Testowanie hipotez
głównym celem statystyk jest żeby sprawdzić hipotezę. Na przykład, można uruchomić eksperyment i znaleźć, że pewien lek jest skuteczny w leczeniu bólów głowy. Ale jeśli nie możesz powtórzyć tego eksperymentu, nikt nie będzie traktował twoich wyników poważnie. Dobrym tego przykładem było odkrycie zimnej fuzji, która pogrążyła się w zapomnieniu, ponieważ nikt nie był w stanie powielać wyników.,
Obejrzyj film, aby uzyskać krótki przegląd testów hipotez lub przeczytaj poniżej:
spis treści (Kliknij, aby przejść do sekcji):
- co to jest hipoteza?
- czym jest testowanie hipotez?
- przykłady testowania hipotez(jedna próbka testu Z).
- Testowanie hipotezy bayesowskiej.
- Więcej artykułów do testowania hipotez
Zobacz także:
- testy hipotez w jednym obrazku
- wartości krytyczne
- co to jest hipoteza zerowa?,
potrzebujesz pomocy w zadaniu domowym? Sprawdź naszą stronę korepetycji!
Co To jest hipoteza?
hipoteza jest wykształconym odgadnięciem czegoś w otaczającym cię świecie. Powinien być testowany, zarówno przez eksperyment, jak i obserwację. Na przykład:
- nowy lek, który Twoim zdaniem może zadziałać.
- sposób nauczania, który Twoim zdaniem może być lepszy.,
- możliwa lokalizacja nowych gatunków.
może to być naprawdę wszystko, o ile można to przetestować.
Co to jest twierdzenie hipotetyczne?
Jeśli masz zamiar zaproponować hipotezę, to zwyczajowo pisze się oświadczenie. Twoje stwierdzenie będzie wyglądało tak:
„Jeśli…(zrobić to zmiennej niezależnej)….następnie (stanie się to ze zmienną zależną).”
na przykład:
- If I (zmniejszenie ilości wody podawanej do ziół) then (zioła zwiększą rozmiar).,
- Jeśli ja (udzielam pacjentom porad oprócz leków) to (ich ogólna skala depresji zmniejszy się).
- If I (give exams at noon zamiast 7) then (student test scores will improve).
- If I (look in this certain location) then (I am more likely to find new species).
dobre stwierdzenie hipotezy powinno:
- zawierać stwierdzenie „if” I „then” (według University of California).
- zawiera zarówno zmienne niezależne, jak i zależne.
- być testowane za pomocą eksperymentu, ankiety lub innej naukowo uzasadnionej techniki.,
- być oparte na informacjach zawartych we wcześniejszych badaniach (zarówno Twoich, jak i cudzych).
- mają kryteria projektowe (dla projektów inżynierskich lub programistycznych).
Co to jest testowanie hipotez?
Testowanie hipotez w statystyce jest sposobem na sprawdzenie wyników ankiety lub eksperymentu, aby sprawdzić, czy masz znaczące wyniki. Zasadniczo sprawdzasz, czy Twoje wyniki są ważne, zastanawiając się, czy Twoje wyniki miały miejsce przez przypadek., Jeśli Twoje wyniki mogły się zdarzyć przez przypadek, eksperyment nie będzie powtarzalny, a więc ma niewielkie zastosowanie.
Testowanie hipotez może być jednym z najbardziej mylących aspektów dla uczniów, głównie dlatego, że zanim będziesz mógł wykonać test, musisz wiedzieć, jaka jest twoja hipoteza zerowa. Często te trudne problemy słowne, z którymi masz do czynienia, mogą być trudne do rozszyfrowania., Ale to łatwiejsze niż myślisz; wszystko, co musisz zrobić, to:
- dowiedzieć się swoją hipotezę zerową,
- podać swoją hipotezę zerową,
- Wybierz, jakiego rodzaju test trzeba wykonać,
- albo wspierać lub odrzucić hipotezę zerową.
Co To jest hipoteza zerowa?
Jeśli prześledzić historię nauki, hipoteza zerowa jest zawsze przyjęty fakt. Proste przykłady hipotez zerowych, które są ogólnie akceptowane jako prawdziwe, to:
- DNA ma kształt podwójnej helisy.
