9.2:

9.2: Hipotezy zerowe i alternatywne

Null and Alternative Hypotheses

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Null and Alternative Hypotheses

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

9.1: What is a Hypothesis?

9.3: Critical Region, Critical Values and Significance Level

8,044 Views

•

01:16 min

•

April 30, 2023

Overview

Właściwe testowanie hipotez rozpoczyna się od rozważenia dwóch hipotez. Nazywa się je hipotezą zerową i hipotezą alternatywną. Hipotezy te zawierają przeciwstawne punkty widzenia.

Hipoteza zerowa, oznaczona przez H₀, to stwierdzenie braku różnicy między zmiennymi – nie są one ze sobą powiązane. Często można to uznać za status quo. W rezultacie, jeśli nie możesz zaakceptować wartości null, wymaga to pewnej akcji.

Alternatywna hipoteza, oznaczona przez H₁ lub H_a, jest twierdzeniem o populacji, które jest sprzeczne z H₀ i do czego dochodzimy, gdy odrzucamy H₀. To jest zwykle to, co badacz stara się udowodnić.

Ponieważ hipoteza zerowa i hipoteza alternatywna są sprzeczne, należy zbadać dowody, aby ustalić, czy należy odrzucić hipotezę zerową, czy nie. Wykorzystane dowody mają postać danych z próbek.

Po podjęciu decyzji, którą hipotezę wspierają dane próbki, można podjąć decyzję. Istnieją dwie możliwości podjęcia decyzji. Są to “odrzuć H₀“, jeśli informacje o próbie faworyzują hipotezę alternatywną, lub “nie odrzucaj H₀” lub “odrzuć H₀“, jeśli informacje o próbie są niewystarczające do odrzucenia hipotezy zerowej.

Ten tekst jest adaptacją <a href=”https://openstax.org/books/introductory-statistics/pages/9-1-null-and-alternative-hypotheses”>Openstax, Introductory Statistics, Section 9.1 Null and Alternative Hypothesis

Transcript

Testowanie hipotez rozpoczyna się od stwierdzenia co najmniej dwóch kontrastujących stwierdzeń twierdzenia o charakterystyce populacji.

Rozważmy przykład badania proporcji zdrowych i parchów jabłek z odmiany.

Aby to sprawdzić, możemy zacząć od stwierdzenia, że “odmiana wytwarza równą liczbę zdrowych i strupowych jabłek”. To stwierdzenie jest hipotezą zerową, oznaczoną jako H₀ i jest reprezentowana w następujący sposób.

Alternatywnie, stwierdzenie, że “odmiana wytwarza różną proporcję zdrowych i pokrytych parchem jabłek” ma odmienny punkt widzenia niż poprzednie. To stwierdzenie jest alternatywną hipotezą, oznaczoną jako H₁ i jest reprezentowana w następujący sposób.

Alternatywna hipoteza nie powinna stwierdzać, że wartość parametru jest równa dokładnej liczbie lub z góry określonej wartości stałej.

Na przykład “proporcja parchów jabłek zebranych z danej odmiany wynosi 0,2” nie jest odpowiednią alternatywną hipotezą, ponieważ można uzyskać dokładną wartość proporcji tylko przez przypadek, ale można nie uzyskać wystarczających danych, aby poprzeć twierdzenie, że proporcja wynosi dokładnie 0,2.

Key Terms and definitions

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for

Tags

Hipoteza zerowa hipoteza alternatywna H0 H1 testowanie hipotezy przykładowe dane dowody odrzucenie H0 wnioskowanie statystyczne twierdzenie populacyjne