9.10: Testowanie twierdzenia o proporcji populacji

Testing a Claim about Population Proportion
JoVE Core
Statistics
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Core Statistics
Testing a Claim about Population Proportion
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

3,322 Views

01:24 min
April 30, 2023

Overview

Pełna procedura testowania twierdzenia dotyczącego proporcji populacji znajduje się tutaj.

Istnieją dwie metody testowania twierdzenia dotyczącego proporcji populacji: (1) przy użyciu proporcji próby z danych, w której rozkład dwumianowy jest przybliżony do rozkładu normalnego, oraz (2) przy użyciu prawdopodobieństw dwumianowych obliczonych na podstawie danych.

Pierwsza metoda wykorzystuje rozkład normalny jako przybliżenie rozkładu dwumianowego. Wymagania są następujące: wielkość próby jest wystarczająco duża, prawdopodobieństwo proporcji p jest bliskie 0,5, NP (iloczyn wielkości i proporcji próby) jest większy niż 5, a wartości krytyczne można obliczyć za pomocą rozkładu z. Wymaga również, aby próbki były losowe i bezstronne, a charakter danych był dwumianowy, tj. istnieją tylko dwa możliwe wyniki (np. sukces lub porażka; wybrane lub niewybrane, prawdziwe lub fałszywe itp.). Proporcja ma charakter dwumianowy. Tak więc ta metoda dobrze nadaje się do testowania twierdzenia za pomocą testowania hipotez dotyczących proporcji populacji.

W pierwszym kroku hipotezy (hipotezy zerowe i alternatywne) są jasno sformułowane i wyrażone symbolicznie. Proporcja p stosowana w stwierdzeniach hipotez jest przyjętą wartością proporcji, często 0,5. Proporcja uzyskana na podstawie danych jest proporcją próby. Obie te wartości mają kluczowe znaczenie przy obliczaniu statystyki z.

Wartość krytyczną można następnie uzyskać z rozkładu z, wykorzystując normalne przybliżenie rozkładu dwumianowego. Wartość krytyczna może być dodatnia lub ujemna w zależności od kierunku hipotezy; W związku z tym test hipotezy jest prawostronny, lewostronny lub dwustronny. Wartość krytyczna jest obliczana na dowolnym żądanym poziomie ufności, najczęściej 95% lub 99%.

Wartość P jest następnie obliczana bezpośrednio przy użyciu statystyki z i krytycznej wartości z, a test hipotezy jest zakończony. Statystykę z można również bezpośrednio porównać z wartością krytyczną, aby zakończyć test hipotezy.

Druga metoda testowania twierdzenia o proporcji nie wymaga np > 5, ponieważ wykorzystuje dokładny rozkład dwumianowy bez normalnego przybliżenia. Ta metoda nie oblicza wartości krytycznej. Zamiast tego wykorzystuje prawdopodobieństwa uzyskania x (wartość sukcesów z całkowitej liczby prób, np. 60 sukcesów ze 110 prób) w n próbach. Oblicza prawdopodobieństwa x lub mniejsze i x lub większe, a następnie prowadzi do wartości P. Ta druga metoda testowania twierdzenia o proporcji jest żmudna do wykonania ręcznie i wymaga oprogramowania statystycznego. Niemniej jednak wnioski wyznaczone w obu przypadkach są równie dokładne.

Transcript

W naturalnych populacjach gupików trynidadzkich samice wybierają samce o pomarańczowym ubarwieniu do krycia

.

Aby ustalić, czy populacje gupików w akwarium również wykazują to samo zachowanie, przeprowadza się eksperyment, w którym 12 samic jest indywidualnie wprowadzanych do trzech pomarańczowych samców i trzech niebieskich samców jednocześnie.

Pierwotnie twierdzono, że samice wybierają pomarańczowych samców.

Tak więc hipoteza zerowa stwierdzałaby, że równa liczba samic wykazywałaby preferencję dla pomarańczowych i niebieskich samców. Alternatywna hipoteza jest taka, że większa liczba samic wolałaby pomarańczowych samców.

Eksperyment pokazuje, że dziesięć z dwunastu samic wolało pomarańczowych samców.

Stosunek ten zapewnia proporcję próbki — 0,83 — która służy do uzyskania statystyki testu w następujący sposób.

Obserwuje się, że ta statystyka testowa mieści się w obszarze krytycznym na poziomie istotności 0,05.

Ponadto wartość P z tej statystyki z wynosi 0,011.

Możemy więc wywnioskować, że populacja gupików w akwarium wykazuje takie same preferencje godowe, jak obserwowane w populacji naturalnej.

Key Terms and definitions​

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for