• 표준화 된 테스트를 관리하는 공정한 방법입니다.

그것은 정말로 당신이 그것을 테스트에 넣을 수있는 한 전혀 아무것도 될 수 있습니다.

가설 진술이란 무엇입니까?

가설을 제안하려고한다면 성명서를 작성하는 것이 관습입니다. 당신의 진술은 다음과 같이 보일 것입니다:
“만약 내가…그런 다음(이것은 종속 변수에 발생합니다).”
예를 들면:

• 내가(허브에 주어진 물 양을 줄이면)다음(허브의 크기가 증가합니다).,
• 만약 내가(약물 치료 이외에 환자들에게 상담을 제공한다면)(그들의 전반적인 우울증 척도는 감소 할 것이다).
• 내가(7 대신 정오에 시험을 제공)다음 경우(학생 시험 점수가 향상됩니다).
• 내가(이 특정 위치를 보면)그렇다면(나는 새로운 종을 발견 할 가능성이 더 높다).

좋은 가설 진술은 다음과 같아야합니다.

• 는”if”및”then”진술(캘리포니아 대학에 따라)을 포함해야합니다.
• 독립 변수와 종속 변수를 모두 포함합니다.
• 실험,조사 또는 기타 과학적으로 건전한 기술로 테스트 할 수 있습니다.,
• 선행 연구의 정보를 기반으로하십시오(귀하 또는 다른 사람의 정보).
• 설계 기준(엔지니어링 또는 프로그래밍 프로젝트의 경우)이 있습니다.

가설 테스트 란 무엇입니까?

가설을 테스트에서는 통계 방법을 이해하는 테스트 결과를 조사 또는 실험이 있는지 확인하기 위해 의미 있는 결과입니다. 당신은 기본적으로 테스트할지 여부의 결과가 유효한을 파악하여 확률는 결과가 일어났습니다., 결과가 우연히 일어 났을 수 있다면 실험은 반복 할 수 없으므로 거의 사용하지 않을 것입니다.

가설을 테스트할 수 있는 하나의 가장 복잡한 측면에 대한 학생들을 주로하기 때문에할 수 있습니다 전에도 테스트를 수행,당신은 무엇을 알고 있으면 가설입니다. 종종,당신이 직면하고있는 그 까다로운 단어 문제는 해독하기가 어려울 수 있습니다., 하지만 그것이 쉽게 당신이 생각하는 것보다;당신이해야 할 모든 당신입니다:

1. 파악 null 가설
2. 상하 null 가설
3. 의 종류를 선택 테스트를 수행해야 하
4. 지원하거나 거부하 null 가설입니다.

귀무 가설이란 무엇입니까?

과학의 역사를 다시 추적하면 귀무 가설은 항상 받아 들여지는 사실입니다. 일반적으로 사실 인 것으로 받아 들여지는 귀무 가설의 간단한 예는 다음과 같습니다.

1. DNA 는 이중 나선 모양입니다.
2. 태양계에는 8 개의 행성이 있습니다(명왕성 제외).,
3. Vioxx 를 복용하면 심장 문제(현재 시장에서 벗어난 약물)의 위험이 높아질 수 있습니다.

귀무 가설을 어떻게 진술합니까?

당신이 필요하지 않은 실제로 수행하는 실험이나 설문조사에서 초등학 통계(또는 반증을 사실처럼”b”!),그래서 당신은 실제 상황에서 단어 문제가 주어집니다. 당신은 당신의 가설이 문제에서 무엇인지 알아 내야 할 것입니다. 이것은 단지 받아 들여지는 사실이 무엇인지 알아내는 것보다 조금 까다로울 수 있습니다. 단어 문제로,당신은 무효화 할 수있는 사실을 찾기 위해 찾고 있습니다(즉,, 당신이 거부 할 수있는 것).

가설 검정 예#1:기본적인 예

연구원이 생각하는 경우 무릎 수술 환자를 물리 치료에 일주일에 두 번(대신 3 번),그들의 회복기간이 더 길어질 수 있습니다. 무릎 수술 환자의 평균 회복 시간은 8.2 주입니다.

