{"id":253,"date":"2023-08-03T13:09:03","date_gmt":"2023-08-03T13:09:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/hipoteza-alternatywna-1\/"},"modified":"2023-08-03T13:09:03","modified_gmt":"2023-08-03T13:09:03","slug":"hipoteza-alternatywna-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/hipoteza-alternatywna-1\/","title":{"rendered":"Alternatywna hipoteza"},"content":{"rendered":"

W tym artykule wyja\u015bniono, czym jest hipoteza alternatywna w statystyce. Pokazuje tak\u017ce przyk\u0142ady hipotez alternatywnych oraz to, w jaki spos\u00f3b hipoteza alternatywna r\u00f3\u017cni si\u0119 od hipotezy zerowej. <\/p>\n

<\/span> Jaka jest hipoteza alternatywna?<\/span><\/h2>\n

W statystyce hipoteza alternatywna<\/strong> (lub hipoteza alternatywna<\/strong> ) jest jedn\u0105 z hipotez proponowanych w te\u015bcie hipotez. M\u00f3wi\u0105c dok\u0142adniej, hipoteza alternatywna to hipoteza badawcza, kt\u00f3r\u0105 chcesz udowodni\u0107.<\/p>\n

Innymi s\u0142owy, hipoteza alternatywna jest hipotez\u0105 badacza i pr\u00f3buj\u0105c udowodni\u0107, \u017ce jest ona prawdziwa, przeprowadzona zostanie analiza statystyczna. Zatem na koniec testu hipotezy alternatywna hipoteza zostanie zaakceptowana lub odrzucona w zale\u017cno\u015bci od uzyskanych wynik\u00f3w.<\/p>\n

Symbolem lub skr\u00f3tem hipotezy alternatywnej jest H1<\/sub> .<\/p>\n<\/p>\n

\"H_1:\\text{Hip\\'otesis<\/p>\n<\/p>\n

Hipotez\u0105 alternatywn\u0105 jest zatem hipoteza sprzeczna z hipotez\u0105 zerow\u0105, kt\u00f3r\u0105 badacz zamierza odrzuci\u0107 w trakcie badania statystycznego. Poni\u017cej szczeg\u00f3\u0142owo om\u00f3wimy r\u00f3\u017cnic\u0119 mi\u0119dzy hipotez\u0105 zerow\u0105 a alternatyw\u0105.<\/p>\n

<\/span> Przyk\u0142ad hipotezy alternatywnej<\/span><\/h2>\n

Teraz, gdy znamy ju\u017c definicj\u0119 hipotezy alternatywnej, sp\u00f3jrzmy na przyk\u0142ad tego typu hipotezy statystycznej, aby lepiej zrozumie\u0107 jej znaczenie.<\/p>\n

Na przyk\u0142ad, je\u015bli w badaniu statystycznym chcemy wykaza\u0107, \u017ce cz\u0119\u015b\u0107 wyprodukowana przez okre\u015blon\u0105 maszyn\u0119 ma \u015bredni\u0105 d\u0142ugo\u015b\u0107 25 cm, alternatywn\u0105 hipotez\u0105 b\u0119dzie to, \u017ce \u015brednia d\u0142ugo\u015b\u0107 tej cz\u0119\u015bci wynosi 25 cm.<\/p>\n<\/p>\n

\"H_1:<\/p>\n<\/p>\n

Kr\u00f3tko m\u00f3wi\u0105c, hipoteza alternatywna to hipoteza, kt\u00f3r\u0105 chcemy sprawdzi\u0107, przeprowadzaj\u0105c badanie statystyczne. <\/p>\n

<\/span> Hipoteza alternatywna i hipoteza zerowa<\/span><\/h2>\n

Hipoteza zerowa<\/strong> to hipoteza przeciwna hipotezie alternatywnej, to znaczy hipoteza zerowa to hipoteza, kt\u00f3r\u0105 chcemy odrzuci\u0107 w te\u015bcie hipotezy. Hipoteza zerowa jest reprezentowana przez symbol H 0<\/sub> .<\/p>\n

Zatem r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy hipotez\u0105 alternatywn\u0105 a hipotez\u0105 zerow\u0105<\/strong> polega na tym, \u017ce testuj\u0105c hipotez\u0119, chcemy udowodni\u0107, \u017ce hipoteza alternatywna jest prawdziwa, podczas gdy chcemy udowodni\u0107, \u017ce hipoteza zerowa jest fa\u0142szywa.<\/p>\n

Id\u0105c za poprzednim przyk\u0142adem, je\u015bli badanie statystyczne ma na celu potwierdzenie, \u017ce cz\u0119\u015b\u0107 wyprodukowana przez okre\u015blon\u0105 maszyn\u0119 ma \u015bredni\u0105 d\u0142ugo\u015b\u0107 25 cm, hipoteza zerowa by\u0142aby taka, \u017ce \u015brednia d\u0142ugo\u015b\u0107 tej cz\u0119\u015bci r\u00f3\u017cni si\u0119 od 25 cm. Hipoteza by\u0142aby taka, \u017ce \u015brednia d\u0142ugo\u015b\u0107 pomieszczenia rzeczywi\u015bcie wynosi 25 cm.<\/p>\n<\/p>\n

\"\\begin{array}{c}H_0:<\/p>\n<\/p>\n

W praktyce hipotez\u0119 alternatywn\u0105 formu\u0142uje si\u0119 przed hipotez\u0105 zerow\u0105, gdy\u017c to ona ma zosta\u0107 zweryfikowana poprzez statystyczne badanie pr\u00f3by danych. Hipoteza zerowa wynika po prostu ze sprzeczno\u015bci z hipotez\u0105 alternatywn\u0105. <\/p>\n

\u27a4<\/span> Zobacz:<\/strong> Co to jest hipoteza zerowa?<\/a> <\/div>\n

<\/span> Hipoteza alternatywna i warto\u015b\u0107 p<\/span><\/h2>\n

Na koniec zobaczymy, jaki jest zwi\u0105zek mi\u0119dzy warto\u015bci\u0105 p a hipotez\u0105 alternatywn\u0105, poniewa\u017c s\u0105 to dwa powi\u0105zane poj\u0119cia statystyczne, cz\u0119sto u\u017cywane w testowaniu hipotez.<\/p>\n

Warto\u015b\u0107 p<\/strong> , zwana tak\u017ce warto\u015bci\u0105 p<\/strong> , to warto\u015b\u0107 z zakresu od 0 do 1, kt\u00f3ra wskazuje prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce zaobserwowana r\u00f3\u017cnica jest wynikiem przypadku. Zatem warto\u015b\u0107 p wskazuje na wa\u017cno\u015b\u0107 wyniku i s\u0142u\u017cy do okre\u015blenia, czy przyj\u0105\u0107, czy odrzuci\u0107 alternatywn\u0105 hipotez\u0119.<\/p>\n

M\u00f3wi\u0105c dok\u0142adniej, hipoteza alternatywna jest akceptowana lub odrzucana na podstawie zwi\u0105zku mi\u0119dzy warto\u015bci\u0105 p a poziomem istotno\u015bci<\/a> :<\/p>\n