Математика и статистика нису за гледаоце. Да бисмо истински схватили шта се догађа, требали бисмо прочитати и радити кроз неколико примера. Ако знамо за то идеје које стоје иза тестирање хипотеза и погледајте преглед методе, следећи корак је видети пример. Следеће показује обрађени пример теста хипотезе.
Гледајући овај пример, размотримо две различите верзије истог проблема. Испитујемо и традиционалне методе теста значаја и такође пметода вредности.
Изјава о проблему
Претпоставимо да лекар тврди да они који имају 17 година имају просечну телесну температуру која је већа од општеприхваћене просечне температуре човека од 98,6 степени Фаренхеита. Једноставан случајни случај статистички узорак од 25 људи, сваки од 17 година. Тхе просек за температуру узорка је 98,9 степени. Надаље, претпоставимо да знамо да је стандардна девијација становништва код свих који имају 17 година 0,6 степени.
Нулта и алтернативна хипотеза
Тврдња која се истражује је да је просечна телесна температура свих који имају 17 година већа од 98,6 степени. То одговара изјави
Икс > 98.6. Негација овог је да је просечан број становника не већи од 98,6 степени. Другим речима, просечна температура је нижа или једнака 98,6 степени. У симболима је то Икс ≤ 98.6.Једна од тих изјава мора постати нулта хипотеза, а друго би требало да буде алтернативна хипотеза. Нулта хипотеза садржи једнакост. Дакле, за горе наведено, ништавна хипотеза Х0: Икс = 98.6. Уобичајена је пракса да се нулта хипотеза наводи само у смислу знака једнаке, а не већи или једнак или мањи или једнак.
Изјава која не садржи једнакост је алтернативна хипотеза, или Х1: Икс >98.6.
Један или два репа?
Изјава о нашем проблему ће одредити коју врсту теста користити. Ако алтернативна хипотеза садржи знак "није једнак", тада имамо тест с двоструким репом. У остала два случаја, када алтернативна хипотеза садржи строгу неједнакост, користићемо тест с једним репом. То је наша ситуација, па користимо једнокраки тест.
Избор нивоа значаја
Овде смо изабрали вредност алфа, наш ниво значаја. Типично је да алфа буде 0,05 или 0,01. За овај пример користићемо ниво од 5%, што значи да ће алфа бити 0,05.
Избор статистике и дистрибуције теста
Сада морамо одредити коју дистрибуцију да користимо. Узорак је из популације која се обично дистрибуира као крива звона, па можемо да користимо стандардна нормална дистрибуција. А табела од з-сцорес биће неопходно.
Статистика теста се проналази формулом за средину узорка, а не стандардном девијацијом користимо стандардну грешку средње вредности узорка. Ево н= 25, који има квадратни корен 5, тако да је стандардна грешка 0,6 / 5 = 0,12. Наш тест тест је з = (98.9-98.6)/.12 = 2.5
Прихватање и одбијање
На нивоу 5% значајности, критична вредност за једнокраки тест се налази из табеле з-рески ће бити 1.645. То је приказано на горњем дијаграму. Пошто статистика теста спада у критичну област, ми одбацујемо ништавну хипотезу.
Тхе п-Валуе метод
Постоји мала варијација ако проведемо тест користећи п-вредности. Овде видимо да а з-сцоре од 2,5 има а пвредност 0,0062. Пошто је ово мање од ниво значајности од 0,05, одбацујемо ништавну хипотезу.
Закључак
Закључујемо наводећи резултате теста хипотезе. Статистички докази показују да се догодио или риједак догађај, или да је просјечна температура оних који имају 17 година у ствари већа од 98,6 степени.