3. Статистические гипотезы

 Статистические гипотезы

Статистические гипотезы – это предположения исследователя о результатах измерений, выраженные в формализованном лаконичном виде.

Гипотезы как бы «дают заказ» на вывод исследования.

Статистические гипотезы разделяются на 4 типа.

Статистические гипотезы

1. Нулевые

2. Альтернативные

3. Направленные

4. Ненаправленные

Н_о – нулевая гипотеза

Она делает предположение о том, что различия между сравниваемыми выборками отсутствуют. Её математический смысл состоит в том, что Хср.₁ –Хср.₂→0, т.е. различие между выборками стремится к нулю. На самом деле различия могут отклоняться от 0, но быть не достоверными или не доказанными.

Принятие нулевой гипотезы можно выразить такими словами:

«Достоверных различий между выборками не обнаружено».

Как правило, исследователь стремится опровергнуть нулевую гипотезу, и доказать следующее: во-первых, то, что различия между выборками есть, и, во-вторых, то, что они достоверны.
 

Н₁ (Н_А) – альтернативная гипотеза ( противостоящая нулевой гипотезе)

Её смысл заключается в том, что различия между выборками есть и что они достоверны.

Как правил, легче получается отвергнуть нулевую гипотезу, чем доказать альтернативную. Но если отвергли нулевую гипотезу, то это ещё не означает, что автоматически следует принять альтернативную, хотя на практике обычно поступают именно так.

С помощью доказательства альтернативной гипотезы, безусловно, отвергается нулевая гипотеза. Если не смогли доказать альтернативную гипотезу, то вынуждено принимается нулевая гипотеза.

Однако встречаются и такие случаи, когда исследователь пытается доказать именно нулевую гипотезу, т.е. отсутствие достоверных различий между сравниваемыми выборками.
 

Ненаправленная гипотеза – доказываем то, что выборки достоверно различаются, но не доказываем чем именно.
 

Направленная гипотеза – под влиянием исследуемого фактора в определенном направлении (больше или, наоборот, меньше) изменяется исследуемый признак в экспериментальной выборке.