Statistical hypothesis testing (original) (raw)

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Testování statistických hypotéz umožňuje posoudit, zda experimentálně získaná data vyhovují předpokladu, který jsme před provedením testování učinili. Můžeme například posuzovat, zda platí předpoklad, že určitý lék je účinnější než jiný; nebo například, zda platí, že úroveň matematických dovedností žáků 9. tříd je nezávislá na pohlaví a na regionu.

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dbo:abstract اختبار فرضية إحصائية هي طريقة لاتخاذ القرارات باستخدام البيانات، سواء من تجربة خاضعة للسيطرة أم من دراسة رصدية (غير خاضعة للسيطرة). في الإحصاء، تسمى النتيجة ذات دلالة إحصائية إذا ما كان من غير المتوقع أن تكون حدثت بالصدفة وحدها، وطبقًا لعتبة احتمالية مسبقة التحديد، درجة الدلالة. وقد صاغ العبارة «اختبار الدلالة» رونالد فيشر: (Ronald Fisher) «قد تسمى الاختبارات الحرجة من هذا النوع، اختبارات الدلالة، وعندما تكون تلك الاختبارات متوفرة، قد نكتشف سواء كانت عينة ثانية مختلفة بشكل دلالي عن الأولى.» وتلك الاختبارات المستخدمة في تحديد ما هي نتائج تجربة ما ستقود إلى رفض فرضية العدم لمستوى دلالة محدد مسبقًا؛ مساعدة في تحديد سواء كانت نتائج الاختبارات تحتوي على معلومات كافية لتسليط الشك على الحكمة المألوفة. وأحيانًا يُطلق عليها تحليل البيانات التأكيدي، على عكس تحليل البيانات الاستكشافي. وتجاوب اختبارات الفرضية الإحصائية على السؤال باعتبار أن فرضية العدم صحيحة، ما هي احتمالية رؤية نتيجة لإحصاء الاختبار، التي على الأقل تكون متطرفة كالقيمة التي تمت رؤيتها فعلاً؟. والاحتمالية تُعرف بمصطلح قيمة احتمالية (P-value). اختبار الفرضية الإحصائية هي تقنية أساسية في الاستدلال الإحصائي المتردد. والمقاربة البايسنية لاختبار الفرضية هي لوضع أسس لرفض لنظرية الاحتمالية الخلفية. ومقاربات أخرى للوصول إلى قرار بناء على بيانات متوفرة عبر نظرية القرار والقرار المثالي. المنطقة الحرجة الخاصة باختبار فرضية هي مجموعة من كل النتائج التي ترفض فرضية العدم لحساب قبول الفرضية البديلة. (ar) Un contrast d'hipòtesi, test d'hipòtesi o prova de significació és una metodologia d'inferència estadística per jutjar si una propietat que se suposa certa per a una població estadística és compatible amb l'observat en una mostra d'aquesta població. Va ser iniciada per Ronald Fisher i fonamentada posteriorment per Jerzy Neyman i Karl Pearson. Mitjançant aquesta teoria, s'aborda el problema estadístic considerant una hipòtesi determinada i una hipòtesi alternativa , i s'intenta dirimir quina de les dues és la hipòtesi veritable, després d'aplicar el problema estadístic a un cert nombre de experiments. Està fortament associada als errors de tipus I i de tipus II en estadística, que defineixen respectivament, la possibilitat de prendre un succés vertader com fals, o un fals com a veritable. Hi ha diversos mètodes per a desenvolupar aquest test, minimitzant els errors de tipus I i II, i trobant per tant amb una determinada potència, la hipòtesi amb més probabilitat de ser correcta. Els tipus més importants són els tests centrats, d'hipòtesis i alternativa simple, aleatoritzats... Dins dels tests no paramètrics, el més estès és probablement el . Per exemple, si se sospita que una moneda ha estat trucada perquè es produeixin més cares que creus al llançar a l'aire, es poden realitzar 30 llançaments, prenent nota del nombre de cares obtingudes. Si s'obté un valor massa alt, per exemple 25 o més, hom podria considerar que el resultat és poc compatible amb la hipòtesi que la moneda no està trucada, i conclouria que les observacions contradiuen aquesta hipòtesi. L'aplicació de càlculs probabilístics permet determinar a partir de quin valor s'ha de rebutjar la hipòtesi garantint que la probabilitat de cometre un error és un valor conegut a priori. Les hipòtesis es poden classificar en dos grups, segons: 1. * Introduïu un valor concret o un interval per als paràmetres del model. 