Шта је формула нуле хипотезе?
Нулта хипотеза претпоставља да узорковани подаци и подаци о популацији немају разлике или једноставним речима, претпоставља да је тврдња особе о подацима или популацији апсолутна истина и да је увек у праву. Дакле, чак и ако је узорак узет из популације, резултат добијен проучавањем узорка биће исти као и претпоставка.
Означава се са Х 0 (изговара се као „Х не“).
Како то функционише?
У почетној тврдњи о нултој хипотези претпоставља се да је претпоставка тачна. На пример, претпоставимо да постоји тврдња у којој се наводи да је потребно 30 дана да се створи било која навика. Стога ће се овде претпоставити да је то истина док не постоји неки статистички значај који доказује да је наша претпоставка погрешна и не треба 30 дана да се створи навика. Испитивање хипотезе је облик математичког модела који се користи за прихватање или одбацивање хипотезе у распону нивоа поузданости.
У овом моделу треба следити 4 корака.
- Први корак је изношење 2 хипотезе, наиме нулте хипотезе и алтернативне хипотезе, тако да само једна од њих може бити у праву.
- Други корак укључује стратегију која наводи различите методе путем којих ће се подаци анализирати.
- Трећи корак састоји се од стварне анализе потребног скупа података за доношење закључака.
- Последњи и четврти корак је анализа резултата и доношење одлуке о прихватању или одбацивању хипотезе.
Формула нулте хипотезе
„ Формула нултих хипотеза (Х 0 ): параметар = вредност“Где,
- Параметар је претпоставка или изјава заинтересоване стране или особе.
Хипотеза се испитује кроз ниво значајности посматраних података за сумирање теоријских података. За израчунавање одступања од захтеваних података можемо користити формулу;
Стопа одступања = Разлика између посматраних података и теоријских података / теоријских података.
Мерење одступања пуко је средство за проучавање нивоа важности стања за која се тврди да је тестирање нуле хипотезе.
Примери испитивања нултих хипотеза
Концепт 1: Нулта хипотеза треба да има знак једнакости, или другим речима, ова хипотеза значи претпоставку да нема разлике.
Пример # 1
Истраживачки тим долази до закључка да ако деца млађа од 12 година конзумирају производ под називом „АБЦ“, тада су шансе за раст њихове висине порасле за 10%. Али проценом стопе раста узорка која се проверава избором неке деце која конзумирају производ „АБЦ“ износи 9,8%. Објасните нулту хипотезу у наведеном случају.
Решење: У овом случају, ако се претпостави претпоставка нулте хипотезе, тада ће резултат који је изабрао истраживач бити према критеријумима;
Х 0 : Параметар = вредност
Тамо где је параметар који је изабрао истраживач тај да код потрошње производа „АБЦ“ код деце млађе од 12 година постоји шанса за повећање стопе раста за 10%.
Вредност параметра је @ 10%
Према томе, претпостављајући нулту хипотезу, истраживач ће узети вредност параметра @ 10% како је узета претпоставка.
Концепт 2: Ниво значајности, као што је поменуто у дефиницији, је мерење поузданости стварних података у поређењу са подацима претпостављеним или затраженим у датој изјави.
Ниво значајности може се испитати вредновањем одступања у посматраним подацима и теоријским подацима.
Пример # 2
У студији коју је провео ауторитет неке индустрије, они тврде да у просеку производња од 100 производа шансе за производњу неисправног добра износи 1,5%. Али током проучавања узетог узорка шансе за производњу производа са грешкама износе скоро 1,55%. Прокоментаришите следећу ситуацију.
Решење
У случају Испитивања нулте хипотезе, чињеница која се претпоставља да је исправан свет јесте тврдња власти да су шансе за производњу добра 1,5% за производњу сваких 100 добара.
У овом случају, ниво значајности се може мерити одступањем.
Израчунавање стопе одступања може се извршити на следећи начин,
- = (1,55% -1,50%) * 100 / 1,50%
Стопа одступања биће -
- Стопа одступања = 3,33%
Објашњење
У овом примеру одступање од претпостављеног параметра износи 3,33%, што је у прихватљивом опсегу, тј. 1% до 5%. Стога се Нулта хипотеза може прихватити чак и када се стварна процена разликује од претпоставке. Али у случају, такво одступање би премашило 5% или више (разликује се од стања до стања), хипотезу је требало одбацити, јер изнета претпоставка не би имала основа за оправдање.
