Utilizzo del test di ipotesi per prendere decisioni informate
Scopri come:
- Comprendere la differenza tra un'ipotesi nulla e un'ipotesi alternativa, le due condizioni che vogliamo indagare
- Ipotesi nulla - generalmente lo status quo, ad es Non vi è alcuna differenza nelle medie della popolazione da cui sono stati estratti questi due campioni
- Ipotesi alternativa - il complemento del Nullo, es C'È UNA DIFFERENZA nelle medie della popolazione
- Possiamo anche inserire Maggiore di (o Minore di) invece di Nessuna differenza
- Accettare l'Ipotesi Alternativa significa rifiutare (o confutare) l'Ipotesi Nulla
- Quando eseguiamo i test, cerchiamo la prova che l'ipotesi alternativa rientra nel nostro livello di confidenza e possiamo confutare (o confutare) l'ipotesi nulla
- Attenzione: Se NON rifiutiamo l'Alt, NON significa che il Null è vero e forse non abbiamo raccolto abbastanza dati per accettarlo.
- Il livello di confidenza è il livello di sicurezza coinvolto nelle ipotesi
- Il livello di confidenza necessario può dipendere
- Spesso, il livello di confidenza accettabile per prendere decisioni è del 95%.
- Forse se stai considerando decisioni di vita o di morte, devi essere sicuro al 99,9% dei risultati
- Una confidenza del 95% significa che se esegui il test statistico 100 volte, dovresti avere ragione circa 95 volte
- Il valore alfa è 1 - Fiducia/100
- Confrontare e interpretare l'intervallo di confidenza su un valore medio
- Confronta la media con un valore target
- Analizza>Distribuzione e poi Test media dal triangolo rosso
- Interpretazione dei quantili, statistiche riassuntive, test delle medie
- Confronta due medie
- Analizza>Distribuzione e poi test t dal triangolo rosso
- Interpretare il test t
- Confronta più di due medie
- Analizza>Distribuzione e poi Medie/ANOVA dal triangolo rosso
- Eseguire l'analisi unidirezionale (ANOVA)
- Interpretare il riepilogo di adattamento, R quadrato, analisi della varianza e medie per un'ANOVA
- Verifica di ipotesi di equivalenza: utilizzata perché quando le medie campionarie non sono diverse, non possiamo ancora concludere che le medie della popolazione fossero le stesse
- L'ipotesi alternativa è che le medie della popolazione siano le stesse, entro un margine specificato
- L'ipotesi nulla è che le medie della popolazione POTREBBERO NON ESSERE le stesse all'interno del margine.
- La differenza nella media della popolazione è esterna all'intervallo di equivalenza
- Utilizzare test t a 2 code (TOST)
Nota: le domande e risposte vengono intervallate a partire dalle ore 20:05 circa.
Se hai domande per Jerry, digita @JerryFish nel tuo commento
Risorse
Compare Mean to Target ValueCompare Mean to Target ValueConfronta la media con il valore target
Analisi e modellazione dei dati di baseRi: Utilizzo del test di ipotesi per prendere decisioni informateCiao @JerryFish ,
Come si stima il margine di equivalenza per un test di equivalenza?
Ho un produttore che desidera espandere la produzione di una parte in una nuova struttura e desidero dimostrare che il processo pre-spostamento e post-spostamento sono equivalenti.
Il mio pensiero iniziale era quello di utilizzare i dati pre-movimento e ricavare l'intervallo di confidenza del 90% per la deviazione std e utilizzare un valore compreso in questo intervallo come margine. Ma un valore compreso tra 0,00488 e 0,007577 sembra troppo piccolo per condurre questo studio?
Eventuali suggerimenti?
Grazie
Neha
Ri: Utilizzo del test di ipotesi per prendere decisioni informateCIAO @carlogarcia !Sì, un test t raggruppato sarebbe l'opzione migliore se si potessero assumere varianze uguali tra i campioni.
Come hai notato, per impostazione predefinita JMP presuppone varianze disuguali.Ciò si traduce in intervalli di confidenza più ampi (tra le altre cose) rispetto alle varianze aggregate, quindi è una valutazione più conservativa rispetto a un test t aggregato.
Ma quando attivi "Mezzi/ANOVA/Pooled t" dal triangolo rosso, i risultati vengono effettivamente raggruppati.
Ovviamente, come fai notare, vorrai avere la certezza che le varianze dei due gruppi non siano diverse e lo ottieni attraverso l'opzione "Varianze disuguali" del triangolo rosso.
Grazie per i commenti!
Re: Utilizzo del test di ipotesi per prendere decisioni informate@JerryFish , Apprezzo le diapositive e le lezioni fornite per la verifica delle ipotesi.
Una domanda che ho è che il test t su JMP presuppone che abbiamo una varianza disuguale:
E se i nostri campioni avessero varianze uguali, come questo campione maschile e femminile?
Il pool t testerebbe un'opzione migliore?
Grazie.
