Інтерпретація результатів перевірки гіпотез

Вступ до статистики

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Тривалість життя: Чикаґо vs Бангкок

Нульова гіпотеза:
- Різниці в тривалості життя між мешканцями Чикаґо та Бангкока немає
Альтернативна гіпотеза:
- Мешканці Чикаґо живуть довше, ніж мешканці Бангкока

Чикаґо

Бангкок

sampling_histogram_of_life_expectancy_in_Chicago_and_Bangkok.png

second_sample_histogram_of_life_expectancy_in_Chicago_and_Bangkok.png

sampling_distribution_of_mean_life_expectancy_per_city_following_two_bell_curve_shapes.png

$p$
- Ймовірність отримати такий результат за умови, що нульова гіпотеза істинна

chicacgo_sample_means_distribution_annotated_with_p_value_for_mean_of_eighty_two.png

bangkok_and_chicago_sample_mean_distributions_with_p_value_annotated_as_the_overlap_between_the_two.png

Щоб зменшити ризик хибного висновку:
- Встановіть поріг імовірності для відхилення нульової гіпотези
Відомий як $\alpha$ або рівень значущості
Визначається до збору даних, щоб мінімізувати упередження:
- Інакше можна підібрати інше $\alpha$ на свою користь
Типовий поріг — 0,05
- 5% імовірності помилково вирішити, що мешканці Чикаґо живуть довше за мешканців Бангкока
Якщо $p\leq\alpha$, відхиляйте нульову гіпотезу
Такі результати називають статистично значущими

sampling_distribution_of_mean_life_expectancy_per_city_following_two_bell_curve_shapes_with_overlap_annotated.png

Вступ до статистики