2. * Determinen el tipus de distribució de probabilitat que ha generat les dades. Un exemple del primer grup és la hipòtesi que la mitjana d'una variable és 10, i del segon que la distribució de probabilitat és la distribució normal. Encara que la metodologia per a realitzar el contrast d'hipòtesi és anàloga en ambdós casos, distingir dos tipus d'hipòtesi és important, ja que molts problemes de contrast d'hipòtesi respecte a un paràmetre són, en realitat, problemes d'estimació, que tenen una resposta complementària donant un interval de confiança (o conjunt d'intervals de confiança) per a aquest paràmetre. No obstant això, les hipòtesis respecte a la forma de la distribució se solen utilitzar per validar un model estadístic per a un fenomen aleatori que s'està estudiant. (ca) Testování statistických hypotéz umožňuje posoudit, zda experimentálně získaná data vyhovují předpokladu, který jsme před provedením testování učinili. Můžeme například posuzovat, zda platí předpoklad, že určitý lék je účinnější než jiný; nebo například, zda platí, že úroveň matematických dovedností žáků 9. tříd je nezávislá na pohlaví a na regionu. (cs) Ein statistischer Test dient in der Testtheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik, dazu, anhand vorliegender Beobachtungen eine begründete Entscheidung über die Gültigkeit oder Ungültigkeit einer Hypothese zu treffen. Formal ist ein Test also eine mathematische Funktion, die einem Beobachtungsergebnis eine Entscheidung zuordnet. Da die vorhandenen Daten Realisierungen von Zufallsvariablen sind, lässt sich in den meisten Fällen nicht mit Sicherheit sagen, ob eine Hypothese stimmt oder nicht. Man versucht daher, die Wahrscheinlichkeiten für Fehlentscheidungen zu kontrollieren, was einem Test zu einem vorgegebenen Signifikanzniveau entspricht. Aus diesem Grund spricht man auch von einem Hypothesentest oder einem Signifikanztest. (de) Dentro de la inferencia estadística, un contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población. Fue iniciada por Ronald Fisher y fundamentada posteriormente por Jerzy Neyman y Egon Pearson. Mediante esta teoría, se aborda el problema estadístico considerando una hipótesis determinada y una hipótesis alternativa , y se intenta dirimir cuál de las dos hipótesis se escogerá, tras aplicar el problema estadístico a un cierto número de experimentos. Está fuertemente asociada al concepto estadístico de potencia y a los conceptos de errores de tipo I y II, que definen respectivamente, la posibilidad de tomar un suceso verdadero como falso, o uno falso como verdadero. Los tipos más importantes son los test centrados, de hipótesis y alternativa simple, aleatorizados, etc. Dentro de los tests no paramétricos, el más extendido es probablemente el test de la U de Mann-Whitney. (es) Inferentzia estatistikoan, hipotesi-proba edo proba estatistiko bat egiten dela esaten da, eredu estatistiko bati buruzko hipotesi edo baieztapen bat jasotako datuekin erkatzen denean, hipotesi hori onartu edo baztertzeko. H0 hipotesi nulu abiatzen da, galdera hau planteatzeko ondoren: Zenbatekoa da kontrastean erabilitako estatistikoaren balioa bera edo bera baino muturrekoagoa izateko probabilitatea, hipotesi nulua egia izanik? Probabilitate hau aski txikia bada, zehatzago, aurrez finkaturiko α adierazgarritasun maila bat baino txikiagoa, suertaturiko estatistikoaren balioa harrigarria dela ondorioztatu, eta beraz hasierako hipotesi hutsa baztertu egingo da. Hipotesi-froga baten ezarritako adierazgarritasun mailarako hipotesi hutsa ukatzera eramango luketen estatistikoaren