Interpretarea rezultatelor testului de ipoteză

Introducere în Statistică

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Speranța de viață: Chicago vs. Bangkok

Ipoteza nulă:
- Nu există diferență în speranța de viață între locuitorii din Chicago și cei din Bangkok
Ipoteza alternativă:
- Locuitorii din Chicago au o speranță de viață mai mare decât cei din Bangkok

Chicago

Bangkok

histograma_de_eșantionare_a_speranței_de_viață_în_Chicago_și_Bangkok.png

a_doua_histogramă_de_eșantionare_a_speranței_de_viață_în_Chicago_și_Bangkok.png

distribuția_de_eșantionare_a_speranței_medii_de_viață_pe_oraș_cu_două_curbe_în_clopot.png

$p$
- Probabilitatea de a obține acest rezultat, presupunând că ipoteza nulă este adevărată

distribuția_mediilor_eșantionului_din_Chicago_adnotată_cu_valoarea_p_pentru_media_82.png

distribuțiile_mediilor_eșantionului_pentru_Bangkok_și_Chicago_cu_valoarea_p_adnotată_ca_suprapunere.png

Pentru a reduce riscul unei concluzii false:
- Stabiliți un prag de probabilitate pentru respingerea ipotezei nule
Cunoscut ca $\alpha$ sau nivel de semnificație
Se decide înainte de colectarea datelor pentru a minimiza părtinirea:
- Altfel, s-ar putea alege un $\alpha$ diferit în funcție de interese
Un prag tipic este 0,05
- 5% șanse de a concluziona greșit că locuitorii din Chicago trăiesc mai mult decât cei din Bangkok
Dacă $p\leq\alpha$, se respinge ipoteza nulă
Aceste rezultate sunt numite semnificative statistic

respingerea_greșită_a_ipotezei_nule.png

acceptarea_greșită_a_ipotezei_nule.png

acceptarea_corectă_a_ipotezei_nule.png

respingerea_corectă_a_ipotezei_nule.png

distribuția_de_eșantionare_a_speranței_medii_de_viață_pe_oraș_cu_două_curbe_în_clopot_și_suprapunere_adnotată.png

Introducere în Statistică