Нөлдүк жана альтернативдик гипотеза деген эмне?
Статистикада жана изилдөө ыкмаларында нөлдүк гипотеза (H0) жана альтернативдик гипотеза (H1 же Ha) деген терминдер изилдөөчүлөр гипотезаны маалыматтарды колдонуп текшергиси келгенде көп учурда пайда болгон эки негизги түшүнүк болуп саналат. Алар гипотезаны текшерүүнүн, үлгүдөн алынган далилдердин популяция жөнүндөгү дооматты колдоо үчүн жетиштүү деңгээлде күчтүү экендигин аныктоочу процедуранын негизин түзөт. Техникалык угулушу мүмкүн, бирок негизги идея чындыгында жөнөкөй: биз эки карама-каршы билдирүү жасайбыз, андан кийин кайсынысы көбүрөөк ишенүүгө татыктуу экенин аныктоо үчүн маалыматтарды колдонобуз.
Изилдөөдө гипотезаны түшүнүү
Жалпысынан алганда, гипотеза – бул чындыкты текшерүүгө боло турган болжолдуу божомол же билдирүү. Сандык изилдөөлөрдө гипотезалар, адатта, өзгөрмөлөрдүн ортосундагы байланыштар же топтордун ортосундагы айырмачылыктар түрүндө түзүлөт. Мисалы: "А изилдөө ыкмасы В изилдөө ыкмасына караганда натыйжалуураак" же "Уйкунун узактыгы менен концентрация деңгээлинин ортосунда байланыш бар".
Бирок, бул гипотезалар статистикалык анализ чөйрөсүнө киргизилгенде , алар адатта эки жупка бөлүнөт: нөлдүк гипотеза жана альтернативдик гипотеза.
Нөлдүк гипотеза (H0) деген эмне?
Нөлдүк гипотеза (H0) – бул жалпысынан эч кандай айырмачылык, эч кандай таасир же эч кандай байланыш жок деген билдирүү. H0 көбүнчө "демейки" же "статус-кво" позициясы деп эсептелет. Статистикалык тесттерде изилдөөчүлөр, адатта, H0 чын деген божомолдон башташат, андан кийин аны четке кагуу үчүн маалыматтардан далилдерди издешет.
Нөлдүк гипотезанын жалпы мүнөздөмөлөрү:
1. Эч кандай таасири жок же айырмасы жок экенин айтуу.
2. Тестирлөөдө баштапкы шилтеме болуңуз.
3. Статистикалык тесттердин жыйынтыктары боюнча четке кагылган же четке кагылган эмес.
Нөлдүк гипотезанын мисалы:
– «А жана В ыкмаларын колдонгон класстардын орточо бааларында эч кандай айырма жок».
– «Окуу сааттарынын саны менен экзамен упайларынын ортосунда эч кандай байланыш жок».
– «Окуучулардын орточо бою 165 см».
Статистикалык белгилөөдө нөлдүк гипотеза көбүнчө = белгисин камтыйт, мисалы, μ = 165 же p = 0,5. Барабар белгиси маанилүү, анткени H0 адатта популяция параметри белгилүү бир мааниде экенин билдирет.
Альтернативдүү гипотеза (H1/Ha) деген эмне?
Альтернативдик гипотеза (H1 же Ha) - бул нөлдүк гипотезага карама-каршы келген билдирүү. H1 айырмачылык, натыйжа же байланыш бар экенин айтат. Эгерде H0 четке кагылса, изилдөөчү H1ди колдойт (бирок техникалык жактан бул H1ди толугу менен "далилдөө" эмес, H0ду четке кагуу).
Альтернативдик гипотезалардын жалпы мүнөздөмөлөрү:
1. Таасирдин, айырмачылыктын же мамиленин бар экендигин билдирүү.
2. Изилдөөчүлөр колдогусу келген негизги максатка айлануу.
3. H0 четке кагылганда кыйыр түрдө кабыл алынат.
Альтернативдүү гипотезалардын мисалдары:
– “А классынын ыкмасы менен В ыкмасынын орточо маанисинде айырма бар.”
– «Окуу сааттарынын саны менен экзамендеги упайлардын ортосунда байланыш бар».
– «Окуучулардын орточо бою 165 смге барабар эмес».
Белгилөөдө H1 көбүнчө тесттин түрүнө жараша ≠, > же < символун колдонот. H0 жана H1 ортосундагы байланыш: бири-бирине карама-каршы келген жуп билдирүү. H0 жана H1 бири-бирине карама-каршы келиши керек, башкача айтканда, алар бир эле учурда чындык боло албайт. Эгерде H0 "эч кандай айырма жок" деп айтса, анда H1 "айырма бар" деп айтат. Бул жупташтыруу изилдөөчүлөр так чечим кабыл ала алышы үчүн атайылап түзүлгөн. маалыматтарга негизделгенМисалы, эгер изилдөөчү жаңы дары кан басымын төмөндөтөбү же жокпу, билгиси келсе: – H0: Жаңы дары кан басымын төмөндөтпөйт (же төмөндөшү эски дары менен бирдей). – H1: Жаңы дары кан басымын төмөндөтөт (натыйжалуураак). Эксперименттин маалыматтары менен изилдөөчү далилдер H0ду четке кагуу үчүн жетиштүү күчтүүбү же жокпу, статистикалык тест жүргүзөт. Альтернативдүү гипотезалардын түрлөрү: бир тараптуу жана эки тараптуу Альтернативдүү гипотезалар эки тараптуу же бир тараптуу болушу мүмкүн. 1. Эки тараптуу тест – H1 чоң же кичине экенин көрсөтпөстөн "ар кандай" деп көрсөтөт. – Мисал: – H0: μ = 165 – H1: μ ≠ 165 Бул тест изилдөөчү багытын көрсөтпөстөн, айырма бар же жок экенин билгиси келсе гана колдонулат. 2. Бир тараптуу тест – H1 айырманын багытын көрсөтөт: чоң же кичине. – Мисал: – H0: μ ≤ 165 – H1: μ > 165
же
– H0: μ ≥ 165
– H1: μ < 165
Бул тест изилдөөчүнүн мурунку теорияларга же изилдөөлөргө негизделген багыт жөнүндө божомолу болсо колдонулат.
