Što je formula nule hipoteze?
Ništavna hipoteza pretpostavlja da uzorkovani podaci i podaci o populaciji nemaju razlike ili jednostavnim riječima pretpostavlja da je tvrdnja osobe o podacima ili populaciji apsolutna istina i da je uvijek u pravu. Dakle, čak i ako se uzorak uzme iz populacije, rezultat dobiven proučavanjem uzorka bit će isti kao i pretpostavka.
Označava se s H 0 (izgovara se kao "H ne").
Kako radi?
U početnom tvrđenju nulte hipoteze pretpostavlja se da je pretpostavka istinita. Na primjer, pretpostavimo da postoji tvrdnja u kojoj se navodi da je za stvaranje neke navike potrebno 30 dana. Stoga će se ovdje pretpostaviti da je to istina dok ne postoji statistička značajnost koja dokazuje da je naša pretpostavka pogrešna i ne treba 30 dana da se stvori navika. Ispitivanje hipoteze oblik je matematičkog modela koji se koristi za prihvaćanje ili odbacivanje hipoteze u rasponu razina pouzdanosti.
U ovom se modelu moraju slijediti 4 koraka.
- Prvi je korak iznijeti dvije hipoteze, naime nultu i alternativnu hipotezu, tako da samo jedna od njih može biti u pravu.
- Drugi korak uključuje strategiju koja navodi razne metode putem kojih će se podaci analizirati.
- Treći se korak sastoji od stvarne analize potrebnog skupa podataka za donošenje zaključaka.
- Posljednji i četvrti korak je analiza rezultata i donošenje odluke o prihvaćanju ili odbacivanju hipoteze.
Formula nulte hipoteze
" Formula nulte hipoteze (H 0 ): parametar = vrijednost"Gdje,
- Parametar je pretpostavka ili izjava zainteresirane strane ili osobe.
Hipoteza se ispituje kroz razinu značajnosti promatranih podataka za sažimanje teorijskih podataka. Za izračun odstupanja od zahtjevanih podataka možemo koristiti formulu;
Stopa odstupanja = Razlika između promatranih podataka i teoretskih podataka / teoretskih podataka.
Mjerenje odstupanja puki je alat za proučavanje razine važnosti stanja za koja se tvrdi da je testiranje nule hipoteze.
Primjeri ispitivanja nulte hipoteze
Koncept 1: Nulta hipoteza trebala bi imati znak jednakosti, ili drugim riječima, ova hipoteza znači pretpostavku da nema razlike.
Primjer # 1
Istraživački tim dolazi do zaključka da ako djeca mlađa od 12 godina konzumiraju proizvod pod nazivom 'ABC', tada su šanse za rast njihove visine porasle za 10%. No, procjenom stope rasta uzorka koja se provjerava odabirom neke djece koja konzumiraju proizvod 'ABC' iznosi 9,8%. Objasnite nultu hipotezu u navedenom slučaju.
Rješenje: U ovom slučaju, ako se pretpostavi pretpostavka nulte hipoteze, tada će rezultat koji odabere istraživač biti prema kriterijima;
H 0 : Parametar = vrijednost
Kad je parametar koji je odabrao istraživač onaj koji koristi potrošnju proizvoda 'ABC' kod djece mlađe od 12 godina, postoji vjerojatnost povećanja stope rasta za 10%.
Vrijednost parametra je @ 10%
Stoga će na pretpostavci nulte hipoteze istraživač uzeti vrijednost parametra @ 10% kako je uzeta pretpostavka.
Koncept 2: Razina značajnosti, kao što je spomenuto u definiciji, je mjerenje pouzdanosti stvarnih podataka u usporedbi s podacima pretpostavljenim ili zatraženim u izjavi.
Razina značajnosti može se ispitati vrednovanjem odstupanja u promatranim podacima i teoretskim podacima.
Primjer # 2
U studiji koju je proveo autoritet neke industrije, tvrde da u prosjeku proizvodnja od 100 proizvoda šanse za proizvodnju neispravnog dobra iznose 1,5%. No tijekom proučavanja uzetog uzorka šanse za proizvodnju proizvoda s greškom iznose gotovo 1,55%. Komentirajte sljedeću situaciju.
Riješenje
U slučaju Ispitivanja nulte hipoteze, činjenica koja se pretpostavlja da je ispravan svijet jest tvrdnja vlasti da su šanse za proizvodnju dobra 1,5% za proizvodnju svakih 100 proizvoda.
U ovom se slučaju razina značajnosti može mjeriti odstupanjem.
Izračun stope odstupanja može se izvršiti na sljedeći način,
- = (1,55% -1,50%) * 100 / 1,50%
Stopa odstupanja bit će -
- Stopa odstupanja = 3,33%
Obrazloženje
U ovom primjeru odstupanje od pretpostavljenog parametra iznosi 3,33%, što je u prihvatljivom rasponu, tj. 1% do 5%. Stoga se Nulta hipoteza može prihvatiti čak i kada se stvarna procjena razlikuje od pretpostavke. No, u slučaju da bi takvo odstupanje premašilo 5% ili više (razlikuje se od stanja do stanja), hipotezu je trebalo odbaciti jer iznesena pretpostavka ne bi imala osnova za opravdanje.
