Слайд 2
Гипотеза – это…
Гипотеза исследования
Теоретическая:
объясняет причины и внутренние закономерностей
эмпирически исследуемых явлений
Эмпирическая:
носит описательный характер, т.е. содержит предположение о
том, как ведет себя объект, но не объясняет почему
Слайд 3
Теория статистического вывода
Это формализованная система методов решения задач
переноса выводов, полученных у исследуемой выборки, на генеральную совокупность.
Слайд 4
Статистическая гипотеза
Ответ на вопрос «Могут ли наши данные
говорить в пользу гипотезы исследования?»;
Формальное предположение о том, что
сходство (или различие) некоторых характеристик случайно или, наоборот, неслучайно.
Слайд 5
Статистические гипотезы
Нулевая
гипотеза об отсутствии различий,
H0
Альтернативная
Направленная
гипотеза о значимости различий,
H1
H0:
X1 не отличается от Х2;
Н1: Х1 отличается от Х2
Ненаправленная
H0:X1
не превышает X2
H1: X1 значимо превышает Х2
Слайд 6
Возможные исходы исследования
Гипотеза: тревожность у первокурсников выше, чем
у второкурсников
Направленная статистическая гипотеза H1: «Показатель тревожности по группе
первокурсников (Х1) будет выше, чем по группе второкурсников (Х2)»
Если и правда X1>X2, отвергаем Ho, оставляем H1;
Подтверждаем нашу исходную гипотезу...
НО!
Слайд 7
Возможны ошибки!
Ошибка первого рода - принято решение отклонить
гипотезу Н0, хотя в действительности она была верной (различия
несущественны, а исследователь поднял «ложную тревогу»);
Ошибка второго рода - принято решение не отклонять гипотезу Н0, хотя в действительности она была неверна (различия были значимы, а исследователь упустил возможность).
Слайд 8
Ошибки проверки стат. гипотез
Мы всегда опровергаем остальные гипотезы
(H0), а не доказываем свою (H1). Почему? См. принцип
фальсификации
Слайд 9
Как не допустить ошибки?
Для преодоления ошибок первого рода
- опираться на уровень значимости (вероятность ошибочного отклонения Ho,
обозначается α=0.001, =0.01, =0.05)
Для преодоления ошибок второго рода — опираться на мощность критерия (чувствительность к различиям, способность верно отклонять Ho, обозначается как 1-β)
Слайд 10
Алгоритм принятия статистического решения
Формулировка нулевой и альтернативной
гипотез.
Определение объема выборки N.
Выбор соответствующего уровня значимости
(α ≤ 0.05, желательно α=0.001 или α=0.01)
Выбор статистического метода, мощного и подходящего для данного типа задачи
Слайд 11
Алгоритм принятия статистического решения
5. Вычисление эмпирического значения статистического
критерия для этой выборки
6. Поиск критических значений критерия для
α = 0.05 и для α=0.01 по Таблицам
7. Графическое изображение границ значимости*, нанесение критических значений
Слайд 12
* Границы значимости
Границы, в которых вероятность ошибки первого
рода мала (менее 1%, или α=0.01), что делает наши
выводы обоснованными и надежными
Слайд 13
Алгоритм принятия статистического решения
8. Принятие решения о выборе
гипотезы H1 или H0
9. Формулирование заключения о подтверждении/опровержении гипотезы
исследования