Un'ipotesi statistica è una variante di possibili regolarità che obbediscono al fenomeno in studio. Una semplice ipotesi statistica determina i valori dei parametri di una singola legge di distribuzione di probabilità o la sua forma. Un'ipotesi complessa è composta da molte ipotesi semplici.
Passi per testare ipotesi statistiche
L'essenza della verifica delle ipotesi statistiche è confermare o confutare le ipotesi teoriche basate sui dati pratici ottenuti e ridurre al minimo errori ed errori. Innanzitutto, l'oggetto di studio viene presentato sotto forma di ipotesi statistica. Quindi vengono selezionate le sue caratteristiche e le ipotesi testate e alternative, tenendo conto dell'analisi dei possibili errori e delle loro conseguenze.
Viene stabilita l'area dei valori ammissibili, l'area critica e il valore critico del criterio statistico. Viene calcolato il valore effettivo del criterio statistico. Vengono confrontati i valori teorici e pratici del criterio. L'ipotesi viene accettata o rifiutata in base ai risultati del test.
Analisi della ricerca statistica
Quando si testano le ipotesi secondo uno dei criteri, sono possibili due decisioni errate: un errore del primo tipo: rifiuto errato dell'ipotesi nulla e accettazione di una alternativa. Errore di tipo II: accettare erroneamente l'ipotesi nulla invece di rifiutarla. La formulazione di un'ipotesi alternativa può variare. Tutto dipende da quali deviazioni dal valore dell'ipotesi sono più importanti. Questi possono essere sia positivi che negativi, o entrambi.
La formulazione determina i confini della regione critica, nonché l'intervallo di valori consentiti. Un'area critica è un'area in cui rientrano i parametri di studio che porta a una deviazione. La possibilità che i parametri di criterio ricadano in tale ambito è pari al livello di significatività accettato.
Se i dati ottenuti rientrano nell'intervallo dei valori consentiti, l'ipotesi avanzata non contraddice i dati effettivi e non viene respinta. Se il valore calcolato del parametro rientra nella regione critica, l'ipotesi nulla contraddice i dati effettivi e di conseguenza viene rifiutata. Queste aree sono separate l'una dall'altra da punti critici o dai confini dell'area critica.
Il confine può essere bilaterale o unilaterale, a seconda di come viene formulata l'ipotesi alternativa. Il criterio statistico stabilisce quanto l'ipotesi è coerente con i dati reali, se può essere lasciata o deve essere rifiutata. La verifica delle ipotesi statistiche consente di prendere una decisione definitiva sull'accuratezza di un'ipotesi ipotetica.
