Що таке двосторонні гіпотези?

Зміст

• Хвости
• Нульова гіпотеза
• Z і T-тести
• Тест одностороння

Двохстороння гіпотеза відрізняється від одностороння, оскільки в двох хвостах є дві різні області відхилення, зазвичай, коли відповідні числа занадто великі або занадто малі. Вчені використовують ці припущення, щоб допомогти їм у більш складних тестах.

Двохстороння гіпотеза допомагає вченим розвивати кращі експерименти (Райан Маквей / Photodisc / Getty Images)

Хвости

Хвости є двома бічними областями параболи, що простягаються далеко від центрального піднесення кривої. Лінії є безперервними і мають потенціал розширюватися до нескінченності відповідно до форми кривої. Хвости можуть починатися на різних рівнях в кривій, залежно від різних рівнів наукової строгості. Однак більшість експериментів вимагають щонайменше двох стандартних відхилень, що еквівалентно 5 і 95% рівнів кривої.

Нульова гіпотеза

Нульова гіпотеза є стандартною позицією експерименту з двосторонньою гіпотезою. Нова теорія передбачає відхилення нульової гіпотези. Наприклад, нульова гіпотеза може бути, що гравітація прискорює об'єкти зі швидкістю 9,8 метрів на секунду в квадраті. Щоб відхилити цю гіпотезу, необхідно виконати багато експериментів. Якщо б вище або нижче запропонованого числа для двосторонньої гіпотези були більш значні результати, то нульова гіпотеза може бути відхилена, і може бути забезпечено нове прискорення.

Z і T-тести

Двохстороння гіпотеза може бути представлена ​​стандартною кривою Гаусса або більш хаотичною кривою з повним набором даних. При використанні кривої Гуасана використовується тест Т для визначення відхилення нульової гіпотези. При використанні повного набору даних використовується Z-тест для визначення відхилення нульової гіпотези.Кожен тест має відповідну статистичну таблицю, яка корелює зі стандартним відхиленням даних.

Тест одностороння

Односторонній тест також є потужним інструментом для оцінки гіпотез. Однак він використовується при тестуванні даних лише в одному напрямку, що може бути корисним і значущим у багатьох випадках. Наприклад, при тестуванні нового препарату, можливо, що інтерес полягає лише в порівнянні, якщо він менш ефективний, ніж поточна альтернатива ринку. Іншими словами, для затвердження не потрібно перевіряти, чи є препарат значно кращим, ніж альтернатива; але тільки якщо це гірше.