Як розрахувати тест з двома хвостами

Posted on
Автор: Monica Porter
Дата Створення: 21 Березень 2021
Дата Оновлення: 19 Листопад 2024
Anonim
Т-критерий Стьюдента за 12 минут. Биостатистика.
Відеоролик: Т-критерий Стьюдента за 12 минут. Биостатистика.

Зміст

У інфекційній статистиці гіпотези формуються як орієнтовні відповіді на дослідницькі питання. Статистичне гіпотетичне тестування дозволяє оцінити гіпотези щодо параметрів населення на основі вибіркової статистики. Тип тестування змінюється залежно від рівня вимірювання змінних. Якщо параметр сукупності вважається більшим або меншим за деяке значення, використовується односхилий тест. Якщо в гіпотезі дослідження не вказано напряму, застосовується двоступеневий тест. Тест з двома хвостами покаже, чи є різниця у значеннях змінних, що займаються.

    Зберіть дані для параметрів населення. Визначте, чи існує теоретична основа, яка вказує на задану різницю напрямків для параметрів. Зазначена різниця буде вказана, зазначивши, що значення однієї змінної є вищим або нижчим, ніж значення іншої змінної. Ця інформація дозволяє визначити, чи підходить тест з двома хвостами.

    Зробіть припущення щодо рівня вимірювання змінної, способу відбору проб, розміру вибірки та параметрів сукупності. Використовуйте ці припущення, щоб сформулювати свої гіпотези. Вашою першою гіпотезою буде ваша гіпотеза дослідження, або H1. Ця гіпотеза констатує різницю змінних параметру сукупності. Вашою другою гіпотезою буде ваша нульова гіпотеза, або H0. Ця гіпотеза суперечить гіпотезі дослідження і стверджує, що різниці між середньою сукупністю та заданою величиною немає.

    Обчисліть тестову статистику альфа. Альфа - рівень ймовірності, при якому нульова гіпотеза відкидається. Альфа зазвичай встановлюється на рівнях .05, .01 або .001, це означає, що буде похибка 5%, 1% або .1%. Для двосхилого тесту розділіть значення альфа на 2 і порівняйте його зі Z-статистикою, якщо стандартне відхилення відоме або t-статистикою, якщо стандартне відхилення не відомо.

    Перевірте нульову гіпотезу, щоб визначити, чи є різниця між параметром сукупності. Метою є відхилити нульову гіпотезу, щоб забезпечити підтримку гіпотези дослідження. Коли значення ймовірності менше альфа, ми відкидаємо нульову гіпотезу і підтримуємо гіпотезу дослідження. Коли значення ймовірності більше альфа, ми не можемо відкинути нульову гіпотезу.

    Поради