Статистические и научные гипотезы

Научные гипотезы формулируются как предполагаемое решение проблемы. Первична. Ее также называют экспериментальной, т.к. она служит для организации эксперимента.

Статистическая гипотеза – утверждение в отношении неизвестного параметра, сформулированное на языке математической статистики.

Статистическая гипотеза – это предположение о распределении вероятностей, которое мы хотим проверить по имеющимся данным.

 

Статистические гипотезы подразделяются на нулевые и альтернативные

Нулевая гипотеза (Но) – это гипотеза об отсутствии различий. Это то, что мы хотим опровергнуть, если перед нами стоит задача доказать значимость различий.

Альтернативная гипотеза (Н1) – это гипотеза о значимости различий. Это то, что мы хотим доказать, поэтому ее иногда называют экспериментальной гипотезой.

 

Статистические критерии

«Статистический критерий – это решающее правило, обеспечивающее надежное поведение, то есть принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью» (Суходольский Г.В.).

 

В большинстве случаев для того, чтобы мы признали различия значимыми, необходимо, чтобы эмпирическое значение критерия превышало критическое, в некоторых критериях придерживаются противоположного правила. Эти правила оговариваются в описании каждого критерия.

 

Уровни статистической значимости.

Уровень значимости – это вероятность того, что мы сочли различия существенными, а они на самом деле случайны.

Когда мы указываем, что различия достоверны на 5% уровне значимости, или при р≤0,05, то мы имеем ввиду, что вероятность того, что они недостоверны, составляет 0,05.

Если же мы указываем, что различия достоверны на 1% уровне значимости, или при р≤0,01, то имеем ввиду, что вероятность того, что онивсе-таки недостоверны равна 0,01.

Иначе, уровень значимости – это вероятность отклонения нулевой гипотезы, в то время как она верна.

 

Правило отклонения Но и принятия Н1

Если эмпирическое значение критерия равняется критическому значению, соответствующему р≤0,05 или превышает его, то Но отклоняется, но мы еще не можем определенно принять Н1.

Если эмпирическое значение критерия равняется критическому значению, соответствующему р≤0,01 или превышает его, то Но отклоняется и принимается Н1.

 

Методы описательной статистики