- w Układzie Słonecznym jest 8 planet (nie licząc Plutona).,
- przyjmowanie leku Vioxx może zwiększyć ryzyko wystąpienia problemów z sercem (lek obecnie wycofany z rynku).
Jak podać hipotezę zerową?
nie będziesz musiał wykonywać prawdziwego eksperymentu lub badania w elementarnych statystykach (a nawet obalić fakt w stylu „Pluton jest planetą”!), więc otrzymasz problemy słowne z rzeczywistych sytuacji. Musisz dowiedzieć się, jaka jest twoja hipoteza z problemu. Może to być trochę trudniejsze niż tylko zastanawianie się, jaki jest przyjęty fakt. W przypadku problemów ze słowem szukasz faktu, który jest nieważny (tj., coś, co można odrzucić).
przykłady testowania hipotezy #1: podstawowy przykład
badacz uważa, że jeśli pacjenci po operacji kolana pójdą na fizykoterapię dwa razy w tygodniu (zamiast 3 razy), ich okres rekonwalescencji będzie dłuższy. Średni czas rekonwalescencji u pacjentów po operacji kolana wynosi 8,2 tygodnia.
stwierdzenie hipotezy w tym pytaniu jest to, że badacz uważa, że średni czas odzyskiwania wynosi więcej niż 8,2 tygodni. Można go zapisać w terminach matematycznych jako:
h1: μ > 8.,2
następnie musisz podać hipotezę zerową (patrz: jak określić hipotezę zerową). Tak się stanie, jeśli badacz się myli. W powyższym przykładzie, jeśli badacz się myli, czas odzyskiwania jest mniejszy lub równy 8,2 tygodni. W matematyce jest to:
H0 μ ≤ 8.2
odrzucając hipotezę zerową
dziesięć lat temu wierzyliśmy, że w Układzie Słonecznym jest 9 planet. Pluton został zdegradowany jako planeta w 2006 roku. Hipoteza zerowa „Pluton jest planetą” została zastąpiona przez ” pluton nie jest planetą.,”Oczywiście, odrzucenie hipotezy zerowej nie zawsze jest takie łatwe—trudną częścią jest zwykle zastanawianie się, co twoja hipoteza zerowa jest w pierwszej kolejności.
przykłady testowania hipotez (jedna próbka Z Test)
jedna próbka z test nie jest używany bardzo często (ponieważ rzadko znamy rzeczywiste odchylenie standardowe populacji). Jednak dobrze jest zrozumieć, jak to działa, ponieważ jest to jeden z najprostszych testów, które można wykonać w testowaniu hipotez., Na zajęciach z angielskiego musisz nauczyć się podstaw (takich jak gramatyka i ortografia), zanim będziesz mógł napisać historię; pomyśl o jednym przykładowym teście z jako fundamencie zrozumienia bardziej złożonych testów hipotez. Ta strona zawiera dwa przykłady testowania hipotez dla jednej próbki z-testów.
jedna przykładowa hipoteza testująca przykłady: #2
dyrektor pewnej szkoły twierdzi, że uczniowie w jego szkole są ponadprzeciętni inteligencją. Losowa próbka trzydziestu uczniów z wynikiem IQ ma średni wynik 112., Czy istnieją wystarczające dowody na poparcie roszczenia zleceniodawcy? Średnie IQ populacji wynosi 100 z odchyleniem standardowym 15.
Krok 1: Stan hipotezy zerowej. Przyjmuje się, że średnia populacji wynosi 100, a więc: H0: μ=100.
Krok 2: Podaj alternatywną hipotezę. Twierdzenie jest takie, że uczniowie mają ponadprzeciętne wyniki IQ, więc:
h1: μ > 100.
fakt, że szukamy wyników „większych od” pewnego punktu oznacza, że jest to test jednostronny.
Krok 3: narysuj obrazek, który pomoże Ci zwizualizować problem.,
Krok 4: określ poziom alfa. Jeśli nie otrzymałeś poziomu alfa, użyj 5% (0,05).
Krok 5: Znajdź obszar odrzucania (podany przez twój poziom alfa powyżej) z tabeli Z. Powierzchni .05 jest równe Z-score 1.645.
Krok 6: Znajdź statystykę testu używając tego wzoru:
dla tego zestawu danych: z= (112.5 – 100) / (15/√30) = 4.56.