Koncept 3: Postoji mnogo različitih načina za provjeru pretpostavke koja se pretpostavlja u slučaju „nulte hipoteze“, jedna od metoda je uspoređivanje srednje vrijednosti uzorka uzete s prosjekom populacije. Gdje bi se pojam 'Srednje' mogao definirati kao prosjek vrijednosti parametra uzetog prema broju odabranih podataka.
Primjer # 3
Organizacija stručnjaka nakon njihove studije tvrdila je da prosječno radno vrijeme zaposlenika koji radi u prerađivačkoj industriji iznosi oko 9,50 sati dnevno za pravilan završetak posla. No, proizvodna tvrtka pod nazivom XYZ Inc. tvrdila je da je prosječni broj sati rada njihovih zaposlenika manji od 9,50 sati dnevno. Za proučavanje potraživanja uzet je uzorak od 10 zaposlenika, a njihovo dnevno radno vrijeme zabilježeno je u nastavku. Srednja vrijednost odabranih podataka uzorka je 9,34 sata dnevno - komentar na zahtjev tvrtke XYZ Inc.
Riješenje
Uzmimo formulu nulske hipoteze za analizu situacije.
H 0 : Parametar = vrijednost, tj.
Gdje,
- Parametar koji su uzeli stručnjaci je 'prosječni radni sat zaposlenika koji radi u proizvodnoj tvrtki'.
Vrijednost koju uzimaju stručnjaci je 9,50 sati dnevno.
- Prosjek (prosjek) radnog vremena stanovništva = 9,50 sati dnevno
- Prosječno (prosječno) radno vrijeme uzorka = 9,34 sata dnevno
Izračun stope odstupanja može se izvršiti na sljedeći način,
- = (9,50-9,34) * 100% / 9,50
Stopa odstupanja bit će -
- Stopa odstupanja = 1,68%
Obrazloženje
U gornjem primjeru, izjava stručnjaka tvrdila je da je prosječni radni sat zaposlenika koji radi u prerađivačkoj industriji 9,50 sati dnevno. Dok se u proučavanju uzetog uzorka prosjek radnog vremena pokazuje 9,34 sata dnevno. U slučaju 'nulte hipoteze' uzima se izjava ili se kao parametar uzima tvrdnja stručnjaka, a vjeruje se i da je vrijednost parametra 9,50 sati dnevno, kako se tvrdi u izjavi . Ali možemo vidjeti da je nakon proučavanja uzorka prosječni sat manji od traženog sata. U slučaju takve pretpostavke, takva se hipoteza naziva "Alternativna hipoteza".
Prednosti
- Pruža logički okvir za ispitivanje statističke važnosti: pomaže u testiranju određenih hipoteza uz pomoć statistike.
- Tehnika se iskušava : Metoda je testirana u novije vrijeme i pomaže u dokazivanju određenih pretpostavki.
- Alternativna hipoteza, koja je suprotna Nultoj hipotezi, može biti nejasna: Dakle, na primjer, ako to kaže da su prinosi uzajamnih fondova 8%, tada će zamjenska hipoteza biti prinosi uzajamnih fondova koji nisu jednaki 8%. U dvostranom testu može se dokazati da je prinos veći ili manji od 8%.
- Odražava isto osnovno statističko obrazloženje kao i intervali povjerenja: P-vrijednost u excelu koristi se za testiranje intervala povjerenja.
Mane
- Uobičajeno je pogrešno shvaćen i pogrešno interpretiran: Ponekad je teško iznijeti nultu hipotezu i odgovarajuću alternativnu hipotezu. Ovo je prvi korak, a ako ne uspije, tada će cijeli eksperiment analize hipoteze poći po zlu.
- Test vrijednosti P je neinformativan u usporedbi s intervalom povjerenja: interval pouzdanosti od 5% možda većinu vremena nije značajan.
- To je gotovo uvijek netočno: Gotovo uvijek pokušavamo dokazati da postoji statistička važnost za odbacivanje nulte hipoteze. U vrlo se malo slučajeva ta hipoteza prihvaća.
Relevantnost i upotreba
Nulta hipoteza uglavnom se koristi za provjeru relevantnosti statističkih podataka uzetih kao uzorak u usporedbi s karakteristikama cijele populacije iz koje je takav uzorak uzet. Jednostavnim riječima, ako je za populaciju donesena bilo kakva pretpostavka putem odabranih podataka uzorka, tada se za provjeru takvih pretpostavki i procjenu značajnosti uzorka koristi nulta hipoteza.
Nulta hipoteza također se obično koristi za provjeru razlike između alternativnih postupaka. Na primjer, recimo da postoje dva načina liječenja bolesti, a tvrdi se da jedan ima više učinaka od drugog. Ali nulta hipoteza pretpostavlja da su učinci oba tretmana jednaki, a zatim se radi studija za utvrđivanje značaja takve pretpostavke i varijance takvih.
