ראשית, טענה ספציפית לגבי פרמטר האוכלוסייה מוכרעת על סמך שאלת המחקר ונאמרת בצורה פשוטה. יתר על כן, מובאת גם אמירה מנוגדת לטענה זו. הצהרות אלה יכולות לשמש כהשערות אפס וחלופיות, שמהן השערת אפס תהיה הצהרה ניטרלית בעוד שלהיפותזה החלופית יכול להיות כיוון. ההשערה החלופית יכולה להיות גם הטענה המקורית אם היא מערבת כיוון מסוים של הפרמטר.

ברגע שההשערות מוצהרות, הן מבוטאות באופן סמלי. כמוסכמה, השערת האפס תכיל את סמל השוויון, בעוד שההשערה החלופית עשויה להכיל סמלי >, < או ≠.

לפני שממשיכים בבדיקת השערות, יש להחליט על רמת מובהקות מתאימה. יש מוסכמה כללית של בחירת רמה של 95% (כלומר, 0.95) או 99% (כלומר, 0.99). כאן α יהיה 0.05 או 0.01, בהתאמה.

לאחר מכן, זהה סטטיסטיקת בדיקה מתאימה. היחס והממוצע (כאשר סטיית התקן של האוכלוסייה ידועה) z סטטיסטיקה עדיפה. עבור הממוצע, כאשר סטיית התקן של האוכלוסייה אינה ידועה, היא סטטיסטיקת t, ועבור שונות (או SD), היא סטטיסטיקה חי-ריבועית.

לאחר מכן, חשב את הערך הקריטי ברמת המובהקות הנתונה עבור סטטיסטיקת הבדיקה והתווה את התפלגות הדגימה כדי לצפות באזור הקריטי. ניתן לקבל את הערך הקריטי מהטבלאות z, t ו- chi-square או באופן אלקטרוני באמצעות תוכנה סטטיסטית.

בדוק אם סטטיסטיקת הבדיקה נמצאת באזור הקריטי. אם הוא נופל בתוך האזור הקריטי, דחה את השערת האפס.

ההחלטה על הטענה על רכוש האוכלוסייה או הפרשנות הכללית בשיטה זו אינה דורשת את ערך P.

Transcript

השיטה המסורתית או הקלאסית כוללת שימוש בערך הקריטי כדי לסיים את בדיקת ההשערה.

כצעד ראשון, השערה מוצהרת ומבוטאת באופן סמלי כדלקמן.

עבור הפרופורציה, הממוצע או סטיית התקן של אוכלוסייה, השערות האפס והחלופיות מבוטאות באופן הבא.

יתר על כן, ערך קריטי מתקבל עבור הפרמטר שנבחר בהשערות ברמת מובהקות מסוימת שנקבעה מראש α. עבור פרופורציה, ממוצע או סטיית תקן, ערכים קריטיים אלה ב- α הם ערכי z, t או chi-square, בהתאמה, המחושבים באמצעות ההתפלגויות z, t או chi-square.

לאחר מכן הערך הקריטי משורטט כדי לסמן את האזור הקריטי בהתפלגות ההסתברות.

יתר על כן, סטטיסטיקת הבדיקה מחושבת באמצעות נתוני המדגם ומשורטט על עקומת התפלגות ההסתברות.

השערת האפס נדחית כאשר הערך הסטטיסטי של הבדיקה נמצא באזור הקריטי. עם זאת, איננו דוחים אותה כאשר סטטיסטיקת הבדיקה נמצאת מחוץ לאזור הקריטי.