balizko balioen multzoa da. Estatistikoa kokatzen bada, hipotesi nulua baztertu, eta bestela onartu egingo da. (eu) En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la , en leur rattachant des risques d'être erronées. (fr) Uji hipotesis adalah metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisis data, baik dari percobaan yang terkontrol, maupun dari observasi (tidak terkontrol). Dalam statistik sebuah hasil bisa dikatakan secara statistik jika kejadian tersebut hampir tidak mungkin disebabkan oleh faktor yang kebetulan, sesuai dengan batas probabilitas yang sudah ditentukan sebelumnya. Uji hipotesis kadang disebut juga "konfirmasi analisis data". Keputusan dari uji hipotesis hampir selalu dibuat berdasarkan pengujian . Ini adalah pengujian untuk menjawab pertanyaan yang mengasumsikan hipotesis nol adalah benar. Daerah kritis (bahasa Inggris: critical region) dari uji hipotesis adalah serangkaian hasil yang bisa menolak hipotesis nol, untuk menerima hipotesis alternatif. Daerah kritis ini biasanya disimbolkan dengan huruf C. (in) A statistical hypothesis test is a method of statistical inference used to decide whether the data at hand sufficiently support a particular hypothesis.Hypothesis testing allows us to make probabilistic statements about population parameters. (en) In statistica, i test di verifica d'ipotesi si utilizzano per verificare la bontà di un'ipotesi, dove per ipotesi è da intendersi un'affermazione che ha come oggetto accadimenti nel mondo reale, che si presta ad essere confermata o smentita dai dati osservati sperimentalmente. Il metodo con cui si valuta l'attendibilità di un'ipotesi è il metodo sperimentale, che consiste nel determinare le conseguenze di un'ipotesi in termini di eventi osservabili, e di valutare se la realtà osservata si accorda o meno con l'ipotesi fatta su di essa. (it) 통계적 가설 검정(統計的假說檢定, 영어: statistical hypothesis test)은 통계적 추론의 하나로서, 모집단 실제의 값이 얼마가 된다는 주장과 관련해, 표본의 정보를 사용해서 가설의 합당성 여부를 판정하는 과정을 의미한다. 간단히 가설 검정(假說檢定) 또는 가설검증(hypothesis test)이라고 부르는 경우도 많다. (ko) 仮説検定（かせつけんてい、英: hypothesis testing）あるいは統計的仮説検定 (statistical hypothesis testing) とは、母集団分布の母数に関する仮説を標本から検証する統計学的方法の一つ。日本産業規格では、仮説 (statistical hypothesis) を「母数又は確率分布についての宣言。帰無仮説と対立仮説がある。」と定義している。検定 (statistical test) を「帰無仮説を棄却し対立仮説を支持するか、又は帰無仮説を棄却しないかを観測値に基づいて決めるための統計的手続き。その手続きは、帰無仮説が成立しているにもかかわらず棄却する確率が α 以下になるように決められる。この α を有意水準という。」と定義している。 統計的仮説検定の方法論は、ネイマン=ピアソン流の頻度主義統計学に基づくものと、ベイズ主義統計学に基づくものとの二つに大きく分けられる。ただし「仮説検定」という場合、前者だけを指すことがある。本項では前者および日本産業規格での定義を説明する。 (ja) Weryfikacja hipotez statystycznych – sprawdzanie sądów o populacji przez badanie jej wycinka (próby statystycznej). Wyróżnia się kilka podejść do problemu weryfikacji hipotez, między innymi: * wnioskowanie częstościowe, z użyciem P-wartości – służące kontroli błędów decyzyjnych (w szczególności: błędu I i błędu II rodzaju), tak aby w długim horyzoncie czasowym spodziewać się, że nie popełnimy ich częściej, niż założyliśmy (według przyjętego poziomu istotności, np. w 5% przypadków), * iloraz wiarygodności – służące do rozstrzygnięcia, w jakiej proporcji dane świadczą na rzecz dwóch porównywanych hipotez, * wnioskowanie bayesowskie, z użyciem czynnika Bayesa – służące do wyrażenia subiektywnej pewności, jaką można, na podstawie danych i wcześniejszych oczekiwań, przypisać danej hipotezie. Ze względów historycznych w naukach empirycznych najczęściej spotyka się obecnie metody częstościowe. Wiążą się one z szeregiem specyficznych problemów interpretacyjnych, jednak każde z podejść charakteryzują swoiste problemy i ryzyko niezrozumienia oraz nadużyć. (pl) Een statistische toets is een methode om na te gaan of een bepaalde veronderstelling, nulhypothese