Бир же эки тараптуу тестти тандоо маанилүү, анткени ал четке кагуу аймагын кантип аныктоого жана натыйжаларды чечмелөөгө таасир этет.
Чечим кабыл алуу ыкмасы: H0дон баш тартуу же баш тартуудан баш тартуу
Dalam гипотезаны текшерүү, адатта төмөнкүдөй чечимдер кабыл алынат:
– H0ду четке кагуу: маалыматтар жыйынтыктар H0го дал келбей тургандыгын айтууга жетиштүү күчтүү далилдерди берет.
– H0 четке кагылган жок: маалыматтар H0 четке кагуу үчүн жетиштүү деңгээлде күчтүү эмес (H0 чын экени далилденген дегенди билдирбейт).
"Четке кагбоо" деген термин үлгүгө негизделген изилдөө ар дайым белгисиздикти камтыгандыктан колдонулат. Биз сейрек учурларда бир нерсени абсолюттук ишенимдүүлүк менен "далилдей" алабыз; биз кыла турган нерсе - бул жеткиликтүү далилдердин күчүн баалоо.
Бир популярдуу чечим кабыл алуу жардамчысы - бул p-мааниси:
– Эгерде p-мааниси < α болсо (мисалы, α = 0,05), анда H0 четке кагылат.
– Эгерде p-мааниси ≥ α болсо, анда H0 четке кагылбайт.
Бул жерде α - маанилүүлүк деңгээли, изилдөөчүнүн H0 четке кагуу учурунда ката кетирүү мүмкүнчүлүгүнө болгон жол берүү чеги.
Гипотезаны текшерүүдөгү каталар : I жана II типтер
Статистикалык чечимдер дайыма эле туура боло бербегендиктен, эки түрдүү каталар таанылат:
1. I типтеги ката (α)
– H0 чын болсо да, H0 четке кагуу.
– Мисал: чындыгында андай эмес болсо да, дары натыйжалуу деген тыянак чыгаруу.
2. II типтеги ката (β)
– H0 жалган болсо да, H0 четке кагылган жок.
– Мисал: дары чындыгында натыйжалуу болгон учурда натыйжасыз деген тыянак чыгаруу.
Изилдөөчүлөр, адатта, I типтеги катанын тобокелдигин α аркылуу көзөмөлдөшөт (мисалы, 0,05). Ошол эле учурда, II типтеги катанын тобокелдиги изилдөөнүн күчү, үлгүнүн көлөмү жана маалыматтардын өзгөрмөлүүлүгү менен байланыштуу.
Күнүмдүк жашоодогу жөнөкөй мисалдар
Өндүрүш тобу машиналарды алмаштыргандан кийин сапатты жакшыртабы же жокпу, текшергиңиз келип жатат дейли.
– H0: Машинаны алмаштыруу продукциянын орточо сапатын жакшыртпайт.
– H1: Машинаны алмаштыруу продукциянын орточо сапатын жакшыртат.
Сиз машинаны алмаштыруудан мурун жана кийин өндүрүштүк кемчиликтер боюнча маалыматтарды чогултасыз . Эгерде анализ олуттуу айырмачылыкты көрсөтсө (мисалы, кемчиликтердин азайышы жана p-мааниси <0,05), сиз H0ду четке кагып, жаңы машина жардам берди деген ишенимди колдойсуз.
Penutup
Статистикадагы гипотезаларды текшерүүнүн өзөгүндө нөлдүк жана альтернативдик гипотезалар турат. Нөлдүк гипотеза (H0) адатта эч кандай таасир же айырма жок деп айтат, ал эми альтернативдик гипотеза (H1/Ha) таасир же айырма бар деп айтат. Маалыматтарды колдонуп, изилдөөчүлөр далилдердин H0ду четке кагуу үчүн жетиштүү деңгээлде күчтүү экендигин текшеришет. Бул түшүнүктөрдү түшүнүү бизге изилдөөнүн жыйынтыктарын сын көз караш менен окууга, жакшыраак эксперименттерди иштеп чыгууга жана рационалдуу, маалыматтарга негизделген чечимдерди кабыл алууга жардам берет.
Кааласаңыз, мен сизге изилдөө темаңызга (мисалы, билим берүү, саламаттыкты сактоо, бизнес) ылайык, тиешелүү статистикалык тесттин түрү менен толукталган нөлдүк жана альтернативдүү гипотезалардын мисалдарын түзүүгө жардам бере алам.