가설을 문서에서 이 질문가는 연구자는 믿고 평균 회복 시간이 더 많은 것보다 8.2 주입니다. 수학 용어로 다음과 같이 쓸 수 있습니다.
H1:μ>8.,2

다음으로 귀무 가설을 명시해야합니다(참조:귀무 가설을 명시하는 방법). 연구원이 틀렸다면 그렇게 될 것입니다. 위의 예에서 연구원이 잘못된 경우 복구 시간은 8.2 주보다 작거나 같습니다. 에서 수학의

H0μ≤8.2

을 거부하 null 가설

십 년 전,우리가 믿고 있었다는 것 9 행성에서 태양광 시스템입니다. 명왕성은 2006 년에 행성으로 강등되었습니다. “명왕성은 행성이다”라는 귀무 가설은”명왕성은 행성이 아니다”로 대체되었다.,”의 과정을 거부하고,null 가설을 항상 하지 않는 쉽—어려운 부분은 일반적으로 무엇인지 파악하 null 설에서는 첫 번째 장소입니다.

가설 검정 예시(하나의 샘플 Z 테스트)

한 z 샘플을 테스트하지 않 매우 자주 사용되는(기 때문에 우리가 알고 있는 경우는 드물 실제 인구는 표준 편차). 그러나 가설 테스트에서 수행 할 수있는 가장 간단한 테스트 중 하나이기 때문에 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 좋습니다., 에서 영어 수업을 배우고 있어요 기본(과 같은 문법,맞춤법)할 수 있습니다 전에 이야기를 쓰고 생각 하나의 샘플 z 테스트를 위한 기초로 이해 더 복잡한 가설을 테스트합니다. 이 페이지에는 하나의 샘플 z-테스트에 대한 두 가지 가설 테스트 예제가 포함되어 있습니다.

하나의 샘플 가설 테스트 예:#2

특정 학교의 교장은 자신의 학교의 학생들이 평균 지능 이상이라고 주장합니다. 30 명의 학생 iq 점수의 무작위 표본은 평균 점수가 112 입니다., 교장의 주장을 뒷받침 할 충분한 증거가 있습니까? 평균 모집단 IQ 는 표준 편차가 15 인 100 입니다.

1 단계:귀무 가설을 진술하십시오. 허용 된 사실은 모집단 평균이 100 이므로:H0:μ=100 입니다.

2 단계:대체 가설을 진술하십시오. 그 주장은 학생들이 평균 IQ 점수 이상을 가지고 있기 때문에:
H1:μ>100.
특정 시점에”보다 큰”점수를 찾고 있다는 사실은 이것이 한 꼬리 시험이라는 것을 의미합니다. 3 단계:문제를 시각화하는 데 도움이되는 그림을 그립니다.,

4 단계:알파 레벨을 명시하십시오. 알파 레벨이 주어지지 않으면 5%(0.05)를 사용하십시오.

5 단계:찾을 거부 지역 지역(에 의해 주어진 alpha 위 수준)에서 z 테이블. 의 영역.05 는 1.645 의 z 점수와 같습니다.

6 단계:이 공식을 사용하여 테스트 통계 찾기:
이 데이터 집합에 대해:z= (112.5 – 100) / (15/√30) = 4.56.

6 단계:6 단계가 5 단계보다 크면 귀무 가설을 거부합니다., 5 단계보다 작 으면 귀무 가설을 거부 할 수 없습니다. 이 경우 더 큰(4.56>1.645)이므로 null 을 거부 할 수 있습니다.

하나의 샘플 가설 테스트 예:#3

비만 환자의 혈당 수치는 표준 편차가 15 인 평균이 100 입니다. 연구원은 원시 옥수수 녹말이 높은식이 요법이 혈당 수치에 긍정적 또는 부정적 영향을 미칠 것이라고 생각합니다., 원시 옥수수 녹말식이 요법을 시도한 30 명의 환자 샘플은 평균 포도당 수치가 140 입니다. 원시 옥수수 녹말이 효과가 있다는 가설을 테스트하십시오.

