Nelle statistiche inferenziali, le ipotesi si formano come risposte provvisorie a domande di ricerca. I test statistici ipotetici ci consentono di valutare le ipotesi sui parametri della popolazione sulla base di statistiche campionarie. Il tipo di test varia in base al livello di misurazione delle variabili coinvolte. Se si ipotizza che un parametro di popolazione sia maggiore o minore di un valore, viene utilizzato un test a una coda. Quando non viene indicata alcuna direzione nell'ipotesi della ricerca, viene utilizzato un test a due code. Un test a due code mostrerà se c'è o meno una differenza nei valori delle variabili coinvolte.
Raccoglie i dati per i parametri della popolazione. Determinare se esiste una base teorica che indica una specifica differenza di direzione per i parametri. Una differenza specificata sarebbe indicata affermando che il valore di una variabile è superiore o inferiore a quello dell'altra variabile. Queste informazioni ti consentono di decidere se un test a due code è appropriato.
Fai ipotesi sul livello di misurazione della variabile, sul metodo di campionamento, sulla dimensione del campione e sui parametri della popolazione. Usa questi presupposti per formulare le tue ipotesi. La tua prima ipotesi sarà la tua ipotesi di ricerca, o H1. Questa ipotesi afferma la differenza nelle variabili del parametro popolazione. La tua seconda ipotesi sarà la tua ipotesi nulla, o H0. Questa ipotesi contraddice l'ipotesi della ricerca e afferma che non vi è alcuna differenza tra la media della popolazione e un valore specificato.
Calcola le statistiche di test dell'alfa. Alfa è il livello di probabilità a cui viene respinta l'ipotesi nulla. L'alfa è abitualmente impostata ai livelli .05, .01 o .001, il che significa che ci sarà un margine di errore del 5%, 1% o .1%. Per un test a due code, dividi il valore di alfa per 2 e confrontalo con la statistica Z se la deviazione standard è nota o la statistica t se la deviazione standard non è nota.
Prova il null ipotesi per determinare se esiste una differenza tra il parametro di popolazione. L'obiettivo è rifiutare l'ipotesi nulla al fine di fornire supporto all'ipotesi di ricerca. Quando il valore di probabilità è inferiore all'alfa, rifiutiamo l'ipotesi nulla e supportiamo l'ipotesi di ricerca. Quando il valore di probabilità è maggiore dell'alfa, non riusciamo a respingere l'ipotesi nulla.
Suggerimenti
Le dimensioni dei campioni troppo piccole possono distorcere la tua ricerca risultati.
