Cómo interpretar una prueba de hipótesis estadística

Una prueba de hipótesis estadística ofrece un conjunto de hipótesis que se excluyen mutuamente y afirma una conclusión en cuanto a estas hipótesis. Para los estadísticos , la comprensión de cómo interpretar las pruebas de hipótesis es una segunda naturaleza , pero no todo el mundo es un experto en estadística . En muchas circunstancias , es importante para los investigadores de otros campos para interpretar la prueba de hipótesis dada en un informe. Sin embargo, usted no encontrará una tarea a ser difícil; sólo es necesario localizar el pequeño puñado de estadísticas y los resultados pertinentes. Instrucciones Matemáticas 1

Encontrar el conjunto de hipótesis . Para casi todas las pruebas de hipótesis estadísticas , sólo hay dos hipótesis. Estas hipótesis se suelen escribir en la forma " H0 " para la " hipótesis nula " y " H1" o " Ha" para la " hipótesis alternativa ".
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interpretar el significado de estas hipótesis. Las hipótesis serán igualdades y desigualdades que se excluyen mutuamente . Por ejemplo, " H0 : x = 0" y "Ja : x = 0 . " En esta situación, lo que la hipótesis nula establece es que la estadística de "x " es igual a cero. Por otro lado , la hipótesis alternativa afirma que la estadística de " x " no es igual a cero . Estas son las hipótesis que los investigadores están probando . A menudo es apropiado para reinterpretar estas hipótesis en un lenguaje normal. Por ejemplo , si el x -estadística representa la diferencia entre hombres y mujeres en una calificación de la prueba estandarizada , la hipótesis nula sería que indica que no hay diferencias entre las puntuaciones de hombres y mujeres .
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Localice la conclusión del informe . Los estados conclusión que la hipótesis de los datos en los puntos de datos para . La mayoría de los informes estadísticos dan a sus conclusiones en la forma " se rechaza la hipótesis nula en favor de la hipótesis alternativa " o " no rechazamos la hipótesis nula. " Usted puede reinterpretar estas conclusiones en cuanto a las hipótesis originales. Por ejemplo, si el estudio estadístico de las diferencias de sexo en una prueba estandarizada rechaza la hipótesis nula en favor de la hipótesis alternativa , se puede repetir esto como " el informe muestra que existen diferencias significativas entre las puntuaciones de las pruebas masculinas y femeninas. "
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Encuentra p- valor del estudio. El valor p es posiblemente la pieza más importante de información en una prueba de hipótesis estadísticas , sin embargo, muchos no estadísticos ignoran en sus interpretaciones. El valor p se encuentra normalmente en la conclusión de un informe estadístico , paréntesis menudo implícitamente dentro [por ejemplo, "Rechazamos la hipótesis nula ( p = 0,03 ) "] . Aunque la definición matemática de un valor de p puede ser complicado para los laicos , una manera fácil de interpretar es la "fuerza " de las pruebas para la conclusión . Para rechazar la hipótesis nula , los valores p más cercano a cero muestran evidencia más fuerte , mientras que para la aceptación (o no rechazar ) la hipótesis nula, los valores p más cercano a uno muestran evidencia más fuerte.