<\/p>\n
In statistica, il test di ipotesi<\/a> viene utilizzato per verificare se un’ipotesi su un parametro della popolazione<\/a> \u00e8 vera o meno.<\/span><\/p>\n Per eseguire test di ipotesi nel mondo reale, i ricercatori otterranno un campione casuale<\/a> della popolazione ed eseguiranno un test di ipotesi sui dati del campione, utilizzando un’ipotesi nulla e alternativa:<\/span><\/p>\n Se il valore p<\/a> del test dell’ipotesi \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (ad esempio \u03b1 = 0,05), allora possiamo rifiutare l’ipotesi nulla e concludere che abbiamo prove sufficienti per affermare che l’ipotesi alternativa \u00e8 vera.<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano diverse situazioni in cui viene utilizzato il test delle ipotesi nel mondo reale.<\/span><\/p>\n Il test di ipotesi viene spesso utilizzato in biologia per determinare se un nuovo trattamento, fertilizzante, pesticida, sostanza chimica, ecc. porta ad una maggiore crescita, resistenza, immunit\u00e0, ecc. nelle piante o negli animali.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che un biologo pensi che un certo fertilizzante far\u00e0 crescere le piante in un mese pi\u00f9 del normale, che attualmente \u00e8 di 20 pollici. Per testarlo, applica il fertilizzante a ciascuna pianta nel suo laboratorio per un mese.<\/span><\/p>\n Quindi esegue un test di ipotesi utilizzando le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n Se il valore p del test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (ad esempio \u03b1 = 0,05), allora si pu\u00f2 respingere l’ipotesi nulla e concludere che il fertilizzante provoca un aumento della crescita delle piante.<\/span><\/p>\n Il test di ipotesi viene spesso utilizzato negli studi clinici per determinare se un nuovo trattamento, farmaco, procedura, ecc. porta a risultati migliori per i pazienti.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che un medico ritenga che un nuovo farmaco sia in grado di ridurre la pressione sanguigna nei pazienti obesi. Per verificarlo, sar\u00e0 in grado di misurare la pressione sanguigna di 40 pazienti prima e dopo l’uso del nuovo farmaco per un mese.<\/span><\/p>\n Quindi esegue un test di ipotesi utilizzando le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n Se il valore p del test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (ad es. \u03b1 = 0,05), allora si pu\u00f2 respingere l’ipotesi nulla e concludere che il nuovo farmaco provoca una riduzione della pressione sanguigna.<\/span><\/p>\n Il test delle ipotesi viene spesso utilizzato negli affari per determinare se una nuova campagna pubblicitaria, una tecnica di marketing, ecc. funzioner\u00e0. porta ad un aumento delle vendite.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che un’azienda ritenga che spendere pi\u00f9 soldi nella pubblicit\u00e0 digitale porti ad un aumento delle vendite. Per testarlo, l\u2019azienda pu\u00f2 aumentare la spesa per la pubblicit\u00e0 digitale in un periodo di due mesi e raccogliere dati per vedere se le vendite complessive sono aumentate.<\/span><\/p>\n Possono eseguire un test di ipotesi utilizzando le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n Se il valore p del test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (ad es. \u03b1 = 0,05), l’azienda pu\u00f2 rifiutare l’ipotesi nulla e concludere che un aumento della pubblicit\u00e0 digitale porta ad un aumento delle vendite.<\/span><\/p>\n Il test di ipotesi viene spesso utilizzato anche negli impianti di produzione per determinare se un nuovo processo, tecnica, metodo, ecc. comporta una variazione nel numero di prodotti difettosi prodotti.<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo che un determinato impianto di produzione voglia verificare se un nuovo metodo modifica o meno il numero di widget difettosi prodotti al mese, che attualmente \u00e8 250. Per testarlo, pu\u00f2 misurare il numero medio di widget difettosi prodotti prima e dopo l’uso. . il nuovo metodo per un mese.<\/span><\/p>\n Possono quindi eseguire un test di ipotesi utilizzando le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n Se il valore p del test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (ad esempio \u03b1 = 0,05), allora la fabbrica pu\u00f2 rifiutare l’ipotesi nulla e concludere che il nuovo metodo comporta una variazione nel numero di widget difettosi prodotti ogni mese.<\/span><\/p>\n Introduzione al test di ipotesi<\/a> In statistica, il test di ipotesi viene utilizzato per verificare se un’ipotesi su un parametro della popolazione \u00e8 vera o meno. Per eseguire test di ipotesi nel mondo reale, i ricercatori otterranno un campione casuale della popolazione ed eseguiranno un test di ipotesi sui dati del campione, utilizzando un’ipotesi nulla e alternativa: Ipotesi nulla (H […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Esempio 1: biologia<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Esempio 2: sperimentazioni cliniche<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Esempio 3: spese pubblicitarie<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Esempio 4: produzione<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Introduzione al t-test per un campione<\/a>
Introduzione al test t a due campioni<\/a>
Introduzione al t-test per campioni appaiati<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"