genaamd, in het licht van de waarnemingsuitkomsten verworpen dient te worden. (De methode is vergelijkbaar met het zogenaamde bewijs uit het ongerijmde.) Kan de veronderstelling niet worden verworpen dan zegt men wel dat men deze accepteert, zij het "bij gebrek aan bewijs". De gemaakte veronderstelling wordt verworpen als de waarnemingsuitkomsten in het licht van deze veronderstelling als extreem aangemerkt moeten worden, hetgeen populair gezegd erop neerkomt dat de waargenomen verschillen met wat verwacht was niet meer op toeval lijken te berusten. De genoemde veronderstelling betreft meestal het verschil tussen groepen (vaak controle- en experimentele groep) of verschil van nieuwe situatie met oude, enzovoort. Een statistische toets kan men geheel vergelijken met een rechtszaak, wat in het volgende voorbeeld ook gedaan zal worden. (nl) Проверка статистических гипотез является содержанием одного из обширных классов задач математической статистики. Статистическая гипотеза — гипотеза о виде распределения и свойствах случайной величины, которое можно подтвердить или опровергнуть применением статистических методов к данным выборки. (ru) Hypotesprövning är inom matematisk statistik en vetenskaplig metod, som används då man vill göra uttalanden om en viss parameter, fysikalisk storhet eller en stor mängd individer, baserat på experiment eller en liten delmängd av dessa individer. Den stora mängden, som man är intresserad av att uttala sig om kallas population, och den lilla delmängden som man undersöker, kallas för ett stickprov av populationen. Vid sådana tester är det ofrånkomligt att vissa gånger göra fel, hypotesprövning görs därför för att systematisera dessa fel. (sv) Teste de hipóteses, teste estatístico ou teste de significância é um procedimento estatístico que permite tomar uma decisão (aceitar ou rejeitar a hipótese nula ) entre duas ou mais hipóteses (hipótese nula ou hipótese alternativa ), utilizando os dados observados de um determinado experimento. Há diversos métodos para realizar o teste de hipóteses, dos quais se destacam o método de Fisher (teste de significância), o método de Neyman–Pearson e o método de Bayes. Por meio da teoria da probabilidade, é possível inferir sobre quantidades de interesse de uma população a partir de uma amostra observada de um experimento científico. Por exemplo, estimar pontualmente e de forma intervalar um parâmetro de interesse, testar se uma determinada teoria científica deve ser descartada, verificar se um lote de remédios deve ser devolvido por falta de qualidade, entre outros. Por meio do rigor matemático, a inferência estatística pode ser utilizada para auxiliar a tomada de decisões nas mais variadas áreas. Os testes de hipóteses são utilizados para determinar quais resultados de um estudo científico podem levar à rejeição da hipótese nula a um nível de significância pré–estabelecido. O estudo da teoria das probabilidades e a determinação da estatística de teste correta são fundamentais para a coerência de um teste de hipótese. Se as hipóteses do teste de hipóteses não forem assumidas de maneira correta, o resultado será incorreto e a informação será incoerente com a questão do estudo científico. Os tipos conceituais de erro (erro do tipo I e erro do tipo II) e os limites paramétricos ajudam a distinguir entre a hipótese nula e a hipótese alternativa . São fundamentais os seguintes conceitos para um teste de hipóteses: * Hipótese nula: é a hipótese assumida como verdadeira para a construção do teste. É a teoria, o efeito ou a alternativa que se está interessado em testar. * Hipótese alternativa: é considerada quando a hipótese nula não tem evidência estatística. * Erro do tipo I: é a probabilidade de se rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. * Erro do tipo II: é a probabilidade de se rejeitar a hipótese alternativa quando ela é verdadeira. (pt) 假說檢定（英語：hypothesis testing）是推論統計中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估計未知母數，就會希望根據結果對未知的真正參數值做出適當的推論。 