Концепт 3: Постоји много различитих начина да се верификује тврдња која се претпоставља у случају „нулте хипотезе“, једна од метода је упоређивање средње вредности узорка узете са средњом вредности популације. Где би се појам „Средње“ могао дефинисати као просек вредности параметра узетог према броју изабраних података.
Пример # 3
Организација стручњака је након своје студије тврдила да просечно радно време запосленог који ради у прерађивачкој индустрији износи око 9,50 сати дневно за правилно завршавање посла. Али производна компанија под именом КСИЗ Инц. тврдила је да је просечан број сати рада њихових запослених мањи од 9,50 сати дневно. За проучавање потраживања узет је узорак од 10 запослених, а њихово дневно радно време забележено је у наставку. Средња вредност одабраних података узорка је 9,34 сата дневно - коментар на захтев компаније КСИЗ Инц.
Решење
Узмимо формулу нуле хипотезе за анализу ситуације.
Х 0 : Параметар = вредност, тј.
Где,
- Параметар који су узели стручњаци је „просечни радни сат запосленог који ради у производној компанији“.
Вредност коју узимају стручњаци је 9,50 сати дневно.
- Просек (просек) радног времена становништва = 9,50 сати дневно
- Средње (просечно) радно време узорка = 9,34 сата дневно
Израчунавање стопе одступања може се извршити на следећи начин,
- = (9,50-9,34) * 100% / 9,50
Стопа одступања биће -
- Стопа одступања = 1,68%
Објашњење
У горњем примеру, изјава стручњака је тврдила да је просечни радни сат запосленог у прерађивачкој индустрији 9,50 сати дневно. Док у проучавању узетог узорка, просек радног времена износи 9,34 сата дневно. У случају „нулте хипотезе“ узима се изјава или се као параметар узима тврдња стручњака, а такође се верује да је вредност параметра 9,50 сати дневно, како се наводи у изјави . Али можемо видети да је након проучавања узорка просечни сат мањи од захтеваног сата. У случају такве претпоставке, таква хипотеза назива се „Алтернативна хипотеза“.
Предности
- Пружа логички оквир за тестирање статистичке важности: Помаже у тестирању одређених хипотеза уз помоћ статистике.
- Техника се искушава: Метода је тестирана у новије време и помаже у доказивању одређених претпоставки.
- Алтернативна хипотеза, која је супротна Нултој хипотези, може бити нејасна: Дакле, на пример, ако ово каже да су приноси узајамних фондова 8%, тада ће алтернативна хипотеза бити приноси узајамних фондова који нису једнаки 8%. У двостраном тесту се може доказати да је принос већи или мањи од 8%.
- Одражава исто основно статистичко образложење као и интервали поверења: П-вредност у екцелу користи се за тестирање интервала поверења.
Мане
- Уобичајено је погрешно схваћен и погрешно протумачен: Понекад је тешко навести нулту хипотезу и одговарајућу алтернативну хипотезу. Ово је први корак, а ако не успе, цео експеримент анализе хипотезе ће погрешити.
- Тест вредности П је неинформативан у поређењу са интервалом поверења: Интервал поузданости од 5% можда није значајан већину времена.
- Ово је готово увек нетачно: Скоро увек покушавамо да докажемо да постоји статистичка важност за одбацивање нулте хипотезе. У врло мало случајева ова хипотеза је прихваћена.
Релевантност и употреба
Нулта хипотеза се углавном користи за проверу релевантности статистичких података узетих као узорак у поређењу са карактеристикама целе популације из које је такав узорак узет. Једноставним речима, ако је за популацију направљена било каква претпоставка кроз одабране податке узорка, тада се за проверу таквих претпоставки и процену значаја узорка користи нулта хипотеза.
Нулта хипотеза се такође обично користи за верификовање разлике између алтернативних поступака. На пример, рецимо да постоје два начина лечења болести, а тврди се да један има више ефеката од другог. Али нулта хипотеза претпоставља да су ефекти оба третмана исти, а затим се ради студија како би се утврдио значај такве претпоставке и варијанса таквих.
