One Tailed Test
En ensidig test er en statistisk test der det kritiske området av en fordeling er ensidig slik at det enten er større enn eller mindre enn en viss verdi, men ikke begge deler. Hvis prøven som testes faller inn i det ensidige kritiske området, vil den alternative hypotesen bli akseptert i stedet for nullhypotesen.
Finansanalytikere bruker den ensidige testen for å teste en investerings- eller porteføljehypotese.
Hva er en ensidig test?
Et grunnleggende konsept i inferensiell statistikk er hypotesetesting. Hypotesetesting kjøres for å avgjøre om en påstand er sann eller ikke, gitt en populasjonsparameter. En test som er utført for å vise om gjennomsnittet av utvalget er signifikant større enn og signifikant mindre enn gjennomsnittet av en populasjon, anses som en tosidet test. Når testingen er satt opp for å vise at utvalget ville være høyere eller lavere enn populasjonsgjennomsnittet, refereres det til som en ensidet test. Den ensidede testen har fått navnet sitt fra å teste området under en av halene (sidene) av en normalfordeling,. selv om testen kan brukes i andre ikke-normalfordelinger.
Før den ensidede testen kan utføres, må null- og alternative hypoteser etableres. En nullhypotese er en påstand som forskeren håper å avvise. En alternativ hypotese er påstanden som støttes ved å forkaste nullhypotesen.
En ensidig test er også kjent som en retningshypotese eller retningsbestemt test.
Eksempel på den ensidige testen
La oss si at en analytiker ønsker å bevise at en porteføljeforvalter overgikk S&P 500-indeksen i et gitt år med 16,91 %. De kan sette opp null (H0) og alternative (Ha) hypoteser som:
H0: μ ≤ 16,91
Ha: u > 16,91
Nullhypotesen er målingen som analytikeren håper å avvise. Den alternative hypotesen er påstanden fra analytikeren om at porteføljeforvalteren presterte bedre enn S&P 500. Hvis resultatet av den ensidige testen resulterer i å avvise null, vil den alternative hypotesen støttes. På den annen side, hvis resultatet av testen ikke klarer å avvise null, kan analytikeren utføre ytterligere analyse og undersøkelse av porteføljeforvalterens ytelse.
Regionen for avvisning er kun på den ene siden av prøvetakingsfordelingen i en ensidig test. For å finne ut hvordan porteføljens avkastning på investeringen er sammenlignet med markedsindeksen, må analytikeren kjøre en opper-tailed signifikanstest der ekstreme verdier faller i den øvre halen (høyre side) av normalfordelingskurven. Den ensidede testen utført i øvre eller høyre haleområde av kurven vil vise analytikeren hvor mye høyere porteføljeavkastningen er enn indeksavkastningen og om forskjellen er signifikant.
1 %, 5 % eller 10 %
De vanligste signifikansnivåene (p-verdier) brukt i en ensidig test.
Bestemme betydning i en ensidig test
For å fastslå hvor betydelig avkastningsforskjellen er, må det angis et signifikansnivå . Signifikansnivået er nesten alltid representert med bokstaven p, som står for sannsynlighet. Signifikansnivået er sannsynligheten for å feilaktig konkludere med at nullhypotesen er usann. Signifikansverdien som brukes i en ensidig test er enten 1 %, 5 % eller 10 %, selv om enhver annen sannsynlighetsmåling kan brukes etter analytikerens eller statistikerens skjønn. Sannsynlighetsverdien beregnes med antagelsen om at nullhypotesen er sann. Jo lavere p-verdi,. jo sterkere bevis for at nullhypotesen er falsk.
Hvis den resulterende p-verdien er mindre enn 5 %, er forskjellen mellom begge observasjonene statistisk signifikant, og nullhypotesen forkastes. Etter vårt eksempel ovenfor, hvis p-verdien = 0,03 eller 3 %, kan analytikeren være 97 % sikker på at porteføljeavkastningen ikke var lik eller faller under markedets avkastning for året. De vil derfor avvise H0 og støtte påstanden om at porteføljeforvalteren gikk bedre enn indeksen. Sannsynligheten beregnet i bare én hale av en fordeling er halvparten av sannsynligheten for en to-halet fordeling hvis lignende målinger ble testet ved bruk av begge hypotesetestverktøyene.
Ved bruk av en ensidig test, tester analytikeren for muligheten for forholdet i en retning av interesse og ser fullstendig bort fra muligheten for et forhold i en annen retning. Ved å bruke vårt eksempel ovenfor er analytikeren interessert i om en porteføljes avkastning er større enn markedets. I dette tilfellet trenger de ikke å redegjøre statistisk for en situasjon der porteføljeforvalteren presterte dårligere enn S&P 500-indeksen. Av denne grunn er en ensidig test bare hensiktsmessig når det ikke er viktig å teste resultatet i den andre enden av en distribusjon.
##Høydepunkter
En ensidig test er en statistisk hypotesetest satt opp for å vise at utvalgsgjennomsnittet vil være høyere eller lavere enn populasjonsgjennomsnittet, men ikke begge deler.
Før man kjører en ensidig test, må analytikeren sette opp en null- og alternativhypotese og etablere en sannsynlighetsverdi (p-verdi).
Ved bruk av en ensidig test tester analytikeren for muligheten for forholdet i én interesseretning og ser fullstendig bort fra muligheten for et forhold i en annen retning.
##FAQ
Når bør en to-halet test brukes?
Du vil bruke en tosidet test når du vil teste hypotesen din i begge retninger.
Hva brukes en ensidig T-test til?
En ensidig T-test sjekker muligheten for en enveis sammenheng, men vurderer ikke en retningsrelasjon i en annen retning.
Hvordan avgjør du om det er en en-hale eller to-hale test?
En ensidig test ser etter en økning eller reduksjon i en parameter. En tosidet test ser etter endring, som kan være en nedgang eller en økning.
