Apa itu Hipotesis Null?
Hipotesis nol adalah sejenis hipotesis yang digunakan dalam statistik yang mencadangkan bahawa tiada kepentingan statistik wujud dalam satu set pemerhatian yang diberikan. Hipotesis nol cuba untuk menunjukkan bahawa tiada variasi wujud di antara pembolehubah atau pembolehubah tunggal tidak berbeza daripada min. Ia dianggap benar sehingga keterangan statistik membatalkannya untuk hipotesis alternatif.
Sebagai contoh, jika ujian hipotesis ditubuhkan supaya hipotesis alternatif menyatakan bahawa parameter populasi tidak sama dengan nilai yang dituntut. Oleh itu, masa masak untuk penduduk bermakna tidak sama dengan 12 minit; Sebaliknya, ia boleh kurang daripada atau lebih besar daripada nilai yang dinyatakan. Jika hipotesis nol diterima atau ujian statistik menunjukkan bahawa min populasi adalah 12 minit, maka hipotesis alternatif ditolak. Dan begitu juga sebaliknya.
Takeaways Utama
- Hipotesis nol adalah sejenis sangkaan yang digunakan dalam statistik yang mencadangkan bahawa tiada kepentingan statistik wujud dalam satu set pemerhatian yang diberikan. Hipotesis nol dibentuk sebagai bertentangan dengan hipotesis alternatif dan percubaan untuk menunjukkan bahawa tiada variasi wujud di antara pembolehubah, atau pembolehubah tunggal tidak berbeza daripada min. Pengujian hipotesis membolehkan model matematik untuk mengesahkan atau menolak hipotesis nol dalam tahap keyakinan tertentu.
Hipotesis Null
Bagaimana Hipotesis Null berfungsi
Hipotesis nol, juga dikenali sebagai sangkaan, mengandaikan bahawa apa-apa perbezaan atau makna yang anda lihat dalam satu set data adalah disebabkan oleh peluang. Sebaliknya hipotesis nol dikenali sebagai hipotesis alternatif.
Hipotesis nol adalah tuntutan statistik permulaan bahawa min populasi adalah setara dengan yang dituntut. Sebagai contoh, andaikan purata masa untuk memasak pasta jenama tertentu ialah 12 minit. Oleh itu, hipotesis nol akan dinyatakan sebagai, "Purata penduduk adalah sama dengan 12 minit." Sebaliknya, hipotesis alternatif adalah hipotesis yang diterima jika hipotesis nol ditolak.
Pengujian hipotesis membolehkan model matematik untuk mengesahkan atau menolak hipotesis nol dalam tahap keyakinan tertentu. Hipotesis statistik diuji menggunakan proses empat langkah. Langkah pertama adalah untuk penganalisis menyatakan dua hipotesis supaya hanya satu yang betul. Langkah seterusnya adalah untuk merumuskan pelan analisis, yang menggariskan bagaimana data akan dinilai. Langkah ketiga ialah menjalankan pelan dan menganalisis data sampel secara fizikal. Langkah keempat dan terakhir adalah untuk menganalisis keputusan dan sama ada menerima atau menolak hipotesis nol.
Penting
Penganalisis melihat untuk menolak hipotesis nol untuk menolak beberapa pembolehubah (s) sebagai menjelaskan fenomena yang menarik.
Contoh Hipotesis Null
Berikut adalah contoh mudah: Seorang guru sekolah melaporkan bahawa pelajar di sekolahnya mendapat purata 7 dari 10 dalam peperiksaan. Untuk menguji "hipotesis" ini, kita merekodkan markah 30 pelajar (sampel) dari keseluruhan pelajar sekolah (katakan 300) dan hitung min sampel tersebut. Kami kemudiannya dapat membandingkan purata sampel (dikira) dengan purata populasi (dilaporkan) dan cuba mengesahkan hipotesis.
Contoh lain: pulangan tahunan dana bersama adalah 8%. Anggapkan bahawa dana bersama telah wujud selama 20 tahun. Kami mengambil sampel rawak tahunan dana bersama untuk, katakan, lima tahun (sampel) dan hitung min. Kami kemudian membandingkan min sampel (dikira) kepada penduduk (dituntut) bermaksud untuk mengesahkan hipotesis.
Biasanya, nilai dilaporkan (atau statistik tuntutan) dinyatakan sebagai hipotesis dan dianggap benar. Untuk contoh di atas, hipotesis adalah:
- Contoh A: Pelajar di sekolah mencatat purata 7 daripada 10 peperiksaan. Contoh B: Pulangan tahunan dana bersama adalah 8% setahun.
Keterangan ini menyatakan " Hipotesis Null (H 0) " dan diandaikan benar - cara seseorang defendan dalam perbicaraan juri dianggap tidak bersalah sehingga terbukti bersalah oleh bukti yang dibentangkan di mahkamah. Begitu juga, ujian hipotesis bermula dengan menyatakan dan mengandaikan "hipotesis nol, " dan kemudian proses menentukan sama ada andaian itu mungkin benar atau palsu.
Perkara penting yang perlu diperhatikan ialah kita sedang menguji hipotesis nol kerana terdapat unsur keraguan tentang kesahihannya. Apa sahaja maklumat yang bertentangan dengan hipotesis nol yang dinyatakan ditangkap dalam Hipotesis Alternatif (H 1). Untuk contoh di atas, hipotesis alternatif adalah:
- Pelajar skor purata yang tidak sama dengan 7. Pulangan tahunan dana bersama tidak sama dengan 8% setahun.
Dengan kata lain, hipotesis alternatif adalah percanggahan langsung hipotesis nol.
Ujian Hipotesis untuk Pelaburan
Sebagai contoh yang berkaitan dengan pasaran kewangan, anggap Alice melihat bahawa strategi pelaburannya menghasilkan pulangan purata yang lebih tinggi daripada sekadar membeli dan memegang stok. Hipotesis nol mendakwa bahawa tidak ada perbezaan antara kedua-dua pulangan purata, dan Alice harus percaya ini sehingga dia membuktikan sebaliknya. Menolak hipotesis nol akan memerlukan menunjukkan kepentingan statistik, yang boleh didapati dengan menggunakan pelbagai ujian. Oleh itu, hipotesis alternatif menyatakan bahawa strategi pelaburan mempunyai pulangan purata yang lebih tinggi daripada strategi membeli-dan-tradisional.
Nilai-p digunakan untuk menentukan kepentingan statistik keputusan. Nilai p yang kurang daripada atau sama dengan 0.05 biasanya digunakan untuk menunjukkan sama ada terdapat bukti kukuh terhadap hipotesis nol. Jika Alice menjalankan salah satu ujian ini, seperti ujian menggunakan model biasa, dan membuktikan bahawa perbezaan antara pulangannya dan pulangan beli-dan-penting adalah penting, atau nilai-p kurang dari atau sama dengan 0.05, dia kemudian boleh menyangkal hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif.
