Какие двусторонние гипотезы?

Автор: Laura McKinney
Дата создания: 6 Апрель 2021
Дата обновления: 14 Май 2024
Anonim
Общая теория построения гипотез
Видео: Общая теория построения гипотез

Содержание

Двухсторонние гипотезы отличаются от односторонних, потому что в двух хвостах есть две разные области отклонения, обычно когда соответствующие числа слишком велики или слишком малы. Ученые используют эти предположения, чтобы помочь им в более сложных тестах.


Двусторонние гипотезы помогают ученым разрабатывать лучшие эксперименты (Райан МакВей / Фотодиск / Getty Images)

фрак

Хвосты - это две боковые области параболы, которые простираются далеко от центральной высоты кривой. Линии являются сплошными и могут простираться до бесконечности в соответствии с формой кривой. Хвосты могут начинаться на разных уровнях кривой, в зависимости от разных уровней научной строгости. Однако в большинстве экспериментов требуется как минимум два стандартных отклонения, что эквивалентно уровням кривой 5 и 95%.

Нулевая гипотеза

Нулевая гипотеза является стандартной позицией эксперимента с двусторонней гипотезой. Новая теория предполагает отказ от нулевой гипотезы. Например, нулевая гипотеза может заключаться в том, что гравитация ускоряет объекты со скоростью 9,8 метра в секунду в квадрате. Чтобы отвергнуть эту гипотезу, необходимо провести много экспериментов. Если бы были более существенные результаты выше или ниже предложенного числа для двусторонней гипотезы, то нулевая гипотеза могла бы быть отклонена, и новое ускорение могло бы быть обеспечено.


Z и T тесты

Двухсторонняя гипотеза может быть представлена ​​стандартной кривой Гаусса или более хаотической кривой с полным набором данных. Когда используется кривая Гуасси, Т-тест используется для определения, отклонена ли нулевая гипотеза. Когда используется полный набор данных, Z-тест используется для определения, отклонена ли нулевая гипотеза.Каждый тест имеет связанную статистическую таблицу, которая соответствует стандартному отклонению данных.

Односторонний тест

Односторонний тест также является мощным инструментом для оценки гипотез. Однако он используется при тестировании данных только в одном направлении, что может быть полезным и значимым во многих случаях. Например, при тестировании нового лекарственного средства возможно, что интерес представляет только сравнение, если оно менее эффективно, чем текущая рыночная альтернатива. Другими словами, для одобрения нет необходимости проверять, является ли препарат значительно лучше, чем альтернатива; но только если это хуже.