الفرضية الإحصائية هي نوع من الانتظامات المحتملة التي تطيع الظاهرة قيد الدراسة. تحدد فرضية إحصائية بسيطة قيم معلمات قانون توزيع احتمالي واحد أو شكله. تتكون الفرضية المعقدة من العديد من الفرضيات البسيطة.
خطوات اختبار الفرضيات الإحصائية
يتمثل جوهر اختبار الفرضيات الإحصائية في تأكيد أو دحض الافتراضات النظرية بناءً على البيانات العملية التي تم الحصول عليها وتقليل الأخطاء والأخطاء. أولاً ، يتم تقديم موضوع الدراسة في شكل فرضية إحصائية. ثم يتم اختيار خصائصها والفرضيات المختبرة والبديلة ، مع مراعاة تحليل الأخطاء المحتملة ونتائجها.
يتم تحديد مجال القيم المقبولة ، والمجال الحرج ، وكذلك القيمة الحرجة للمعيار الإحصائي. يتم حساب القيمة الفعلية للمعيار الإحصائي. تتم مقارنة القيم النظرية والعملية للمعيار. يتم قبول الفرضية أو رفضها حسب نتائج الاختبار.
تحليل البحث الإحصائي
عند اختبار الفرضيات وفقًا لأحد المعايير ، يمكن اتخاذ قرارين خاطئين - خطأ من النوع الأول: الرفض غير الصحيح للفرضية الصفرية وقبول فرضية بديلة. خطأ من النوع الثاني: قبول الفرضية الصفرية بشكل غير صحيح بدلاً من رفضها. قد تختلف صياغة فرضية بديلة. كل هذا يتوقف على الانحرافات عن قيمة الفرضية الأكثر أهمية. يمكن أن تكون هذه إيجابية وسلبية ، أو كليهما
تحدد الصيغة حدود المنطقة الحرجة ، وكذلك نطاق القيم المسموح بها. المنطقة الحرجة هي المنطقة التي تقع فيها معلمات الدراسة مما يؤدي إلى انحراف. إن احتمال وقوع معلمات المعيار في هذا المجال يساوي مستوى الأهمية المقبول.
إذا كانت البيانات التي تم الحصول عليها تقع في نطاق القيم المسموح بها ، فإن الفرضية المطروحة لا تتعارض مع البيانات الفعلية ولا يتم رفضها. إذا كانت القيمة المحسوبة للمعلمة تقع في المنطقة الحرجة ، فإن الفرضية الصفرية تتعارض مع البيانات الفعلية ويتم رفضها كنتيجة لذلك. يتم فصل هذه المناطق عن بعضها البعض بواسطة نقاط حرجة أو حدود المنطقة الحرجة.
يمكن أن يكون الحد من جانبين أو من جانب واحد ، اعتمادًا على كيفية صياغة الفرضية البديلة. يحدد المعيار الإحصائي مدى توافق الفرضية مع البيانات الفعلية ، سواء كان من الممكن تركها أو يجب رفضها. يتيح اختبار الفرضيات الإحصائية إمكانية اتخاذ قرار نهائي بشأن دقة الافتراض الافتراضي.