統計上對參數的假設，就是對一個或多個參數的論述。而其中欲檢驗其正確性的為虛無假說（Null hypothesis，記為），虛無假設通常由研究者決定，反映研究者對未知參數的看法。相對於虛無假說的其他有關參數之論述是對立假說（Alternative hypothesis，記為或），它通常反應了執行檢定的研究者對參數可能數值的另一種（對立的）看法（換句話說，對立假說通常才是研究者最想知道的）。 假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。 (zh) Перевірка статистичних гіпотез — клас базових задач в математичній статистиці, що полягають у перевірці статистичних гіпотез на основі даних спостереження за процесом, який моделюється за допомогою множини випадкових величин. Перевірка статистичних гіпотез є методом статистичного висновування. Альтернативний метод перевірки статистичних гіпотез полягає у визначенні множини статистичних моделей, по одній для кожної гіпотези кандидата, після чого використовуються техніки відбору моделі, аби вибрати ту, яка підходить найбільше. Найбільш загальні техніки відбору моделей основані на інформаційному критерії Акаіке або коефіцієнті Баєса. Протилежністю такого аналізу вибірки може бути розвідувальний аналіз вибірки, який може не мати наперед визначених гіпотез. Статистичні гіпотези не слід плутати із науковими гіпотезами. Наукові гіпотези прагнуть дати пояснення природним явищам, в той час як статистичні гіпотези зазвичай використовують для встановлення факту існування зв'язку (або його відсутність) між вибірками даних. Таким прикладом, методи медичного лікування, де статистична гіпотеза використовується як спроба ілюстрації, з мірою статистичної значимості, чи ліки діють краще за плацебо. Наукова гіпотеза потім шукатиме пояснення результатів, незалежно від результатів перевірки статистичної гіпотези. (uk)
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Man versucht daher, die Wahrscheinlichkeiten für Fehlentscheidungen zu kontrollieren, was einem Test zu einem vorgegebenen Signifikanzniveau entspricht. Aus diesem Grund spricht man auch von einem Hypothesentest oder einem Signifikanztest. (de) En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la , en leur rattachant des risques d'être erronées. (fr) A statistical hypothesis test is a method of statistical inference used to decide whether the data at hand sufficiently support a particular hypothesis.Hypothesis testing allows us to make probabilistic statements about population parameters. (en) In statistica, i test di verifica d'ipotesi si utilizzano per verificare la bontà di un'ipotesi, dove per ipotesi è da intendersi un'affermazione che ha come oggetto accadimenti nel mondo reale, che si presta ad essere confermata o smentita dai dati osservati sperimentalmente. Il metodo con cui si valuta l'attendibilità di un'ipotesi è il metodo sperimentale, che consiste nel determinare le conseguenze di un'ipotesi in termini di eventi osservabili, e di valutare se la realtà osservata si accorda o meno con l'ipotesi fatta su di essa. (it) 통계적 가설 검정(統計的假說檢定, 영어: statistical hypothesis test)은 통계적 추론의 하나로서, 모집단 실제의 값이 얼마가 된다는 주장과 관련해, 표본의 정보를 사용해서 가설의 합당성 여부를 판정하는 과정을 의미한다. 간단히 가설 검정(假說檢定) 또는 가설검증(hypothesis test)이라고 부르는 경우도 많다. (ko) 仮説検定（かせつけんてい、英: hypothesis testing）あるいは統計的仮説検定 (statistical hypothesis testing) とは、母集団分布の母数に関する仮説を標本から検証する統計学的方法の一つ。日本産業規格では、仮説 (statistical hypothesis) を「母数又は確率分布についての宣言。帰無仮説と対立仮説がある。」と定義している。検定 (statistical test) を「帰無仮説を棄却し対立仮説を支持するか、又は帰無仮説を棄却しないかを観測値に基づいて決めるための統計的手続き。その手続きは、帰無仮説が成立しているにもかかわらず棄却する確率が α 以下になるように決められる。この α を有意水準という。」と定義している。 統計的仮説検定の方法論は、ネイマン=ピアソン流の頻度主義統計学に基づくものと、ベイズ主義統計学に基づくものとの二つに大きく分けられる。