Krok 6: Jeśli Krok 6 jest większy niż Krok 5, Odrzuć hipotezę zerową., Jeśli jest to mniej niż Krok 5, nie można odrzucić hipotezę zerową. W tym przypadku jest on większy (4.56 > 1.645), więc można odrzucić wartość null.
jedna przykładowa hipoteza testująca przykłady: #3
stężenie glukozy we krwi u otyłych pacjentów wynosi średnio 100, a odchylenie standardowe 15. Badacz uważa, że dieta bogata w surową skrobię kukurydzianą będzie miała pozytywny lub negatywny wpływ na poziom glukozy we krwi., Próbka 30 pacjentów, którzy próbowali surowej skrobi kukurydzianej dieta ma średni poziom glukozy 140. Przetestuj hipotezę, że surowa skrobia kukurydziana miała wpływ.
*ten proces jest znacznie łatwiejszy, jeśli używasz TI-83 lub Excel do obliczania wyniku z („wartość krytyczna”).,
Patrz:
- krytyczna wartość z TI 83
- wynik z w Excelu
przykłady testowania hipotez: Mean (Using TI 83)
możesz użyć kalkulatora TI 83 do testowania hipotez, ale kalkulator nie rozgryzie hipotez zerowych i alternatywnych; to do ciebie należy przeczytanie pytania i wprowadzenie go do kalkulatora.
przykładowy problem: średnia wieku 200 osób wynosi 21 lat, a odchylenie standardowe populacji (σ) wynosi 5. Zbadaj hipotezę, że średnia populacji wynosi 18,9 przy α = 0,05.
Krok 1: Stan hipotezy zerowej., W tym przypadku, hipoteza zerowa jest to, że średnia populacji jest 18.9, więc piszemy:
H0: μ = 18.9
Krok 2: Stan hipotezy alternatywnej. Chcemy wiedzieć, czy nasza próbka, która ma średnią 21 zamiast 18,9, naprawdę różni się od populacji, dlatego nasza alternatywna hipoteza:
h1: μ ≠ 18,9
Krok 3: Naciśnij Stat, a następnie naciśnij dwukrotnie strzałkę w prawo, aby wybrać testy.
Krok 4: Naciśnij 1, aby wybrać 1:Z-Test…. Naciśnij ENTER.
Krok 5: Użyj strzałki w prawo, aby wybrać statystyki.
Krok 6: Wprowadź dane z problemu:
,9
σ: 5
x: 21
N: 200
μ :μ μ0
Krok 7: Strzałka w dół, aby obliczyć i nacisnąć ENTER. Kalkulator pokazuje wartość p:
p = 2.87 × 10-9
jest to mniejsza wartość niż nasza wartość alfa .05. To oznacza, że powinniśmy odrzucić hipotezę zerową.
Test hipotezy bayesowskiej: Co to jest?
Image: Los Alamos National Lab.
Test hipotezy bayesowskiej pomaga odpowiedzieć na pytanie: Czy można powtórzyć wyniki testu lub badania?
dlaczego zależy nam na powtórzeniu testu?, Powiedzmy, że 20 osób w tej samej wiosce zachorowało na białaczkę. Grupa badaczy uważa, że winą są wieże komórkowe. Jednak drugie badanie wykazało, że wieże komórkowe nie mają nic wspólnego z gromadą nowotworów we wsi. W rzeczywistości okazało się, że nowotwory były całkowicie przypadkowe. Jeśli to brzmi niemożliwie, to może się zdarzyć! Klastry raka mogą się zdarzyć po prostu przez przypadek. Może być wiele powodów, dla których pierwsze badanie było wadliwe., Jednym z głównych powodów może być to, że po prostu nie wzięli pod uwagę, że czasami rzeczy dzieją się losowo i po prostu nie wiemy dlaczego.
wartości P.
dobrze jest poinformować ludzi, czy wyniki badań są solidne, lub czy mogły się zdarzyć przez przypadek. Zwykle można to zrobić, testując wyniki z wartością P. Wartość p to liczba, którą otrzymujesz, uruchamiając Test hipotezy na swoich danych. Wartość P wynosząca 0,05 (5%) lub mniej zwykle wystarcza do stwierdzenia, że wyniki są powtarzalne., Istnieje jednak inny sposób na sprawdzenie poprawności wyników: Testowanie hipotezy bayesowskiej. Ten rodzaj testów daje inny sposób, aby sprawdzić siłę swoich wyników.
