Статистика тестирования
В этой статье объясняется, что такое статистика тестов в статистике. Вы также узнаете, как рассчитать тестовую статистику и когда принять или отклонить гипотезу на основе значения тестовой статистики.
Что такое тестовая статистика?
Тестовая статистика — это значение, рассчитанное при проверке гипотезы . Более конкретно, статистика теста используется для отклонения или принятия нулевой гипотезы проверки гипотезы. Другими словами, тестовая статистика — это значение, рассчитанное для определения результата проверки гипотезы.
Статистическое тестирование пытается обобщить данные выборки в значение и, кроме того, измерить степень согласия между выборкой данных и нулевой гипотезой теста. Вот почему статистика теста служит ориентиром для принятия решения о том, отклонить или принять нулевую гипотезу.
Например, статистика Z-теста — это статистика Z, которая соответствует нормальному распределению и используется для отклонения или отклонения гипотезы Z-теста.
По логике вещей, чтобы определить, следует ли отвергнуть или принять нулевую гипотезу проверки гипотезы, недостаточно вычислить статистику, соответствующую этой проверке гипотезы, необходимо затем интерпретировать полученный результат и посмотреть, находится ли он в области отклонения или в зоне приема. Ниже мы увидим, как это делается.
С другой стороны, значение p (или значение p ) — это вероятность получения значения тестовой статистики, рассчитанной в предположении, что нулевая гипотеза верна. То есть значение p — это вероятность, соответствующая статистике теста, а также используемая для отклонения или принятия нулевой гипотезы проверки гипотезы. Вы можете узнать больше о значении p, нажав на следующую ссылку:
Область отклонения и область принятия тестовой статистики
Чтобы отвергнуть или принять тестовую гипотезу, нам нужно увидеть, находится ли статистика теста в области отклонения или в области принятия. Таким образом, область отклонения и область принятия проверки гипотезы определяются следующим образом:
- Область отклонения (или критическая область) : это область графа эталонного распределения проверки гипотезы, состоящая из отклонения нулевой гипотезы (и принятия альтернативной гипотезы).
- Область принятия : это область графика эталонного распределения проверки гипотезы, которая подразумевает принятие нулевой гипотезы (и отклонение альтернативной гипотезы).
Следовательно, если статистика теста попадает в область отклонения, нулевая гипотеза отклоняется и принимается альтернативная гипотеза. И наоборот, если статистика теста попадает в область приемлемости, нулевая гипотеза принимается, а альтернативная гипотеза отклоняется.
Значения, устанавливающие границы области отклонения и области принятия, называются критическими значениями и зависят от выбранного уровня значимости . Итак, отвергая или принимая гипотезу, мы фактически сравниваем значение статистики теста с критическими значениями теста.
Тестовые статистические формулы
Не существует единой формулы для расчета статистики теста, но в зависимости от проверки гипотезы формула статистики теста меняется. Вот почему мы оставляем вам следующие ссылки, чтобы вы могли увидеть, как рассчитывается статистика теста в каждом случае:
Об авторе
бенджамин андерсон
Здравствуйте, я Бенджамин, профессор статистики на пенсии, ставший преданным преподавателем Statorials. Имея обширный опыт и знания в области статистики, я хочу поделиться своими знаниями, чтобы расширить возможности студентов с помощью Statorials. Узнать больше