2.5
Статистическая проверка гипотез
Гипотеза — это предлагаемое объяснение или предположение о параметре популяции, которое служит основой для проверки и анализа.
Нулевая гипотеза, или H0, не предполагает существенной разницы или взаимосвязи между изучаемыми переменными. Напротив, альтернативная гипотеза, или Н1, предполагает значительную разницу или взаимосвязь между изучаемыми переменными.
Статистическая значимость проверяется для проверки приемлемости любой из гипотез с существенными доказательствами в поддержку утверждения.
Проверка гипотез жизненно важна для принятия обоснованных решений на основе данных и определения того, подтверждают или опровергают гипотезу достаточные доказательства.
Например, он оценивает эффективность нового препарата, сравнивая группы лечения и контрольную группу.
Он также может пролить свет на взаимосвязь, например, корреляцию между курением и раком легких, или оценить влияние стратегий, таких как маркетинговые кампании, на продажи.
Наконец, он может измерять разницу в удовлетворенности, например, изучая реакцию клиентов на различные версии продукта.
Проверка гипотез — это важнейшая статистическая процедура, облегчающая принятие обоснованных решений на основе фактических данных. Она начинается с гипотезы, которая является предварительным объяснением или прогнозом относительно параметра популяции. Эта гипотеза может быть либо нулевой гипотезой (H_0), указывающей на отсутствие эффекта или разницы, либо альтернативной гипотезой (H_a), предполагающей эффект или разницу.
Статистическая значимость измеряет вероятность того, что наблюдаемый результат произошел случайно. Если эта вероятность, известная как p-значение, падает ниже предопределенного порога, обычно 0,05 или 0,01, это дает весомые доказательства против нулевой гипотезы, считая результат статистически значимым.
Проверка гипотез имеет решающее значение для принятия решений и получения точных выводов о популяциях. Например, фармацевтическая компания может тестировать эффективность нового препарата в снижении уровня холестерина. Нулевая гипотеза будет утверждать, что препарат не оказывает никакого эффекта, в то время как альтернативная гипотеза будет утверждать, что он оказывает. Затем проверка гипотез может определить, достаточно ли доказательств в поддержку утверждения об эффективности препарата.
Аналогично исследователь, изучающий разницу в доходах между двумя группами сотрудников, использовал бы проверку гипотез. Нулевая гипотеза не предполагала бы никакой разницы, в то время как альтернативная гипотеза предполагала бы разницу. Проверка помогла бы определить, достаточно ли доказательств для отклонения нулевой гипотезы. Если бы это было так, исследователь пришел бы к выводу, что существует статистически значимая разница в доходах.
Проверка гипотез является неотъемлемой частью статистического анализа. Она обеспечивает систематический, точный подход к оценке утверждений и принятию решений на основе статистических доказательств.
Гипотеза — это предлагаемое объяснение или предположение о параметре популяции, которое служит основой для проверки и анализа.
Нулевая гипотеза, или H0, не предполагает существенной разницы или взаимосвязи между изучаемыми переменными. Напротив, альтернативная гипотеза, или Н1, предполагает значительную разницу или взаимосвязь между изучаемыми переменными.
Статистическая значимость проверяется для проверки приемлемости любой из гипотез с существенными доказательствами в поддержку утверждения.
Проверка гипотез жизненно важна для принятия обоснованных решений на основе данных и определения того, подтверждают или опровергают гипотезу достаточные доказательства.
Например, он оценивает эффективность нового препарата, сравнивая группы лечения и контрольную группу.
Он также может пролить свет на взаимосвязь, например, корреляцию между курением и раком легких, или оценить влияние стратегий, таких как маркетинговые кампании, на продажи.
Наконец, он может измерять разницу в удовлетворенности, например, изучая реакцию клиентов на различные версии продукта.
- Проверка гипотез - Статистическая процедура принятия решений на основе доказательств.
- Нулевая гипотеза (H0) - Предполагает отсутствие эффекта или различия в параметре популяции.
- Альтернативная гипотеза (Ha) - Предполагает наличие эффекта или различия в параметре популяции.
- Статистическая значимость - Вероятность того, что наблюдаемый результат не возник случайно.
- p-значение - Мера вероятности, используемая для оценки статистической значимости.
- Определить тестирование гипотез – Объяснить статистическую процедуру для тестирования предсказаний (напр., тестирование гипотез).
- Сравнить нулевую и альтернативную гипотезы – Объяснить ключевые различия (напр., наличие или отсутствие эффекта).
- Исследовать примеры – Описать сценарий в фармацевтической и дисбалансе доходов (напр., эффективность лекарства, разница в доходах).
- Объяснить Статистическую значимость – Описать понятие вероятности и p-значения.
- Применить в контексте – Понять значимость в принятии решений и выдвижении утверждений.
- Что такое гипотетическое тестирование и как его использовать в статистическом анализе?
- Чем отличается нулевая гипотеза от альтернативной гипотезы?
- Как определяется статистическая значимость и применяется к гипотетическому тестированию?
From Chapter 2:
Now Playing
2.5 : Статистическая проверка гипотез
Biostatistics: Introduction
6.2K Views
2.1 : Биостатистика: Обзор
Biostatistics: Introduction
1.3K Views
2.2 : Данные: типы и распределение
Biostatistics: Introduction
2.4K Views
2.3 : Центральная тенденция: анализ
Biostatistics: Introduction
742 Views
2.4 : Данные: Изменчивость: Анализ
Biostatistics: Introduction
1.1K Views
2.6 : Точность и ошибки при проверке гипотез
Biostatistics: Introduction
760 Views
2.7 : Статистические методы анализа параметрических данных: ANOVA
Biostatistics: Introduction
2.4K Views
2.8 : Статистические методы анализа параметрических данных: ANOVA
Biostatistics: Introduction
6.3K Views
2.9 : Методы статистического вывода при проверке гипотез: параметрические и непараметрические данные
Biostatistics: Introduction
869 Views
2.10 : Биофармацевтические исследования: основы клинических исследований
Biostatistics: Introduction
675 Views