Como calcular um teste bicaudal

Na estatística inferencial , as hipóteses são formados como respostas provisórias às perguntas da pesquisa. Teste hipotético estatística nos permite avaliar hipóteses sobre parâmetros populacionais com base em estatísticas de amostra. O tipo de teste varia de acordo com o nível de medição de variáveis ​​envolvidas . Se um parâmetro de população é a hipótese de ser maior ou menor do que algum valor , um teste unilateral é utilizado . Quando não é indicada em direcção a hipótese de pesquisa , um teste bilateral é usado . Um teste de duas caudas vai mostrar se há ou não uma diferença nos valores das variáveis ​​involved.Things você precisa

de dados para as variáveis ​​de população a ser testada

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normais T- mesa

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Reúna os dados para os parâmetros populacionais . Determinar se existe uma base teórica , que indica uma diferença especificada na direcção para os parâmetros . Uma diferença especificada seria indicada, que o valor de uma variável é maior ou menor do que a da outra variável . Esta informação permite-lhe decidir se um teste de duas caudas é apropriado.

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Fazer suposições sobre nível da variável de medição, o método de amostragem , o tamanho da amostra ea população parâmetros. Use estes pressupostos para formular suas hipóteses. Sua primeira hipótese será a sua hipótese de pesquisa , ou H1. Esta hipótese estabelece a diferença nas variáveis ​​do parâmetro da população . Sua segunda hipótese será a sua hipótese nula , ou H0 . Esta hipótese contradiz a hipótese de pesquisa e afirma que não há diferença entre a média da população e um valor especificado.

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Calcular as estatísticas de teste de alfa . Alpha é o nível de probabilidade de que a hipótese nula é rejeitada. O alfa é habitualmente definida no 0,05 , 0,01 , ou 0,001 níveis , o que significa que haverá uma margem de erro de 5 % , 1 % ou 0,1 % . Para um teste de duas caudas , divida o valor de alfa por 2 e compará-lo com o Z- estatística se o desvio padrão é conhecido ou a estatística t , se o desvio-padrão não é conhecido

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testar a hipótese nula para determinar se existe uma diferença entre o parâmetro de população . O objetivo é rejeitar a hipótese nula , a fim de fornecer suporte para a hipótese de pesquisa . Quando o valor de probabilidade é menor do que o alfa , rejeitamos a hipótese nula e apoiar a hipótese de pesquisa . Quando o valor de probabilidade é maior do que o alfa , deixamos de rejeitar a hipótese nula .