<\/p>\n
Un’ipotesi di test<\/a> viene utilizzata per verificare se un’ipotesi su un parametro della popolazione<\/a> \u00e8 vera o meno.<\/span><\/p>\n Ogni volta che eseguiamo un test di ipotesi, definiamo sempre un’ipotesi nulla e alternativa:<\/span><\/p>\n Se il valore p 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 Se il valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l’ipotesi nulla e concludiamo che non abbiamo prove sufficienti per dire che l’ipotesi alternativa \u00e8 vera.<\/span><\/p>\n I seguenti esempi spiegano come interpretare un valore p inferiore a 0,05 e come interpretare nella pratica un valore p superiore a 0,05.<\/span><\/p>\n Supponiamo che una fabbrica affermi di produrre pneumatici del peso di 200 libbre ciascuno.<\/span><\/p>\n Un revisore entra e verifica l’ipotesi nulla che il peso medio del pneumatico sia di 200 libbre rispetto all’ipotesi alternativa che il peso medio del pneumatico non sia di 200 libbre, utilizzando una significativit\u00e0 del livello di 0,05.<\/span><\/p>\n L’ipotesi nulla (H 0<\/sub> ):<\/strong> \u03bc = 200<\/span><\/p>\n L’ipotesi alternativa: ( HA<\/sub> ):<\/strong> \u03bc \u2260 200<\/span><\/p>\n Quando si verifica un’ipotesi per una media, il revisore ottiene un valore p di 0,0154<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 il valore p di 0,0154<\/strong> \u00e8 inferiore al livello di significativit\u00e0 di 0,05<\/strong> , il revisore rifiuta l’ipotesi nulla e conclude che esistono prove sufficienti per affermare che il peso medio effettivo di uno pneumatico non \u00e8 di 200 libbre.<\/span><\/p>\n Supponiamo che un biologo pensi che un certo fertilizzante far\u00e0 crescere le piante in un periodo di tre mesi pi\u00f9 del normale, che attualmente \u00e8 di 20 pollici. Per verificarlo, applica il fertilizzante a ciascuna pianta nel suo laboratorio per tre mesi.<\/span><\/p>\n Quindi esegue un test di ipotesi utilizzando le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n Ipotesi nulla (H 0<\/sub> ):<\/strong> \u03bc = 20 pollici (il fertilizzante non avr\u00e0 alcun effetto sulla crescita media delle piante)<\/span><\/p>\n L’ipotesi alternativa: ( HA<\/sub> ):<\/strong> \u03bc > 20 pollici (il fertilizzante causer\u00e0 un aumento medio della crescita delle piante)<\/span><\/p>\n Eseguendo un test di ipotesi per una media, il biologo ottiene un valore p di 0,2338<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 il valore p di 0,2338<\/strong> \u00e8 maggiore del livello di significativit\u00e0 di 0,05<\/strong> , il biologo non riesce a rifiutare l’ipotesi nulla e conclude che non ci sono prove sufficienti per affermare che il fertilizzante porta ad un aumento della crescita delle piante.<\/span><\/p>\n Una spiegazione dei valori P e della significativit\u00e0 statistica<\/a> Un’ipotesi di test viene utilizzata per verificare se un’ipotesi su un parametro della popolazione \u00e8 vera o meno. Ogni volta che eseguiamo un test di ipotesi, definiamo sempre un’ipotesi nulla e alternativa: Ipotesi nulla (H 0 ): i dati del campione provengono solo dal caso. Ipotesi alternativa ( HA ): i dati del campione sono […]<\/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: interpretare un valore P inferiore a 0,05<\/strong><\/span><\/h3>\n
Esempio: interpretare un valore P maggiore di 0,05<\/strong><\/span><\/h3>\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Importanza statistica o pratica<\/a>
Valore P vs. Alfa: qual \u00e8 la differenza?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"