Test s dvoma okamihmi

Čo je dvojaký test?

V štatistike je dvojstranný test metóda, pri ktorej je kritická oblasť rozdelenia dvojstranná a testuje, či je vzorka väčšia alebo menšia ako určitý rozsah hodnôt. Používa sa pri testovaní s nulovou hypotézou a pri testovaní štatistickej významnosti. Ak testovaná vzorka spadne do jednej z kritických oblastí, namiesto nulovej hypotézy sa akceptuje alternatívna hypotéza. Názov dvojstranného testu sa nazýva testovaním oblasti pod obidvomi zvyškami normálneho rozdelenia, hoci sa tento test môže použiť pri iných neobvyklých rozdeleniach.

Kľúčové jedlá

• V štatistike je dvojstranný test metóda, pri ktorej je kritická oblasť rozdelenia dvojstranná a testuje, či je vzorka väčšia alebo menšia ako určitý rozsah hodnôt.
• Používa sa pri testovaní s nulovou hypotézou a pri testovaní štatistickej významnosti.
• Ak testovaná vzorka spadne do jednej z kritických oblastí, namiesto nulovej hypotézy sa akceptuje alternatívna hypotéza.
• Konvenčne sa na stanovenie významnosti na úrovni 5% používajú dvojstranné testy, čo znamená, že každá strana distribúcie je znížená na 2, 5%.

Dávajte pozor, aby ste zistili, či je štatistický test jednostranný alebo dvojstranný, pretože to výrazne ovplyvní interpretáciu modelu.

Ako funguje dvojaký test

Základným konceptom inferenciálnej štatistiky je testovanie hypotéz, ktoré sa vykonáva s cieľom určiť, či je nárok pravdivý alebo nie, vzhľadom na parameter populácie. Testovanie, ktoré je naprogramované tak, aby ukazovalo, či je priemer vzorky podstatne väčší ako a významne menší ako priemer populácie, sa označuje ako test s dvoma sledkami.

Dvojstranný test je určený na preskúmanie obidvoch strán špecifikovaného rozsahu údajov, ako je určené príslušnou distribúciou pravdepodobnosti. Rozdelenie pravdepodobnosti by malo predstavovať pravdepodobnosť určitého výsledku založeného na vopred stanovených štandardoch. Vyžaduje si to stanovenie limitu označujúceho najvyššiu (alebo hornú) a najnižšiu (alebo dolnú) akceptovanú hodnotu premennej zahrnutú v rozsahu. Akýkoľvek dátový bod, ktorý existuje nad horným limitom alebo pod dolným limitom, sa považuje za rozsah akceptovania a v oblasti označovanej ako rozsah odmietnutia.

Pokiaľ ide o počet údajových bodov, ktoré musia existovať v rozsahu akceptácie, neexistuje inherentná norma. V prípadoch, keď sa vyžaduje presnosť, ako napríklad pri výrobe farmaceutických liekov, sa môže zaviesť miera odmietnutia 0, 001% alebo menej. V prípadoch, keď je presnosť menej dôležitá, napríklad počet potravín v obale s výrobkom, môže byť vhodná miera odmietnutia 5%.

Príklad dvojakého testu

Ako hypotetický príklad si predstavte, že nový maklér (XYZ) tvrdí, že jeho poplatky za sprostredkovanie sú nižšie ako poplatky vášho súčasného obchodníka s cennými papiermi (ABC). Údaje dostupné od nezávislej výskumnej spoločnosti naznačujú, že priemerná a štandardná odchýlka všetkých klientov brokerov ABC je 18 USD a 6 USD.

Odoberie sa vzorka 100 klientov ABC a vypočítajú sa maklérske poplatky s novými sadzbami brokera XYZ. Ak je priemer vzorky 18, 75 USD a štandardná odchýlka vzorky je 6 USD, je možné urobiť akýkoľvek záver o rozdiele v priemernej sprostredkovateľskej zmluve medzi brokermi ABC a XYZ ">

• H ₀ : Nulová hypotéza: priemer = 18
• H ₁ : Alternatívna hypotéza: priemer 18 (To je to, čo chceme dokázať.)
• Oblasť rejekcie: Z <= - Z _{2, 5} a Z> = Z _{2, 5} (pri predpokladanej 5% hladine významnosti, rozdelená po 2, 5 na každej strane).
• Z = (priemer vzorky - priemer) / (std-dev / sqrt (počet vzoriek)) = (18, 75 - 18) / (6 / (sqrt (100)) = 1, 25

Vypočítaná hodnota Z spadá medzi dva limity definované: - Z _{2, 5} = -1, 96 a Z _{2, 5} = 1, 96.

