Les tests d'hypothèse est une partie nécessaire de l'inférence statistique pour répondre aux questions et de faire des prédictions. Les tests d'hypothèse pose deux questions et des tests mutuellement exclusifs pour voir qui est vrai. Ces deux questions sont appelées l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative. Les tests d'hypothèse peut également inclure des variables en plus de l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative. Drug fabrique utilisation hypothèse des tests pour déterminer l'efficacité de nouveaux médicaments. Cependant, le test d'hypothèse est loin de se limiter au laboratoire; il est une partie de la pensée critique que nous utilisons tous les jours si l'on considère un «ou / ou" situation.
Hypothèse nulle
L'hypothèse nulle, parfois appelé H0, est la question à l'étude. Il peut être une théorie qui est pensé pour être vrai, ou la base de l'argument. Cependant, cette hypothèse est pas encore établie. Parce qu'il est la déclaration en cours de test, il est donné une attention particulière. Dans le cas de tests médicaux, un exemple d'une hypothèse nulle pourrait être: l'aspirine est un traitement efficace pour la perte de cheveux.
Hypothèse alternative
L'hypothèse alternative, ou H1 est l'inverse de l'hypothèse. Il est la déclaration qui est acceptée lorsque l'hypothèse nulle est rejetée. Pour continuer l'exemple médical ci-dessus, l'hypothèse alternative est: l'aspirine est inefficace en tant que traitement pour la perte de cheveux.
Conclusion
La conclusion est toujours indiquée en termes de l'hypothèse nulle. La conclusion peut être de rejeter H0 en faveur de H1, ou non rejeter H0. A défaut de rejeter H0 ne prouve pas, il est vrai, il suggère simplement qu'il n'y a pas assez de preuves pour rejeter en faveur de H1. La conclusion est jamais écrit en termes d'accepter ou de rejeter H1. En reprenant l'exemple, la conclusion ne soit pas être écrit comme "l'aspirine est inefficace en tant que traitement contre la perte de cheveux."
les erreurs
Les tests d'hypothèse pour l'inférence statistique reconnaît deux types d'erreurs. Parmi ceux-ci, l'erreur de type I qui rejette l'hypothèse nulle quand il est, en fait, le vrai est considéré comme plus grave. Les erreurs de type II se produisent lorsque l'hypothèse nulle est pas rejetée, alors qu'elle est fausse.
Variables et utilisations des tests d'hypothèses supplémentaires
Les tests d'hypothèse pour l'inférence statistique peut contenir des variables supplémentaires ainsi. Les tests peuvent être configurés pour inclure un groupe de contrôle. Pour continuer l'exemple d'évaluation des médicaments, il peut être utilisé pour comparer l'aspirine à l'acétaminophène dans le traitement de la perte de cheveux. Dans un tel cas, un groupe de commande peut être mis en place, qui ne reçoit aucun traitement.