Tés hipotésa statistik

Ti Wikipédia, énsiklopédi bébas

Salah sahiji hal nu pakait jeung meupeuskeun masalah nyaeta nyieun kaputusan nu hade dumasar kana hipotesa nu teu pasti ngaliwatan panalungtikan. Tes hipotesa statistik, atawa leuwih ilahar disingkat, tes hipotesa, nyaeta algoritma keur nangtukeun alternatip (keur atawa lawan hipotesa) nu ngaminimalkeun resiko kasalahan.

Kaca ieu ngajentrekeun nu remen digunakeun dina tes hipotesa. Tina panempo Bayesian, ngarupakeun hal nu pas keur make tes hipotesa dina kasus teori kaputusan normatip (hususna dina masalah pamilihan model) sarta mungkin keur ngumpulkeun bukti pitulung hipotesa saperti make konsep rasio likelihood nu disebut Bayes factors.

Aya sababaraha hal nu perlu disiapkeun samemeh nalungtik data.

1. Hipotesa kudu ditangtukeun dina watesan matematika/statistik sangkan mungkin ngitung probabiliti hipoetsa sample bener. Conto: Respon mean kana "perlakuan" salila uji sarua jeung respon mean kana "placebo" dina grup kontrol. Respon duanana mibanda sebaran normal nu nilai mean teu dipikanyaho sarta nilai simpangan baku nu sarua tur dipikanyaho.
2. Hiji tes statistik kudu dipilih nu bakal nyimpulkeun informasi dina sampel nu pakait jeung hipotesa. Saperti statistik nu dipikanyaho salaku statistik kacukupan. Statistik kacukupan keur hiji parameter tina sebaran, aya lamun jeung lamun bentuk sebaran-na kaasup kana kulawarga eksponensial. Dina conto diberekeun di luhur, mungkin bakal aya beda numeris antara dua sampel mean, m₁ − m₂.
3. Sebaran tes statistik dipake keur ngitung susunan probabiliti nilai nu mungkin (ilaharna hiji interval atawa gabungan intervals). Dina conto ieu, beda antara means sampel bakal mibanda sebaran normal nu simpangan baku-na sarua jeung faktor waktu simpangan baku nu ilahar numana n₁ jeung n₂ nyaeta ukuran sampel.
4. Antara sakabeh susunan nilai mungkin, kudu dipilih hiji nilai nu dianggap ngawakilan kajadian ekstri tinimbang hipotesa. Ieu disebut daerah kritis uji statistik. Sebaran uji statistik aya dina daerah kritis lamun hipotesa bener sarta disebut nilai alpha (atawa ukuran) tina uji statistik.

Sanggeus data aya, uji statistik diitung sarta ditangtukeun dina jero daerah kritis.

Lamun uji statistik aya dina jero daerah kritis, maka kasimpulanna nyaeta

1. Hipotesa salah atawa
2. Kajadian probibilti kurang atawa sarua jeung alpha geus kajadian.

Panaliti geus milih antara dua logika alternatif ieu. Dina conto bisa disebutkeun: respon observasi kana perlakuan signifikan sacara statistik.

Lamun tes statistik di luar daerah kritis, ngan hiji kasimpulan nyaeta

• Teu cukup kajadian keur nolak hipotesa.

Ieu teu sarua salaku kajadian keur hipotesa. Hal ieu teu bisa dipake salaku alesan, sabab kurangna kajadian tinimbang hipotesa. Dumasar kana hal ieu, kamajuan pananglutikan sacara statistik ku ngurangan kasalahan, lain ku manggihkeun bebeneran.

[édit] Tempo ogé

falsifiability -- tiori statistik -- statistik terapan -- null hypothesis