Como interpretar um Teste de hipótese estatística

Um teste de hipótese estatística oferece um conjunto de hipóteses mutuamente exclusivas e estados a uma conclusão em termos dessas hipóteses. Para os estatísticos , a compreensão de como interpretar os testes de hipóteses é a segunda natureza, mas nem todo mundo é um estatístico . Em muitas circunstâncias , é importante para pesquisadores de outras áreas para interpretar o teste de hipótese dado em um relatório. No entanto, você não vai encontrar uma tal tarefa ser difícil; você só precisa localizar o pequeno punhado de estatísticas pertinentes e resultados. Instruções

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Encontre o conjunto de hipóteses . Para quase todos os testes de hipóteses estatísticas, só há duas hipóteses. Estas hipóteses são geralmente escritos na forma ” H0 ” para o ” hipótese nula ” e ” H1 ” ou ” Ha” para a “hipótese alternativa”.

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Interpretar o significado dessas hipóteses. As hipóteses serão igualdades e desigualdades que se excluem mutuamente . Por exemplo , ” H0 : x = 0 ” e ” Ha : x = 0 . ” Nesta situação , o que indica a hipótese nula é a estatística que ” x ” é igual a zero . Por outro lado , a hipótese alternativa afirma que a estatística ” x ” não é igual a zero . Estas são as hipóteses dos pesquisadores estão testando . Muitas vezes, é apropriado para reinterpretar essas hipóteses em linguagem normal. Por exemplo, se a estatística- x representa a diferença entre machos e fêmeas em uma pontuação de teste padronizado , a hipótese nula seria afirmar que não há diferenças entre os escores masculinos e femininos.

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Localize a conclusão do relatório . Os estados conclusão que a hipótese em evidência os pontos dados. A maioria dos relatórios estatísticos dão suas conclusões na forma ” nós rejeitamos a hipótese nula em favor da hipótese alternativa ” ou “nós não rejeitamos a hipótese nula . ” Você pode reinterpretar essas conclusões em termos de hipóteses originais. Por exemplo, se o estudo estatístico sobre as diferenças sexuais em um teste padronizado rejeita a hipótese nula em favor da hipótese alternativa , você pode enfatizar este como ” o relatório mostrou que há diferenças significativas entre os resultados dos testes masculinos e femininos. ”

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Encontre p- valor do estudo. O valor-p é sem dúvida a mais importante peça de informação em um teste de hipótese estatística , mas muitos não-estatísticos ignorá-lo em suas interpretações . O valor-p é geralmente localizado na conclusão de um relatório estatístico , parênteses , muitas vezes implicitamente dentro [ eg “Nós rejeitamos a hipótese nula (p = 0,03) “] . Embora a definição matemática de um valor-p pode ser complicada para os leigos , uma maneira fácil de interpretar é a “força” da evidência para a conclusão. Para rejeitar a hipótese nula , os valores de p mais próximo de zero mostram evidências mais fortes , enquanto que para aceitar (ou não rejeitar ) a hipótese nula, os valores de p mais perto de um mostrar a evidência mais forte.