4 gerçek hayattan hipotez testi örnekleri

İstatistikte hipotez testi , bir popülasyon parametresine ilişkin bir hipotezin doğru olup olmadığını kontrol etmek için kullanılır.

Gerçek dünya hipotez testini gerçekleştirmek için araştırmacılar popülasyondan rastgele bir örnek alacak ve boş ve alternatif bir hipotez kullanarak örnek veriler üzerinde bir hipotez testi yapacaktır:

• Boş hipotez (H ₀ ): Örnek veriler yalnızca tesadüften gelir.
• Alternatif hipotez ( _HA ): Örnek veriler rastgele olmayan bir nedenden etkilenir.

Hipotez testinin p değeri belirli bir anlamlılık düzeyinin altındaysa (örn. α = 0,05), o zaman sıfır hipotezini reddedebilir ve alternatif hipotezin doğru olduğunu belirtmek için yeterli kanıtımız olduğu sonucuna varabiliriz.

Aşağıdaki örnekler, gerçek dünyada hipotez testinin kullanıldığı çeşitli durumları göstermektedir.

Örnek 1: Biyoloji

Hipotez testi genellikle biyolojide yeni bir tedavinin, gübrenin, pestisitin, kimyasalın vb. geçerli olup olmadığını belirlemek için kullanılır. büyümenin, dayanıklılığın, bağışıklığın vb. artmasına yol açar. bitkilerde veya hayvanlarda.

Örneğin, bir biyoloğun belirli bir gübrenin bitkileri bir ayda normalde olduğundan daha fazla büyüteceğini düşündüğünü varsayalım; bu şu anda 20 inçtir. Bunu test etmek için gübreyi laboratuvarındaki bitkilerin her birine bir ay boyunca uyguluyor.

Daha sonra aşağıdaki hipotezleri kullanarak bir hipotez testi gerçekleştirir:

• H ₀ : μ = 20 inç (gübrenin ortalama bitki büyümesine etkisi olmayacaktır)
• H _A : μ > 20 inç (gübre bitki büyümesinde ortalama bir artışa neden olur)

Testin p değeri belirli bir anlamlılık düzeyinin altındaysa (örn. α = 0,05), bu durumda sıfır hipotezi reddedilebilir ve gübrenin bitki büyümesinin artmasına neden olduğu sonucuna varılabilir.

Örnek 2: Klinik araştırmalar

Hipotez testi sıklıkla klinik araştırmalarda yeni bir tedavi, ilaç, prosedür vb.’nin geçerli olup olmadığını belirlemek için kullanılır. daha iyi hasta sonuçlarına yol açar.

Örneğin, bir doktorun yeni bir ilacın obez hastalarda kan basıncını düşürebileceğini düşündüğünü varsayalım. Bunu test etmek için 40 hastanın kan basıncını, yeni ilacı bir ay boyunca kullanmadan önce ve kullandıktan sonra ölçebilecek.

Daha sonra aşağıdaki varsayımları kullanarak bir hipotez testi gerçekleştirir:

• H ₀ : μ _sonra = μ _önce (ortalama kan basıncı, ilacı kullanmadan önce ve sonra aynıdır)
• H _A : μ _sonra < μ _önce (ilacı kullandıktan sonra ortalama kan basıncı daha düşüktür)

Testin p değeri belirli bir anlamlılık seviyesinin altındaysa (örn. α = 0,05), bu durumda sıfır hipotezi reddedilebilir ve yeni ilacın kan basıncında düşüşe neden olduğu sonucuna varılabilir.

Örnek 3: reklam giderleri

Hipotez testi genellikle iş dünyasında yeni bir reklam kampanyasının, pazarlama tekniğinin vb. geçerli olup olmadığını belirlemek için kullanılır. çalışacak. satışların artmasına neden olur.

Örneğin, bir şirketin dijital reklamcılığa daha fazla para harcamanın satışların artmasına yol açacağına inandığını varsayalım. Bunu test etmek için şirket, iki aylık bir süre içinde dijital reklam harcamalarını artırabilir ve genel satışların artıp artmadığını görmek için veri toplayabilir.

Aşağıdaki hipotezleri kullanarak bir hipotez testi yapabilirler:

• H ₀ : μ _sonra = μ _önce (ortalama satışlar, reklama daha fazla harcama yapılmadan önce ve sonra aynıdır)
• H _A : μ _sonra > μ _önce (reklam için daha fazla harcama yapıldıktan sonra ortalama satışlar arttı)

Testin p değeri belirli bir anlamlılık düzeyinin altındaysa (örneğin α = 0,05), bu durumda şirket boş hipotezi reddedebilir ve dijital reklamcılıktaki artışın satışlarda artışa yol açtığı sonucuna varabilir.

Örnek 4: İmalat

Hipotez testi aynı zamanda üretim tesislerinde yeni bir prosesin, tekniğin, yöntemin vs. geçerli olup olmadığını belirlemek için sıklıkla kullanılır. üretilen kusurlu ürün sayısında değişiklik meydana gelir.

Örneğin, belirli bir üretim tesisinin, yeni bir yöntemin, şu anda 250 olan, ayda üretilen kusurlu alet sayısını değiştirip değiştirmediğini test etmek istediğini varsayalım. Bunu test etmek için, kullanımdan önce ve sonra üretilen kusurlu aletlerin ortalama sayısını ölçebilir. . bir ay boyunca yeni yöntem.

Daha sonra aşağıdaki hipotezleri kullanarak bir hipotez testi gerçekleştirebilirler:

• H ₀ : μ _sonra = μ _önce (kusurlu widget’ların ortalama sayısı yeni yöntemin kullanılmasından önce ve sonra aynıdır)
• H _A : μ _sonra ≠ μ _önce (üretilen hatalı parçacıkların ortalama sayısı, yeni yöntemin kullanılmasından önce ve sonra farklıdır)

Testin p değeri belirli bir anlamlılık seviyesinin altındaysa (örn. α = 0,05), fabrika sıfır hipotezini reddedebilir ve yeni yöntemin aylara göre üretilen kusurlu parça sayısında bir değişiklikle sonuçlandığı sonucuna varabilir.

Ek kaynaklar

Hipotez Testine Giriş
Tek örnekli t testine giriş
İki örnekli t testine giriş
Eşleştirilmiş örnekler t-testine giriş