ただし「仮説検定」という場合、前者だけを指すことがある。本項では前者および日本産業規格での定義を説明する。 (ja) Проверка статистических гипотез является содержанием одного из обширных классов задач математической статистики. Статистическая гипотеза — гипотеза о виде распределения и свойствах случайной величины, которое можно подтвердить или опровергнуть применением статистических методов к данным выборки. (ru) Hypotesprövning är inom matematisk statistik en vetenskaplig metod, som används då man vill göra uttalanden om en viss parameter, fysikalisk storhet eller en stor mängd individer, baserat på experiment eller en liten delmängd av dessa individer. Den stora mängden, som man är intresserad av att uttala sig om kallas population, och den lilla delmängden som man undersöker, kallas för ett stickprov av populationen. Vid sådana tester är det ofrånkomligt att vissa gånger göra fel, hypotesprövning görs därför för att systematisera dessa fel. (sv) 假說檢定（英語：hypothesis testing）是推論統計中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估計未知母數，就會希望根據結果對未知的真正參數值做出適當的推論。 統計上對參數的假設，就是對一個或多個參數的論述。而其中欲檢驗其正確性的為虛無假說（Null hypothesis，記為），虛無假設通常由研究者決定，反映研究者對未知參數的看法。相對於虛無假說的其他有關參數之論述是對立假說（Alternative hypothesis，記為或），它通常反應了執行檢定的研究者對參數可能數值的另一種（對立的）看法（換句話說，對立假說通常才是研究者最想知道的）。 假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。 (zh) اختبار فرضية إحصائية هي طريقة لاتخاذ القرارات باستخدام البيانات، سواء من تجربة خاضعة للسيطرة أم من دراسة رصدية (غير خاضعة للسيطرة). في الإحصاء، تسمى النتيجة ذات دلالة إحصائية إذا ما كان من غير المتوقع أن تكون حدثت بالصدفة وحدها، وطبقًا لعتبة احتمالية مسبقة التحديد، درجة الدلالة. وقد صاغ العبارة «اختبار الدلالة» رونالد فيشر: (Ronald Fisher) «قد تسمى الاختبارات الحرجة من هذا النوع، اختبارات الدلالة، وعندما تكون تلك الاختبارات متوفرة، قد نكتشف سواء كانت عينة ثانية مختلفة بشكل دلالي عن الأولى.» (ar) Un contrast d'hipòtesi, test d'hipòtesi o prova de significació és una metodologia d'inferència estadística per jutjar si una propietat que se suposa certa per a una població estadística és compatible amb l'observat en una mostra d'aquesta població. Va ser iniciada per Ronald Fisher i fonamentada posteriorment per Jerzy Neyman i Karl Pearson. Mitjançant aquesta teoria, s'aborda el problema estadístic considerant una hipòtesi determinada i una hipòtesi alternativa , i s'intenta dirimir quina de les dues és la hipòtesi veritable, després d'aplicar el problema estadístic a un cert nombre de experiments. Està fortament associada als errors de tipus I i de tipus II en estadística, que defineixen respectivament, la possibilitat de prendre un succés vertader com fals, o un fals com a veritable. (ca) Dentro de la inferencia estadística, un contraste de hipótesis (también denominado test de hipótesis o prueba de significación) es un procedimiento para juzgar si una propiedad que se supone en una población estadística es compatible con lo observado en una muestra de dicha población. Fue iniciada por Ronald Fisher y fundamentada posteriormente por Jerzy Neyman y Egon Pearson. Está fuertemente asociada al concepto estadístico de potencia y a los conceptos de errores de tipo I y II, que definen respectivamente, la posibilidad de tomar un suceso verdadero como falso, o uno falso como verdadero. (es) Inferentzia estatistikoan, hipotesi-proba edo proba estatistiko bat egiten dela esaten da, eredu estatistiko bati buruzko hipotesi edo baieztapen bat jasotako datuekin erkatzen denean, hipotesi hori onartu edo baztertzeko. H0 hipotesi nulu abiatzen da, galdera hau planteatzeko ondoren: Zenbatekoa da kontrastean erabilitako estatistikoaren balioa bera edo bera baino muturrekoagoa izateko probabilitatea, hipotesi nulua egia izanik? (eu) Uji hipotesis adalah metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisis data, baik dari percobaan yang terkontrol, maupun dari observasi (tidak terkontrol). Dalam statistik sebuah hasil bisa dikatakan secara statistik jika kejadian tersebut hampir tidak mungkin disebabkan oleh faktor yang kebetulan, sesuai dengan batas probabilitas yang sudah ditentukan sebelumnya. Daerah kritis (bahasa Inggris: critical region) dari uji hipotesis adalah serangkaian hasil yang bisa menolak hipotesis nol, untuk menerima hipotesis alternatif. Daerah kritis ini biasanya disimbolkan dengan huruf C. (in) Een statistische toets is een methode om na te gaan of een bepaalde veronderstelling, nulhypothese genaamd, in het licht van de waarnemingsuitkomsten verworpen dient te worden. (De methode is vergelijkbaar met het zogenaamde bewijs uit het ongerijmde.) Kan de veronderstelling niet worden verworpen dan zegt men wel dat men deze accepteert, zij het "bij gebrek aan bewijs". De gemaakte veronderstelling wordt verworpen als de waarnemingsuitkomsten in het licht van deze veronderstelling als extreem aangemerkt moeten worden, hetgeen populair gezegd erop neerkomt dat de waargenomen verschillen met wat verwacht was niet meer op toeval lijken te berusten. De genoemde veronderstelling betreft meestal het verschil tussen groepen (vaak controle- en experimentele groep) of verschil van nieuwe situatie (nl) Weryfikacja hipotez statystycznych – sprawdzanie sądów o populacji przez badanie jej wycinka (próby statystycznej). Wyróżnia się kilka podejść do problemu weryfikacji hipotez, między innymi: * wnioskowanie częstościowe, z użyciem P-wartości – służące kontroli błędów decyzyjnych (w szczególności: błędu I i błędu II rodzaju), tak aby w długim horyzoncie czasowym spodziewać się, że nie popełnimy ich częściej, niż założyliśmy (według przyjętego poziomu istotności, np. w 5% przypadków), * iloraz wiarygodności – służące do rozstrzygnięcia, w jakiej proporcji dane świadczą na rzecz dwóch porównywanych hipotez, * wnioskowanie bayesowskie, z użyciem czynnika Bayesa – służące do wyrażenia subiektywnej pewności, jaką można, na podstawie danych i wcześniejszych oczekiwań, przypisać danej hipotezie. (pl) Teste de hipóteses, teste estatístico ou teste de significância é um procedimento estatístico que permite tomar uma decisão (aceitar ou rejeitar a hipótese nula ) entre duas ou mais hipóteses (hipótese nula ou hipótese alternativa ), utilizando os dados observados de um determinado experimento. Há diversos métodos para realizar o teste de hipóteses, dos quais se destacam o método de Fisher (teste de significância), o método de Neyman–Pearson e o método de Bayes. São fundamentais os seguintes conceitos para um teste de hipóteses: (pt) Перевірка статистичних гіпотез — клас базових задач в математичній статистиці, що полягають у перевірці статистичних гіпотез на основі даних спостереження за процесом, який моделюється за допомогою множини випадкових величин. Перевірка статистичних гіпотез є методом статистичного висновування. Протилежністю такого аналізу вибірки може бути розвідувальний аналіз вибірки, який може не мати наперед визначених гіпотез. (uk)
rdfs:label Statistical hypothesis testing (en) اختبار فرضية إحصائية (ar) Contrast d'hipòtesi (ca) Testování statistických hypotéz (cs) Statistischer Test (de) Contraste de hipótesis (es) Hipotesi-proba (eu) Uji hipotesis (in) Test di verifica d'ipotesi (it) Test statistique (fr) 仮説検定 (ja) 가설 검정 (ko) Statistische toets (nl) Weryfikacja hipotez statystycznych (pl) Testes de hipóteses (pt) Проверка статистических гипотез (ru) Hypotesprövning (sv) Перевірка статистичних гіпотез (uk) 假說檢定 (zh)
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