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统计假设测试

有两种一般类型的假设检测程序: - 将结果与已知人口平均值进行比较。与全国平均水平相比,一个例子是在其工作中暴露于某种危险化学品的人们的癌症。- 来自两种或更多种治疗群体的样品比较药物的不同剂量水平,或药物,非药理学干预,没有治疗。在定量推理程序中,假设检测是样品结果与一些已知的或假设的人口参数的比较。假设的类型:我们都在我们的生活中每天都有假设的测试,因为我们在我们必须在各种情况下导行我们必须做出有关人员和社会/人际/人际/人际/人际/人际的情况的教育猜测。早期我使用了我的介绍性心理学学生试图旋转假设,了解为什么我表现得像这样的勇气。我们在研究中所做的假设测试应该有点严谨和组织。首先,我们对独立和依赖变量之间的关系或观察的幅度(感兴趣的效果的大小。)这是我们的概念假设。示例:我正在进行研究,找出每周做1小时的适度有氧运动,而不是没有常规的有氧运动与65岁以上女性的寿命更长的寿命相关。我的独立变量是多少?运动或没有运动。 What is my dependent variable? Years of life. Try this one: You are doing a study of the effects of a vitamin supplement on energy levels of men who are recovering from heart bypass surgery. What is your independent variable? What is your dependent variable? We use our conceptual hypothesis as a basis for a statistical hypothesis. This is a mathematical statement that can be shown to be supported or not supported through statistical procedures. In my study, there should be a difference in the mean lifespan of the women who exercise and the women who don't. Specifically, the women who do exercise should having a higher mean lifespan than those who do not. What is the statistical hypothesis in your study (the vitamin supplement study?) It is customary for researchers to state first the hypothesis in terms of NO SIGNIFICANT RESULTS. It is a way of keeping one's hopes for exciting results in check so that experimenter expectations don't unduly influence the results. This is called the NULL hypothesis.

零假设

为了使其进入统计语言,零假设是治疗组的平均值与对照组的平均值大致相同。这就是它如何看待统计语言:
定向假设
明确表示两个人群之间关系差异的方向。它是进行研究的道德规范的一部分。
因此,人们需要确定NULL和替代假设将是什么(概念上和统计),然后确定替代方案是否会定向或非定向。
选择方向或非定向表达式是否取决于以下内容:
- 在开始之前,是否有具备特定的差异(正面或负方向)?只是希望它在特定方向上并不意味着一个应该使用定向替代假设。
- 如果可以合理怀疑的是,这两个人口意味着不同,使用非定向替代假设更谨慎。在这些条件下获得显着的结果是更难的。这使得更可靠的结果。
我们什么时候拒绝零假设?
每次你和你的朋友都在一起工作并在最新的令人兴奋的模块上工作,你之后会一起出去吃饭,并讨论你所学到的所有迷人的事情。你拒绝零假设,拍摄黑眼圈,并找到其他人与谁一起审查晚餐的量化推理。