Inhoud
In inferentiële statistieken worden hypothesen gevormd als voorlopige antwoorden op onderzoeksvragen. Statistische hypothetische testen stellen ons in staat om hypothesen over populatieparameters te evalueren op basis van steekproefstatistieken. Het type testen varieert afhankelijk van het meetniveau van de betrokken variabelen. Als wordt aangenomen dat een populatieparameter groter of kleiner is dan een bepaalde waarde, wordt een eenzijdige test gebruikt. Als er geen richting wordt aangegeven in de onderzoekshypothese, wordt een tweezijdige test gebruikt. Een tweezijdige test laat zien of er een verschil is in de waarden van de betrokken variabelen.
Verzamel de gegevens voor de populatieparameters. Bepaal of er een theoretische basis is die een gespecificeerd richtingsverschil voor de parameters aangeeft. Een gespecificeerd verschil zou worden aangegeven door te stellen dat de waarde van de ene variabele hoger of lager is dan die van de andere variabele. Met deze informatie kunt u beslissen of een tweezijdige test geschikt is.
Maak aannames met betrekking tot het meetniveau van de variabele, de bemonsteringsmethode, de steekproefomvang en de populatieparameters. Gebruik deze veronderstellingen om uw hypothesen te formuleren. Je eerste hypothese is je onderzoekshypothese of H1. Deze hypothese vermeldt het verschil in de variabelen van de populatieparameter. Je tweede hypothese wordt je nulhypothese of H0. Deze hypothese is in tegenspraak met de onderzoekshypothese en stelt dat er geen verschil is tussen het populatiegemiddelde en een gespecificeerde waarde.
Bereken de teststatistieken van alpha. Alpha is het waarschijnlijkheidsniveau waarop de nulhypothese wordt verworpen. De alfa wordt gewoonlijk ingesteld op het niveau .05, .01 of .001, wat betekent dat er een foutmarge van 5%, 1% of .1% is. Deel voor een tweezijdige test de waarde van alpha door 2 en vergelijk deze met de Z-statistiek als de standaardafwijking bekend is of de t-statistiek als de standaardafwijking niet bekend is.
Test de nulhypothese om te bepalen of er een verschil is tussen de populatieparameter. Het doel is om de nulhypothese te verwerpen om de onderzoekshypothese te ondersteunen. Wanneer de kanswaarde kleiner is dan de alfa, verwerpen we de nulhypothese en ondersteunen we de onderzoekshypothese. Wanneer de waarschijnlijkheidswaarde groter is dan de alfa, kunnen we de nulhypothese niet verwerpen.