Test hipotezy bayesowskiej.
tradycyjne testowanie (typ, na który prawdopodobnie natknąłeś się w statystykach elementarnych lub statystykach AP) nazywa się nie-Bayesowskim. To jest, jak często wynik dzieje się w powtarzających się przebiegów eksperymentu. To obiektywny pogląd na to, czy eksperyment jest powtarzalny.
Testowanie hipotez bayesowskich jest subiektywnym poglądem na to samo., Bierze pod uwagę, jak wiele wiary masz w swoje wyniki. Innymi słowy, czy postawiłbyś pieniądze na wynik eksperymentu?
różnice między tradycyjnym a Bayesowskim testowaniem hipotez.
tradycyjne testy (nie bayesowskie)wymagają powtarzania próbkowania w kółko, podczas gdy testy bayesowskie nie. Główną różnicą między nimi jest w pierwszym etapie testowania: określenie modelu prawdopodobieństwa. W testach bayesowskich dodajesz do tego kroku wcześniejszą wiedzę., Wymaga również zastosowania prawdopodobieństwa tylnego, które jest prawdopodobieństwem warunkowym podanym zdarzeniu losowemu po rozważeniu wszystkich dowodów.
argumenty do testów bayesowskich.
wielu badaczy uważa, że jest to lepsza alternatywa dla tradycyjnych testów, ponieważ:
- zawiera wcześniejszą wiedzę na temat danych.
- uwzględnia osobiste przekonania dotyczące wyników.
argumenty przeciw.
- uwzględnienie wcześniejszych danych lub wiedzy nie jest uzasadnione.
- trudno jest obliczyć w porównaniu z testami Nie Bayesowskimi.,
powrót do góry
Artykuły testujące hipotezy
podstawy:
- co to jest testowanie Ad Hoc?
- Test hipotezy złożonej
- co to jest Region odrzucenia?
- co to jest test dwuetapowy?
- Jak zdecydować, czy Test hipotezy jest testem jedno-czy dwu-ogonowym.
- Jak zdecydować, czy hipoteza jest testem lewostronnym czy prawostronnym.
- Jak podać hipotezę zerową w statystyce.
- Jak znaleźć wartość krytyczną.
- Jak poprzeć lub odrzucić hipotezę zerową.,
szczegółowe testy:
- ANOVA.
- Test Brunnera Munzela (uogólniony Test Wilcoxona)
- Test Kwadratowy Chi dla normalności
- Test Cochrana-Mantela-Haenszela
- Test F
- Test Grangera.
- Hotelling ' S T-Squared
- test KPSS.
- co to jest test prawdopodobieństwa?
- Log rank test.
- MANCOVA
- Sequential Probability Ratio Test
- Jak uruchomić test znaku.
- Test T: jedna próbka.
- t-Test: dwie próbki.
- Test Welcha na nierówność.,
- Z-Test: jedna próbka.
- Test Z: Dwie proporcje
- Test Walda.
- co to jest Region akceptacji?
- Jak obliczyć twierdzenie Czebyszewa.
- reguła decyzyjna.
- stopnie wolności.
- Test Kierunkowy
- False Discovery Rate
- Jak obliczyć najmniej znaczącą różnicę.
- poziomy w statystykach.
- Jak obliczyć margines błędu.
- średnia różnica (różnica w Średniej)
- problem wielokrotnego testowania.
- czym jest Lemat Neymana-Pearsona?
- jedna próba Średnia testu.,
- REGWF
- Jak znaleźć Rozmiar próbki (ogólne instrukcje).
- Sig 2 (2) znaczenie w wynikach
- co to jest standaryzowana Statystyka testu?
- Jak znaleźć standardowe błędy
- Standardowe wartości: przykład.
- Jak obliczyć wynik T.
- t-Score Vs. A Z. Score.
- testowanie pojedynczej średniej.
- nierówne rozmiary próbek.
- Jak obliczyć wynik Z.
——————————————————————————
potrzebujesz pomocy w zadaniu domowym lub pytaniu testowym?, Dzięki badaniu Chegg możesz uzyskać krok po kroku rozwiązania swoich pytań od eksperta w tej dziedzinie. Twoje pierwsze 30 minut z korepetytorem Chegg jest bezpłatne!