Végezzen statisztikai hipotézisvizsgálatot t-próbával és z-próbával, számítsa ki a p-értéket és a konfidenciaintervallumot.
Statisztikai szignifikancia és döntéshozatal
A hipotézisvizsgálat olyan statisztikai módszer, amellyel eldönthető, hogy egy minta és a sokaság, vagy két minta közötti különbség a véletlennek köszönhető-e, vagy valódi. H₀ (nullhipotézis) = nincs különbség, H₁ (alternatív hipotézis) = van különbség. A t-próba és a z-próba különbsége: A t-próbát akkor használjuk, ha a minta kicsi (általában n < 30), vagy a sokasági szórás ismeretlen. A z-próbát nagy mintánál vagy ismert sokasági szórás esetén alkalmazzuk. Ha a p-érték < α, a H₀ elvethető (a különbség szignifikáns). Alkalmazások és példák: gyógyszerek hatékonyságának vizsgálata (új és régi gyógyszer összehasonlítása), marketingkampányok értékelése (kampány előtti és utáni eladások), oktatáskutatás (különböző tanítási módszerek összehasonlítása), minőségellenőrzés (a gyártási szabványoknak való megfelelés).
Válaszok a leggyakoribb kérdésekre
A p-érték annak a valószínűsége, hogy a megfigyelt vagy annál szélsőségesebb eredményt kapjuk, feltéve, hogy a H₀ hipotézis igaz. Kis p-érték (pl. < 0,05) esetén a H₀ elvethető.
T-próbát használjon, ha a minta kicsi (n < 30) vagy a sokasági szórás ismeretlen; z-próbát, ha a minta nagy vagy a sokasági szórás ismert.
Általában 0,05-öt használnak. Ez azt jelenti, hogy 5%-os tévedési kockázatot fogad el. Óvatosabb megközelítéshez használhat 0,01-et is.
A konfidenciaintervallum azt a tartományt adja meg, amelyben a sokasági átlag található. 95%-os konfidenciaintervallum = 100 mintából 95 esetben a valódi átlag ebben a tartományban lesz.
További hasznos eszközök statisztikai számításokhoz