Hypotesetesting
Hva er hypotesetesting?
Hypotesetesting er en handling i statistikk der en analytiker tester en antagelse om en populasjonsparameter. Metodikken som brukes av analytikeren avhenger av arten av dataene som brukes og årsaken til analysen.
Hypotesetesting brukes til å vurdere plausibiliteten til en hypotese ved å bruke prøvedata. Slike data kan komme fra en større populasjon, eller fra en datagenererende prosess. Ordet "befolkning" vil bli brukt for begge disse tilfellene i de følgende beskrivelsene.
Hvordan hypotesetesting fungerer
I hypotesetesting tester en analytiker et statistisk utvalg, med mål om å gi bevis på plausibiliteten til nullhypotesen.
Statistiske analytikere tester en hypotese ved å måle og undersøke et tilfeldig utvalg av befolkningen som analyseres. Alle analytikere bruker et tilfeldig populasjonsutvalg for å teste to forskjellige hypoteser: nullhypotesen og den alternative hypotesen.
Nullhypotesen er vanligvis en hypotese om likhet mellom populasjonsparametere; f.eks. kan en nullhypotese si at gjennomsnittlig avkastning er lik null. Den alternative hypotesen er faktisk det motsatte av en nullhypotese (f.eks. er gjennomsnittlig populasjonsavkastning ikke lik null). Dermed er de gjensidig utelukkende,. og bare én kan være sann. En av de to hypotesene vil imidlertid alltid være sanne.
4 trinn med hypotesetesting
Alle hypoteser testes ved hjelp av en fire-trinns prosess:
Det første trinnet er at analytikeren oppgir de to hypotesene slik at bare den ene kan ha rett.
Neste steg er å formulere en analyseplan, som skisserer hvordan dataene skal evalueres.
Det tredje trinnet er å gjennomføre planen og fysisk analysere prøvedataene.
Det fjerde og siste trinnet er å analysere resultatene og enten forkaste nullhypotesen, eller si at nullhypotesen er plausibel, gitt dataene.
Eksempel på hypotesetesting i den virkelige verden
Hvis for eksempel en person ønsker å teste at en krone har nøyaktig 50 % sjanse for å lande på hoder, vil nullhypotesen være at 50 % er riktig, og den alternative hypotesen vil være at 50 % ikke er riktig.
Matematisk vil nullhypotesen bli representert som Ho: P = 0,5. Den alternative hypotesen vil bli betegnet som "Ha" og være identisk med nullhypotesen, bortsett fra med likhetstegnet gjennomstreket, noe som betyr at den ikke tilsvarer 50%.
Det tas en tilfeldig prøve på 100 myntsvingninger, og nullhypotesen testes deretter. Hvis det blir funnet at de 100 myntsvingene ble fordelt som 40 hoder og 60 haler, ville analytikeren anta at en krone ikke har 50 % sjanse for å lande på hoder og ville forkaste nullhypotesen og akseptere den alternative hypotesen.
Hvis det derimot var 48 hoder og 52 haler, så er det sannsynlig at mynten kan være rettferdig og fortsatt gi et slikt resultat. I tilfeller som dette hvor nullhypotesen er "akseptert", uttaler analytikeren at forskjellen mellom de forventede resultatene (50 hoder og 50 haler) og de observerte resultatene (48 hoder og 52 haler) er "forklarlig ved en tilfeldighet alene."
Høydepunkter
Hypotesetesting brukes til å vurdere plausibiliteten til en hypotese ved å bruke prøvedata.
Testen gir bevis for sannsynligheten til hypotesen, gitt dataene.
– Statistiske analytikere tester en hypotese ved å måle og undersøke et tilfeldig utvalg av populasjonen som analyseres.
