Verwenden von Hypothesentests, um fundierte Entscheidungen zu treffen
Sehen Sie, wie es geht:
- Verstehe den Unterschied zwischen einer Null- und einer Alternativhypothese, den beiden Bedingungen, die wir untersuchen wollen
- Nullhypothese - im Allgemeinen der Status quo, z Es gibt KEINEN UNTERSCHIED in den Populationsmittelwerten, aus denen diese beiden Stichproben gezogen wurden
- Alternative Hypothese - das Komplement der Null, zB Es GIBT EINEN UNTERSCHIED in den Bevölkerungsmitteln
- Wir können auch „Größer als“ (oder „Kleiner als“) anstelle von „Kein Unterschied“ einfügen
- Das Akzeptieren einer Alternativhypothese ist das Zurückweisen (oder Widerlegen) einer Nullhypothese
- Bei der Durchführung von Tests suchen wir nach Beweisen dafür, dass die Alternativhypothese innerhalb unseres Konfidenzniveaus liegt, und wir können die Nullhypothese widerlegen (oder widerlegen).
- Achtung: Wenn wir Alt NICHT ablehnen, bedeutet das NICHT, dass Null wahr ist, und vielleicht haben wir nicht genügend Daten gesammelt, um es zu akzeptieren.
- Konfidenzniveau ist das Sicherheitsniveau, das mit den Hypothesen verbunden ist
- Das erforderliche Konfidenzniveau kann davon abhängen
- Häufig liegt das akzeptable Konfidenzniveau für Entscheidungen bei 95 %.
- Vielleicht müssen Sie sich bei Entscheidungen über Leben und Tod zu 99,9 % auf die Ergebnisse verlassen können
- 95 % Konfidenz bedeutet, wenn Sie den statistischen Test 100 Mal durchführen, sollten Sie etwa 95 Mal richtig liegen
- Alpha-Wert ist 1 - Vertrauen/100
- Vergleichen und interpretieren Sie das Konfidenzintervall mit einem Mittelwert
- Mittelwert mit einem Zielwert vergleichen
- Analysieren>Verteilung und dann Mittelwert aus dem roten Dreieck testen
- Interpretieren Sie Quantile, zusammenfassende Statistiken, Mittelwerttest
- Vergleichen Sie zwei Mittel
- Analysieren>Verteilung und dann t-Test vom roten Dreieck
- Interpretiere den t-Test
- Vergleichen Sie mehr als zwei Mittelwerte
- Analysieren>Verteilung und dann Mittelwerte/ANOVA aus dem roten Dreieck
- Oneway-Analyse ausführen (ANOVA)
- Interpretieren Sie die Zusammenfassung der Anpassung, R-Quadrat, Varianzanalyse und Mittelwerte für eine ANOVA
- Hypothesentest auf Äquivalenz – Wird verwendet, weil wir, wenn die Stichprobenmittelwerte nicht unterschiedlich sind, immer noch nicht schlussfolgern können, dass die Mittelwerte der Grundgesamtheit gleich waren
- Eine alternative Hypothese ist, dass die Bevölkerungsmittelwerte innerhalb einer bestimmten Spanne gleich sind
- Die Nullhypothese besagt, dass die Populationsmittelwerte innerhalb der Marge NICHT gleich sein dürfen.
- Die Differenz im Populationsmittelwert liegt außerhalb des Äquivalenzintervalls
- Verwenden Sie zweiseitige t-Tests (TOST)
Hinweis: Fragen und Antworten werden ab ca. 20:05 Uhr eingestreut.
Wenn Sie Fragen an Jerry haben, geben Sie ein @JerryFisch in deinem Kommentar.
Ressourcen
Compare Mean to Target ValueMittelwert mit Zielwert vergleichen
Grundlegende Datenanalyse und Modellierung
