Одновибірковий та Двовибірковий Тест
Коли нульова гіпотеза є істинною, t-статистика підпорядковується t-розподілу.
t-розподіл подібний до нормального розподілу. Ймовірність отримати значення, близьке до нуля, дуже висока, тоді як ймовірність отримати значення, віддалене від нуля, низька. Тому, якщо нульова гіпотеза істинна, дуже малоймовірно отримати значення t, яке суттєво відрізняється від нуля. Якщо це трапляється, нульова гіпотеза відхиляється, а альтернативна приймається.
Критична область
Виділена червоним — це критична область (або область відхилення). Коли t-статистика потрапляє в цю критичну область, нульова гіпотеза відхиляється, а альтернативна гіпотеза приймається.
Критична область обирається так, щоб ймовірність потрапляння t-статистики в неї дорівнювала рівню значущості, який зазвичай встановлюється як α (зазвичай 0,05).
Одновибірковий та двовибірковий критерії
Залежно від альтернативної гіпотези існує два способи побудови критичної області.
- Двосторонній тест використовується, коли альтернативна гіпотеза: "Середні не рівні.";
- Односторонній тест використовується, коли альтернативна гіпотеза: "Одне середнє більше (менше) за інше."
Приклад
Якщо t-статистика для порівняння зросту чоловіків і жінок обчислена та дорівнює 19,1, вона потрапляє в критичну область. Це дозволяє зробити висновок, що чоловіки статистично значуще вищі за жінок.
У цьому прикладі будь-яке значення, більше за 1.65, потрапляє у критичну область. Це називається критичне значення. Критичне значення залежить від розміру вибірки, але вам не потрібно турбуватися про це. Python обчислить як критичне значення, так і статистику t за вас.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 2.63Одновибірковий та Двовибірковий Тест
Свайпніть щоб показати меню
Коли нульова гіпотеза є істинною, t-статистика підпорядковується t-розподілу.
t-розподіл подібний до нормального розподілу. Ймовірність отримати значення, близьке до нуля, дуже висока, тоді як ймовірність отримати значення, віддалене від нуля, низька. Тому, якщо нульова гіпотеза істинна, дуже малоймовірно отримати значення t, яке суттєво відрізняється від нуля. Якщо це трапляється, нульова гіпотеза відхиляється, а альтернативна приймається.
Критична область
Виділена червоним — це критична область (або область відхилення). Коли t-статистика потрапляє в цю критичну область, нульова гіпотеза відхиляється, а альтернативна гіпотеза приймається.
Критична область обирається так, щоб ймовірність потрапляння t-статистики в неї дорівнювала рівню значущості, який зазвичай встановлюється як α (зазвичай 0,05).
Одновибірковий та двовибірковий критерії
Залежно від альтернативної гіпотези існує два способи побудови критичної області.
- Двосторонній тест використовується, коли альтернативна гіпотеза: "Середні не рівні.";
- Односторонній тест використовується, коли альтернативна гіпотеза: "Одне середнє більше (менше) за інше."
Приклад
Якщо t-статистика для порівняння зросту чоловіків і жінок обчислена та дорівнює 19,1, вона потрапляє в критичну область. Це дозволяє зробити висновок, що чоловіки статистично значуще вищі за жінок.
У цьому прикладі будь-яке значення, більше за 1.65, потрапляє у критичну область. Це називається критичне значення. Критичне значення залежить від розміру вибірки, але вам не потрібно турбуватися про це. Python обчислить як критичне значення, так і статистику t за вас.
Дякуємо за ваш відгук!
