Hipotez Testinin Mantığı – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Hipotez Testinin Mantığı
Herhangi bir testte, bir popülasyon parametresinin değeriyle ilgili bir ifade olan boş bir hipotezle başlarız. Örneğin, boş bir hipotezi şu şekilde ifade edebiliriz: “Haber kapsamının en az %75’i ton olarak olumludur” veya “Şehrimizde bir ailenin haftalık ortalama bakkal faturası 150 dolardır.”
Her iki durumda da boş hipotez, parametrenin varsayılan bir değerini belirtir. Testin amacı, belirli bir örneklemden alınan verilerin, bizi alternatif bir hipotez lehine reddetmeye zorlayacak kadar o sıfır hipoteziyle çelişip çelişmediğine karar vermektir.
Yapay Bir Örnek
Bir popülasyon ortalamasına ilişkin bazı testlerle başlıyoruz ve güven aralıklarını tanıtırken yaptığımız ilk simülasyona dönüyoruz. Bu durumda, μ = 500 ve σ = 100 olan normal bir popülasyondan rastgele örnekler çizmeyi simüle ettik. Her biri kendi örnek ortalamasına sahip sonsuz sayıda olası rastgele örnek olduğunu anlayarak aynı şeyi tekrar yapacağız. Örneklerimizin her birinin yaklaşık 500 örnek ortalamasına sahip olması muhtemel olsa da, ortalama 500’den çok uzakta olan bir örnek almamız ve popülasyon ortalamasının 500 olmadığına ikna olmamız mümkündür.
Simülasyonun amacı nedir? Bunun yapay bir örnek olduğunu unutmayın. Normalde, μ hakkındaki gerçeği bilemeyiz; bir örneğimiz olurdu ve bu örneğin μ = 500 sıfır hipotezi ile tutarlı olup olmadığını soruyor olurduk. Bu simülasyon bize herhangi bir tek örneğe dayalı yanlış bir çıkarım yapma riski konusunda bir fikir verebilir.
Dosya Açık Sözdizimi… OpenNormgen.sps. Sözdizimi düzenleyicisinde Tümünü Çalıştır’ı seçin. Bu, önceki oturumlarda1 olduğu gibi, μ = 500 ve σ = 100 olan bir popülasyondan 100 sözde rastgele örnek üretecektir. Analiz Et Karşılaştırma Tek Örnek T Testi anlamına gelir… 100 değişkenin tümünü seçin, Test Değeri etiketli kutuya 500 girin ve Tamam’a tıklayın. Bu, 100 örneğimizin her birini kullanarak μ = 500 olan boş hipotezin tek örnekli bir testini gerçekleştirecektir.
Bir t testi, karşılaştırma standardı olarak bir t dağılımını kullanarak, örnek sonuçlarını varsayılan bir μ değeriyle karşılaştırır. Bir t dağılımı çan şeklindedir ve serbestlik derecesi (df) olarak bilinen bir parametreye sahiptir. Tek örnekli t testinde, df = n–1.
Hipotez testi aşamaları
Karşıt Hipotez Nedir
H0 H1 hipotez örnekleri
İstatiksel hipotez Nedir
Hipotez testi Nedir
Tek ve çift yönlü hipotez örnekleri
Hipotez testleri nelerdir
Hipotez testleri örnekleri pdf
Şimdi Görüntüleyici penceresine bakın (sonuçlarımızın bir kısmı burada gösterilmektedir). Bu bir simülasyon olduğu için çıktınız farklı olabilir. İlk önce, her numune için bir numune ortalamaları, standart sapmalar ve standart hatalar tablosu göreceksiniz. Ardından, test sonuçlarını göreceksiniz.
Çıktı, boş hipotezleri bildirir ve bu rastgele örneklerin sonuçlarını özetler. Bu örnekte, X1’in (gösterilmemiştir) örnek ortalaması 487.71’dir. Bu 500’ün altındadır, ancak μ = 500 hipotezine ciddi şüphe düşürecek kadar aşağıda mıdır? Test istatistiği bize örnek ortalamanın göreceli bir ölçüsünü verir, böylece sıfır hipotezi ile ne kadar tutarlı olduğuna karar verebiliriz. Normal bir popülasyona sahip büyük örneklemli bir testte, test istatistiği2, örnek ortalamanın, varsayılan ortalamanın üstünde veya altında bir dizi standart hata olarak aşağıdaki gibi yeniden ifade edilmesiyle hesaplanır.
