Ero sivun ”Nollahypoteesi” versioiden välillä
Siirry navigaatioon
Siirry hakuun
[arvioimaton versio] | [arvioimaton versio] |
Poistettu sisältö Lisätty sisältö
p Botti lisäsi: it:Ipotesi nulla, sv:Nollhypotes |
Jkv (keskustelu | muokkaukset) Luokka: Tilastollinen testaus |
||
Rivi 15: | Rivi 15: | ||
[[tilastollinen testi|Tilastollista testiä]] suunniteltaessa tyypin I virheen todennäköisyys kiinnitetään (eli valitaan [[riskitaso]]) ja tyypin II virhe pyritään minimoimaan. |
[[tilastollinen testi|Tilastollista testiä]] suunniteltaessa tyypin I virheen todennäköisyys kiinnitetään (eli valitaan [[riskitaso]]) ja tyypin II virhe pyritään minimoimaan. |
||
{{Tynkä}} |
{{Tynkä/Matematiikka}} |
||
[[Luokka: |
[[Luokka: Tilastollinen testaus]] |
||
[[de:Hypothese (Statistik)]] |
[[de:Hypothese (Statistik)]] |
Versio 1. maaliskuuta 2007 kello 15.11
Nollahypoteesi on tilastotieteessä hypoteesi, jota testataan aineiston pohjalta laskettavan tilastollisen testisuureen avulla. Testissä nollahypoteesi pyritään hylkäämään, jotta saadaan tukea vaihtoehtoiselle hypoteesille . Jos testin tulos ei ole merkitsevä, jää nollahypoteesi voimaan.
Nollahypoteesin käyttö
Tilastollinen testaus etenee seuraavasti:
- Valitaan testattavalle suureelle x nollahypoteesi ja vaihtoehtoinen hypoteesi, esimerkiksi ja
- Valitaan testin riskitaso, esimerkiksi 5%, 1%
- Lasketaan testisuure tutkittavasta aineistosta, esimerkiksi t-testi
- Verrataan testisuuretta sen jakaumaan olettaen, että nollahypoteesi on tosi. Yleisimpien testisuureiden kriittiset arvot taulukoituna oppikirjoissa.
- Hylätään nollahypoteesi, jos testisuure ylittää kriittisen arvon valitulla riskitasolla. Esimerkiksi kaksisuuntaisen suuren otoksen t-testin kriittinen arvo 5% riskitasolla on noin 1.96. Muutoin nollahypoteesi jää voimaan.
Nollahypoteesin hylkäämiseen voi liittyä kahdenlaisia virheitä:
- tyypin I virhe syntyy, kun nollahypoteesi on oikein, mutta tilastollinen testi hylkää sen
- tyypin II virhe syntyy, kun nollahypoteesi on virheellinen, mutta tilastollinen testi hyväksyy sen
Tilastollista testiä suunniteltaessa tyypin I virheen todennäköisyys kiinnitetään (eli valitaan riskitaso) ja tyypin II virhe pyritään minimoimaan.