Интерпретация результатов проверки гипотез

Введение в статистику

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Продолжительность жизни в Чикаго и Бангкоке

Нулевая гипотеза:
- Ожидаемая продолжительность жизни жителей Чикаго и Бангкока одинакова
Альтернативная гипотеза:
- Жители Чикаго живут дольше, чем жители Бангкока

Чикаго

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

$p$
- Вероятность получить данный результат при условии, что нулевая гипотеза верна

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

Чтобы снизить риск ошибочного вывода:
- Установите порог вероятности для отклонения нулевой гипотезы
Обозначается $\alpha$ или уровень значимости
Определяется до сбора данных — для минимизации предвзятости:
- Иначе можно подобрать $\alpha$, удобный для нужного результата
Типичный порог — 0,05
- 5% вероятность ошибочно заключить, что жители Чикаго живут дольше жителей Бангкока
Если $p\leq\alpha$, нулевая гипотеза отвергается
Такие результаты называются статистически значимыми

sampling_distribution_of_mean_life_expectancy_per_city_following_two_bell_curve_shapes_with_overlap_annotated.png

Введение в статистику