Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

11: Логіка тестування гіпотез

При інтерпретації експериментальної знахідки виникає закономірне питання про те, чи могла статися знахідка випадково. Тестування гіпотез - це статистична процедура перевірки того, чи є шанс правдоподібним поясненням експериментальної знахідки. Помилкові уявлення про тестування гіпотез поширені серед практиків, а також студентів. Щоб запобігти цим помилкам, ця глава докладніше розповідає про логіку тестування гіпотез, ніж це характерно для тексту вступного рівня.

  • 11.1: Вступ до тестування гіпотез
  • 11.2: Тестування значущості
    Прийнято робити висновок, що нульова гіпотеза є помилковою, якщо значення ймовірності менше 0,05. Більш консервативні дослідники роблять висновок, що нульова гіпотеза є помилковою тільки в тому випадку, якщо значення ймовірності менше 0,01. Коли дослідник робить висновок, що нульова гіпотеза є помилковою, дослідник, як кажуть, відхилив нульову гіпотезу. Значення ймовірності, нижче якого відхиляється нульова гіпотеза, називається рівнем α (альфа) або просто α. Його ще називають рівнем значущості.
  • 11.3: Помилки типу I та II
    Помилка типу I виникає, коли тест на значущість призводить до відхилення справжньої нульової гіпотези. Помилка типу II, яка може бути зроблена в тестуванні значущості не в змозі відхилити помилкову нульову гіпотезу. На відміну від помилки типу I, помилка типу II насправді не є помилкою. Коли статистичний тест не є значним, це означає, що дані не дають вагомих доказів того, що нульова гіпотеза є помилковою. Відсутність значущості не підтверджує висновок про те, що нульова гіпотеза вірна.
  • 11.4: Одно- і двоххвості тести
    Імовірність, обчислена лише в одному хвості розподілу, називається «однохвостою ймовірністю», а ймовірність, обчислена в обох хвостах розподілу, називається «двоххвостою ймовірністю». Ви завжди повинні вирішити, чи збираєтеся ви використовувати однохвосту або двоххвосту ймовірність, перш ніж дивитися на дані.
  • 11.5: Значні результати
    Коли значення ймовірності нижче рівня α, ефект є статистично значущим і нульові гіпотези відхиляються. Однак не всі статистично значущі ефекти повинні розглядатися однаково. Наприклад, ви повинні мати менше впевненості в тому, що нульова гіпотеза помилкова, якщо p = 0,049, ніж p = 0,003. Таким чином, відкидання нульової гіпотези не є пропозицією «все або ні».
  • 11.6: Незначні результати
  • 11.7: Кроки в тестуванні гіпотез
  • 11.8: Тестування значущості та інтервали довіри
  • 11.9: Помилкові уявлення про тестування гіпотез
  • 11.10: Статистична грамотність
  • 11.E: Логіка тестування гіпотез (вправи)