*이 프로세스는 TI-83 또는 Excel 을 사용하여 z 점수(“임계 값”)를 계산하는 경우 훨씬 쉽게 수행됩니다.,
을 참조하십시오:

• 중요 z 값 TI83
• Z 점수에 Excel

가설 검정 예:평균(를 사용하여 TI83)

사용할 수 있습니다 TI83 계산기 위해 가설을 테스트,하지만 계산기지 않을 그림으로 null 이 아니고 대체 가설는 당신이 질문을 읽고 입으로 계산기입니다.

예제 문제:200 명의 표본은 인구 표준 편차(σ)가 5 인 평균 연령이 21 입니다. 모집단 평균이 α=0.05 에서 18.9 라는 가설을 테스트하십시오.

1 단계:귀무 가설을 진술하십시오., 이 경우에는 null 을 가설이는 인구의 의 18.9,so we write:
H0:μ=18.9

2 단계:상태로 대체 가설입니다. 우리는지 알고 싶으면 우리의 견본에 있는 뜻의 21 대의 18.9,정말 다르에서 인구,따라서 우리의 대체 가설:
H1:μ≠18.9

3 단계:보 Stat 누르면 오른쪽 화살표 두 번 테스트를 선택합니다.

4 단계:1 을 눌러 1 을 선택하십시오:Z-Test…. ENTER 키를 누릅니다.

5 단계:오른쪽 화살표를 사용하여 통계를 선택하십시오.이 문제를 해결하려면 어떻게해야합니까?,9
σ:5
x:21
n:200
μ:≠μ0

단계 7:화살표 아래로 계산하고 ENTER 키를 누릅니다. 계산기 쇼는 p 값:
p=2.87×10-9

이보다 작은 우리의 알파 값이다.05. 즉,귀무 가설을 거부해야합니다.

베이지안 가설 테스트:그것은 무엇입니까?

베이지안 가설 테스트는 질문에 대답하는 데 도움이됩니다:테스트 또는 설문 조사의 결과를 반복 할 수 있습니까?
테스트를 반복 할 수 있는지 왜 신경 쓰나요?, 같은 마을에있는 20 명의 사람들이 백혈병으로 내려 왔다고 가정 해 봅시다. 연구원의 그룹은 휴대 전화 타워가 비난하는 것을 찾을 수 있습니다. 그러나 두 번째 연구는 휴대 전화 타워가 마을의 암 클러스터와 아무 관련이 없다는 것을 발견했습니다. 사실,그들은 암이 완전히 무작위라는 것을 발견했습니다. 그것이 불가능한 것처럼 들리면 실제로 일어날 수 있습니다! 암의 클러스터는 단순히 우연히 일어날 수 있습니다. 첫 번째 연구에 결함이있는 이유는 여러 가지가있을 수 있습니다., 주요 이유 중 하나이 될 수 있는 그들은 그냥 걸리지 않았으로 계정을 때로는 일들이 일어나 무작위로 그리고 우리는 단지 이유는 모르겠지만.

P 값.

연구 결과가 단단한 지 또는 우연히 일어날 수 있었는지 사람들에게 알려주는 것은 좋은 과학입니다. 이 작업을 수행하는 일반적인 방법은 p 값으로 결과를 테스트하는 것입니다. P 값은 데이터에 대한 가설 테스트를 실행하여 얻는 숫자입니다. 0.05(5%)이하의 P 값은 일반적으로 결과가 반복 가능하다고 주장하기에 충분합니다., 그러나 결과의 유효성을 테스트하는 또 다른 방법이 있습니다:베이지안 가설 테스트. 이러한 유형의 테스트는 결과의 강도를 테스트하는 또 다른 방법을 제공합니다.

베이지안 가설 검정.

