Come interpretare un test di ipotesi statistica

A prova di ipotesi statistica offre una serie di ipotesi si escludono a vicenda e afferma una conclusione in termini di queste ipotesi. Per gli statistici, capire come interpretare i test di ipotesi è una seconda natura, ma non tutti sono un esperto di statistica. In molte circostanze, è importante per i ricercatori di altri campi di interpretare il test di ipotesi dato in un rapporto. Tuttavia, non sarà possibile trovare un tale compito deve essere difficile, basta individuare la piccola manciata di statistiche e risultati pertinenti. Istruzioni
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Trova l'insieme di ipotesi. Per quasi tutti i test di ipotesi statistiche, ci sono solo due ipotesi. Queste ipotesi sono di solito scritti in forma "H0" per l '"ipotesi nulla" e "H1" o "Ha" per l' "ipotesi alternativa".
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interpretare il significato di queste ipotesi. Le ipotesi saranno uguaglianze e disuguaglianze si escludono a vicenda. Ad esempio, "H0: x = 0" e "Ah:. X = 0" In questa situazione, quali i nulli afferma ipotesi è che la statistica "x" è uguale a zero. D'altro canto, le ipotesi alternativa prevede che la statistica "x" non è uguale a zero. Queste sono le ipotesi i ricercatori stanno testando. Spesso è opportuno reinterpretare queste ipotesi in linguaggio normale. Per esempio, se la x-statistica rappresenta la differenza tra maschi e femmine su un punteggio del test standardizzato, l'ipotesi nulla sarebbe affermando che non ci sono differenze tra i punteggi maschili e femminili.
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Individuare le conclusioni del rapporto. La conclusione indica che l'ipotesi evidenza nei punti dati a. La maggior parte dei report statistici danno le loro conclusioni nella forma "rifiutiamo l'ipotesi nulla in favore dell'ipotesi alternativa" o "noi non rifiutiamo l'ipotesi nulla." È possibile reinterpretare queste conclusioni in termini di ipotesi originali. Per esempio, se lo studio statistico sulle differenze di sesso su un test standardizzato rifiuta l'ipotesi nulla in favore dell'ipotesi alternativa, si può ribadire questo come "il rapporto ha mostrato che non vi sono differenze significative tra maschi e femmine punteggi dei test."

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Trova p-value dello studio. Il p-value è probabilmente il pezzo più importante di informazioni in un test di ipotesi statistiche, eppure molti non-statistici ignorano nelle loro interpretazioni. Il p-value si trova in genere la conclusione di un rapporto statistico, spesso implicitamente all'interno di parentesi [es "Noi rifiutiamo l'ipotesi nulla (p = 0.03)"]. Sebbene la definizione matematica di un p-value può essere complicato per i laici, un modo semplice per interpretarlo è la "forza" delle evidenze per la conclusione. Per rifiutare l'ipotesi nulla, valori di p più vicino a zero la prova spettacolo forte, mentre per l'accettazione (o non rifiutare) l'ipotesi nulla, valori di p più vicino ad uno spettacolo evidenza più forte.