83413

to odrzucamy liipotezę zerową przyjmując za prawdziwą liipotezę alternatywną, iż np. dwie średnie (ale te w populacji generalnej, albo wartości oczekiwane badanych zmiennych) nie są sobie równe.

Jeśli

p>a

to stwierdzamy, iż nie ma podstaw do odrzucenia liipotezy zerowej (co nie oznacza, że liipotezę zerową przyjmujemy). Jeśli p = a to badacz podejmuje decyzję co z tym zrobić, odrzucić bądź nie HO

Poziom istotności to ci-prawdopodobieństwo błędu I rodzaju (prawdziwa lupoteza-Ho. hipoteza przyjęta HI)

3. zinteri)retul poziom istotności testu równy 0.05

Estymator przedziałowy' nieznanego parametru rozkładu

Inaczej: przedział ufności. Jest to relacja między oszacowaniem nieznanego parametru i jego prawdziwej wartości w terminach prawdopodobieństwa Krańce przedziału ufności są funkcjami zmiennych losowych. Jeżeli zrobiliśmy 100 doświadczeń i otrzymaliśmy 100 różnych przedziałów liczbowych a p(x<Q<y)=0,95 (gdzie x i y to krańce przedziału ufności), to 95% spośród tych przedziałów' pokrywa wartość parametru. Nie wiemy, które 5% pokrywa; możemy wnioskować po długościach przedziałów.

4. Czvm różni sic: poziom łstotnośd testu i poziom ufności przedziału ufnośd?

1. Interpretacja poziomu ufności przedziału ufności

Jeśli wielokrotnie przeprowadzimy doświadczenie losowe (badanie) na odpowiedniej próbie i na podstawie wyników każdej próby obliczając realizację przedziału ufności, otrzymamy dużą liczbę liczbowych przedziałów ufności o różnych krańcach i różnych długościach. Jeśli poziom ufności przedziału ufności jest równy 0.95 to 95% spośród tych przedziałów' będzie pokrywało nieznaną wartość szacowanego parametru Q (np. wartości oczekiwanej), oczywiście nie wiemy, które to są przedziały. (Prawdopodobieństwa. iż wynik badania zarejestrowany w próbie, podany w sposób przedziałowy jako pewien zakres wartości, jest zgodny ze stanem faktycznym w całej populacji).

interpretację poziomu istotności testu statystycznego

Testy istotności to takie, w których kontrolowany jest jedynie poziom istotności natomiast nie kontroluje się w nich prawdopodobieństwa błędu II rodzaju. Jesteśmy w stanie odrzucić liipotezę zerową na rzecz liipotezy alternatywnej tj. podejmujemy decyzję, że lupoteza zerowa jest fałszywa zaś lupoteza alternatywna jest prawdziwa. Nie możemy podjąć decyzji o prawdziwości hipotezy zerowej gdyż nie kontrolujemy prawdopodobieństwa błędu II rodzaju tj. prawdopodobieństwa błędu polegającego na przyjęciu hipotezy zerow^rej gdy jest ona fałszywa. Stwierdzamy wówczas, że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej .

5. do czego wykorzystujemy testy statystyczne?