Örnek ortalamamız 487.7124 ve örnek standart sapması 101.7767 idi. –0 test istatistik değeri. 854 çıktının t sütununda rapor edilir. Başka bir deyişle, 490.5502, varsayılan μ değerinin yalnızca 0.854 standart hatasıdır. Normal eğriler hakkında bildiklerimiz göz önüne alındığında, bu hiç de çok uzak değil ve aynı şey bu t dağılımı için de geçerli. Ortalama değeri 500 olan bir popülasyondan beklenebilecek rastgele örnek türleri ile oldukça tutarlıdır.
Aslında, her iki yönde de 500’den 0.854 standart hatadan daha fazla bir örnek ortalama gözlemleme olasılığını belirleyebiliriz. Bu olasılığa P-değeri denir ve Sig ile işaretlenmiş sütunda görünür. (2 kuyruklu). Bu özel durumda, P ≤ .397. “Sig.” sıfır hipotezinin reddedilmesine yol açacak en küçük anlamlılık düzeyine (α) atıfta bulunur ve “2-kuyruklu” bu P-değerinin iki taraflı alternatif hipotez (≠) için hesaplandığını gösterir.
Alternatif hipotezimiz tek yönlü (> veya <) olsaydı ve örnek sonuçları alternatif hipotezle uyumlu olsaydı, rapor edilen P-değerini ikiye bölerdik. Tek taraflı bir testte, numune sonucu alternatifle çelişiyorsa, P-değerini 1 – (Sig./2) olarak hesaplarız.
İstatistiksel olarak anlamlı bir sonuç, rastgele örneklemede yer alan şans eseri meydana gelmesi muhtemel olmayan bir sonuçtur. Araştırmacı için pratik olarak önemli olabilir veya olmayabilir, ancak araştırmacı, bulgunun örnekleme hatasından kaynaklanmadığından emin olabilir. Sıfırı reddettiğimizde, istatistiksel olarak anlamlı bir bulgumuz olduğunu söylüyoruz.
P-değeri hakkında düşünmenin bir yolu, bu test temelinde sıfır hipotezini reddederseniz, Tip I hata yapıyor olmanızın en fazla 0,397 olasılığı vardır.4 Bu olasılık çok yüksek olduğundan , bu durumda boş hipotezi reddetmemeniz tavsiye edilir.
Şimdi görüntüleyici pencerenizde Tek Örnek Testin sonuç tablosuna bakın (tablonun ilk 19 satırı 115. sayfada görünmektedir). Simülasyonumuzda, x28, x0, x49, x56 ve x88 rastgele örneklerinin hepsinin, α = .05 anlamlılık düzeyinden daha düşük P değerleriyle sonuçlandığını keşfettik.
Yalnızca rastgele örnek seçmiş olsaydık ve bu beş örnekten biri olsaydı, sıfır hipotezini reddeder ve hatalı bir şekilde popülasyon ortalamasının 500’e eşit olmadığı sonucuna varırdık. örnekler olsaydı, rastgele bir örneğe güvenerek yanlış yönlendirilirdik. Diğer tüm simüle edilmiş örneklerde, doğru sonuca varırdık. Bu 100 simüle edilmiş örnek setinde, %95’i doğru sonuca, %5’i ise yanlış sonuca yol açacaktır.
Bu bir simülasyon olduğundan, gerçek popülasyon ortalamasının 500 olduğunu biliyoruz. Sonuç olarak, sıfır hipotezinin gerçekten doğru olduğunu ve çoğu örneğin bu gerçeği yansıtacağını biliyoruz. Ayrıca rastgele örneklemenin belirsizlik içerdiğini ve popülasyonun kendi içinde varyasyonları olduğunu biliyoruz. Bu nedenle, bazı örnekler (tipik olarak yaklaşık %5), sıfır hipotezini gerçekten reddedeceğimiz kadar küçük P değerlerine sahip olacaktır.
Simülasyonunuzda ne oldu? Arzu edilen anlamlılık düzeyini α = .05 olarak varsayarsak, bu örneklerden herhangi birine dayalı sıfır hipotezini reddeder misiniz? Önem düzeyi α = .10 olsaydı, simülasyonlarınız sizi sıfırı reddetmeye ne sıklıkla yönlendirirdi?
H0 H1 hipotez örnekleri Hipotez testi Aşamaları Hipotez testi Nedir Hipotez testleri nelerdir Hipotez testleri örnekleri pdf İstatiksel hipotez Nedir Karşıt Hipotez Nedir Tek ve çift yönlü hipotez örnekleri