전통적인 테스트(초등 통계 또는 AP 통계에서 우연히 만난 유형)를 비 베이지안이라고합니다. 그것은 실험의 반복 실행에 걸쳐 결과가 얼마나 자주 발생하는지입니다. 그것은 실험이 반복 가능한지에 대한 객관적인 견해입니다.
베이지안 가설 검정은 같은 것에 대한 주관적인 견해입니다., 그것은 당신이 당신의 결과에 얼마나 많은 믿음을 가지고 있는지 고려합니다. 다른 말로하면,실험 결과에 돈을 베팅하겠습니까?

전통과 베이지안 가설 검정의 차이점.

전통적인 테스트(베이지안이 아닌)는 샘플링을 반복해서 반복해야하지만 베이지안 테스트는 반복하지 않습니다. 둘 사이의 주요 다른 테스트의 첫 번째 단계에 있습니다:확률 모델을 진술. 베이지안 테스트에서는 이 단계에 사전 지식을 추가합니다., 또한 모든 증거가 고려 된 후에 무작위 사건에 주어진 조건부 확률 인 후방 확률의 사용이 필요합니다.

베이지안 테스트에 대한 인수.

많은 연구자들이 생각하는 것 그것은 더 나은 대안인 테스트이기 때문에,그것은:

1. 포함되어 있에 대한 사전 지식이다.
2. 는 결과에 대한 개인적인 신념을 고려합니다.

에 대한 인수.

1. 사전 데이터 또는 지식을 포함하는 것은 정당하지 않습니다.
2. 비 베이지안 테스트에 비해 계산하기가 어렵습니다.,

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가설 테스트 기사

기본 사항:

1. 임시 테스트 란 무엇입니까?
2. 복합 가설 테스트
3. 거부 영역이란 무엇입니까?
4. 두 꼬리 테스트 란 무엇입니까?
5. 가설 테스트가 하나의 꼬리 테스트인지 또는 두 꼬리 테스트인지를 결정하는 방법.
6. 가설이 왼쪽 꼬리 테스트인지 오른쪽 꼬리 테스트인지를 결정하는 방법.
7. 통계에서 귀무 가설을 진술하는 방법.
8. 중요한 값을 찾는 방법.
9. 귀무 가설을지지하거나 거부하는 방법.,

특정 테스트:

1. ANOVA.
2. Brunner Munzel 테스트(일반화 된 Wilcoxon 테스트)
3. 정상성에 대한 Chi Square 테스트
4. Cochran-Mantel-Haenszel 테스트
5. F 테스트
6. Granger 인과 관계 테스트.
7. Hotelling 의 T-Squared
8. KPSS 테스트.
9. 우도 비율 테스트 란 무엇입니까?
10. 로그 순위 테스트.
11. MANCOVA
12. 순차적 확률율 시험
13. 실행하는 방법입 테스트입니다.
14. T 테스트:하나의 샘플.
15. T 시험:2 개의 표본.리>웰치의 분산 분석.
16. 불평등 한 분산에 대한 웰치의 테스트.,
17. Z-테스트:하나의 샘플.
18. Z 테스트:두 비율
19. Wald 테스트.

1. 수용 영역이란 무엇입니까?
2. Chebyshev 의 정리를 계산하는 방법.
3. 결정 규칙.리>자유도.
4. 방향성 테스트
5. 거짓 발견 속도
6. 최소 유의 한 차이를 계산하는 방법.통계에서
7. 수준.
8. 오류 마진을 계산하는 방법.
9. 평균 차이(수단의 차이)
10. 다중 테스트 문제.
11. 네이먼-피어슨 렘마는 무엇입니까?
12. 하나의 샘플 중간 테스트.,
13. REGWF
14. 샘플 크기를 찾는 방법(일반 지침).
15. Sig2(꼬리)의 의미에서 결과
16. 표준화 된 테스트는 무엇입 통계는?
17. 표준 오류를 찾는 방법
18. 표준화 된 값:예.
19. T-점수를 계산하는 방법.
20. T-점수 대.A Z. 점수.
21. 단일 평균을 테스트합니다.
22. 불평등 한 표본 크기.
23. 균일하게 가장 강력한 테스트.
24. Z-점수를 계산하는 방법.

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