Hipotez testi sonuçları nasıl yazılır: örneklerle

Bir popülasyon parametresine ilişkin bir hipotezin doğru olup olmadığını test etmek için bir test hipotezi kullanılır.

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

• 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 (örneğin α = 0,05), o zaman sıfır hipotezini reddederiz .

Aksi halde p değeri belirli bir anlamlılık düzeyinden az değilse sıfır hipotezini reddetmede başarısız oluruz .

Bir hipotez testinin sonucunu yazarken genellikle şunları dahil ederiz:

• Sıfır hipotezini reddedip reddetmeyeceğimiz.
• Önemlilik düzeyi.
• Hipotez testi bağlamında kısa bir açıklama.

Örneğin şunu yazabiliriz:

Sıfır hipotezini %5 anlamlılık seviyesinde reddediyoruz .

İddiayı destekleyecek yeterli kanıt mevcut…

Veya şunu yazdık:

Sıfır hipotezini %5 anlamlılık seviyesinde reddedemiyoruz .

İddiayı destekleyecek yeterli kanıt yok…

Aşağıdaki örnekler her iki senaryoda da hipotez testi sonucunun nasıl yazılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Sıfır hipotezinin sonucunun reddedilmesi

Diyelim ki bir biyolog, belirli bir gübrenin, bitkileri bir ayda normalde olduğundan daha fazla büyüteceğini düşünüyor; bu da şu anda 20 inç. Bunu test etmek için gübreyi laboratuvarındaki bitkilerin her birine bir ay boyunca uyguluyor.

Daha sonra aşağıdaki varsayımları kullanarak %5 anlamlılık seviyesinde 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 değerinin 0,002 olduğunu varsayalım.

Hipotez testinin sonuçlarını şu şekilde rapor edecekti:

Sıfır hipotezini %5 anlamlılık seviyesinde reddediyoruz .

Bu özel gübrenin bitkileri bir ay boyunca normalde olduğundan daha fazla büyüttüğü iddiasını destekleyecek yeterli kanıt var.

Örnek 2: Sıfır hipotezinin sonucunu reddetmeyin

Bir üretim tesisinin yöneticisinin, yeni bir yöntemin şu anda 250 olan aylık üretilen kusurlu alet sayısını değiştirip değiştirmediğini test etmek istediğini varsayalım. Bunu test etmek için, cihazın kullanımından önce ve sonra üretilen ortalama kusurlu alet sayısını ölçer. yeni yöntem. Bir ay boyunca yöntem.

Aşağıdaki varsayımları kullanarak %10 anlamlılık düzeyinde bir hipotez testi gerçekleştirir:

• 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 değerinin 0,27 olduğunu varsayalım.

Hipotez testinin sonuçlarını şu şekilde raporlayacaktır:

Sıfır hipotezini %10 anlamlılık düzeyinde reddetmek mümkün değildir .

Yeni yöntemin ayda üretilen kusurlu alet sayısında değişiklik yaratacağı iddiasını destekleyecek yeterli kanıt yok.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler hipotez testi hakkında ek bilgi sağlar:

Hipotez Testine Giriş
4 Gerçek Hayattan Hipotez Testi Örnekleri
Sıfır hipotezi nasıl yazılır