Restaurante La Strada

귀무가설 예제

Posted on

종종 -하지만 항상- null 가설 상태 변수 또는 하위 모집단 간의 연결 또는 차이가 없습니다. 이와 마찬가지로 몇 가지 일반적인 null 가설은 유효성에 대한 의심스러운 요소가 있기 때문에 null 가설을 테스트한다는 것입니다. 명시된 null 가설에 대한 모든 정보는 대체 가설(H1)에서 캡처됩니다. 위의 예에서 대체 가설은 다음과 같습니다: 다음은 간단한 예입니다: 학교 교장은 학교의 학생이 시험에서 10점 만점에 평균 7점을 받았다고 보고합니다. 이 “가설”을 테스트하기 위해 학교의 전체 학생 집단 (예 : 300)에서 30 명의 학생 (샘플)을 기록하고 해당 샘플의 평균을 계산합니다. 그런 다음 (계산된) 표본 평균을 (보고된) 모집단 평균과 비교하고 가설을 확인하려고 시도할 수 있다. 피셔는 테스트를 위해 정확한 널 가설이 필요했습니다(아래 인용문 참조). 데이터가 null 가설과 모순되지 않으면 관찰된 데이터 집합이 null 가설에 대한 강력한 증거를 제공하지 않는다는 약한 결론만 만들 수 있습니다. 이 경우 null 가설이 참또는 거짓일 수 있기 때문에 일부 컨텍스트에서는 데이터가 결론을 내리기에 충분하지 않은 증거를 제공하는 것으로 해석됩니다. 다른 맥락에서 그것은 다른 것으로 현재 유용한 정권에서 변경을 지원할 증거가 없다는 것을 의미하는 것으로 해석된다. null 가설을 명시하는 다른 방법은 실험의 결과에 대해 아무가정도 하지 않는 것입니다. 이 경우, null 가설은 단순히 치료 또는 변화가 실험의 결과에 영향을 미치지 않을 것이라는 것입니다.

이 예에 대 한, 그것은 운동의 수를 줄이는 체중 감량을 달성 하는 데 필요한 시간에 영향을 주지 않을 것 이다: 일상적인 절차는 다음과 같습니다: 과학적 가설에서 시작. 통계적 대체 가설로 번역하고 진행: “Ha는 우리가 증거를 찾으려는 효과를 표현하기 때문에, 우리는 종종 Ha로 시작한 다음 H0을 희망하는 효과가 존재하지 않는다는 진술로 설정합니다.” [4] null에 대한 증거를 찾지 않기를 바라는 모델링 응용 프로그램에 대해 이 권고가 반전됩니다. null 가설에 대해 테스트되는 문은 대체 가설입니다. [4] 기호에는 H1 및 Ha가 포함됩니다. null 가설의 또 다른 예는 “식물 성장 속도는 토양에 카드뮴의 존재에 의해 영향을 받지 않습니다.” 연구원은 카드뮴의 다른 양을 포함하는 매체에서 성장한 식물의 성장 속도와 비교하여, 카드뮴이 결여된 매체에서 성장한 식물의 성장 속도를 측정하여 가설을 시험할 수 있었습니다.