Tým sa dospelo k záveru, že neexistujú dostatočné dôkazy, na základe ktorých by bolo možné vyvodiť záver, že existuje rozdiel medzi sadzbami vášho existujúceho makléra a nového makléra. Alternatívne p-hodnota = P (Z1, 25) = 2 x 0, 1056 = 0, 2112 = 21, 12%, ktorá je vyššia ako 0, 05 alebo 5%, vedie k rovnakému záveru.

Zvláštne úvahy: Náhodné vzorkovanie

Test s dvomi koncami sa môže tiež použiť prakticky počas určitých výrobných činností v podniku, napríklad pri výrobe a balení cukroviniek v konkrétnom zariadení. Ak výrobný závod označí za svoj cieľ 50 cukroviniek v sáčku, s prijateľnou distribúciou 45 až 55 cukroviniek, akékoľvek vrece nájdené s množstvom menším ako 45 alebo vyšším ako 55 sa považuje za oblasť zamietnutia

Aby sa potvrdilo, že baliace mechanizmy sú správne kalibrované na dosiahnutie očakávaného výstupu, môže sa na potvrdenie presnosti odobrať náhodný výber. Aby sa mechanizmy balenia považovali za presné, je potrebné priemerne 50 cukroviniek v jednom vrecku s vhodným rozdelením. Okrem toho počet vriec, ktoré spadajú do rozsahu odmietnutia, musí spadať do limitu distribúcie pravdepodobnosti považovaného za prijateľnú ako miera chybovosti.

Ak sa zistí neprijateľná miera odmietnutia alebo priemerná odchýlka príliš ďaleko od požadovaného priemeru, na opravu chyby sa môže vyžadovať úprava zariadenia alebo pridruženého zariadenia. Pravidelné používanie dvojstranných testovacích metód môže pomôcť zaistiť dlhodobé udržanie výrobných limitov.

Test s dvoma oknami verzus test s jedným okamihom

Ak je nastavený test hypotézy, ktorý ukazuje, že priemer vzorky by bol vyšší alebo nižší ako priemer populácie, nazýva sa to jednostranný test. Jednostranný test sa nazýva testovaním oblasti pod jedným z chvostov (strán) normálneho rozdelenia. Pri použití jednostranného testu analytik testuje možnosť vzťahu v jednom smere záujmu a úplne ignoruje možnosť vzťahu v inom smere.

Ak testovaná vzorka spadne do jednostrannej kritickej oblasti, namiesto nulovej hypotézy sa akceptuje alternatívna hypotéza. Jednostranný test je známy aj ako smerová hypotéza alebo smerový test.

Porovnať investičné účty Názov poskytovateľa Opis Zverejnenie informácií inzerenta × Ponuky uvedené v tejto tabuľke pochádzajú od partnerstiev, od ktorých spoločnosť Investopedia dostáva kompenzácie.

Súvisiace podmienky

Jednostranný test Jednostranný test je štatistický test, v ktorom je kritická oblasť distribúcie buď väčšia alebo menšia ako určitá hodnota, ale nie oboje. viac P-test Definícia P-test je štatistická metóda, ktorá testuje platnosť nulovej hypotézy, ktorá uvádza všeobecne akceptované tvrdenie o populácii. viac Definícia nulovej hypotézy Nulová hypotéza je typ hypotézy používanej v štatistike, ktorá naznačuje, že v súbore daných pozorovaní neexistuje štatistická významnosť. viac Definícia Z-testu Z-test je štatistický test, ktorý sa používa na určenie, či sa dva prostriedky populácie líšia, keď sú známe odchýlky a veľkosť vzorky je veľká. viac Čo nám P-hodnota hovorí P-hodnota je úroveň marginálnej významnosti v rámci testu štatistickej hypotézy, ktorý predstavuje pravdepodobnosť výskytu danej udalosti. viac Definícia T-testu T-test je typ inferenciálnej štatistiky, ktorá sa používa na určenie, či existuje významný rozdiel medzi prostriedkami dvoch skupín, ktoré môžu súvisieť s určitými vlastnosťami. ďalšie partnerské odkazy