Dva

Što je dvotirani test?

U statistici, dvosmjerni test je metoda u kojoj je kritično područje distribucije obostrano i provjerava je li uzorak veći ili manji od određenog raspona vrijednosti. Koristi se u ispitivanju nulte hipoteze i ispitivanju za statistički značaj. Ako uzorak koji se ispituje spada u jedno od kritičnih područja, umjesto nule hipoteze prihvaća se alternativna hipoteza. Dvočlani test dobio je svoje ime po ispitivanju područja ispod oba repa normalne raspodjele, mada se test može koristiti u drugim ne-normalnim distribucijama.

Ključni odvodi

• U statistici, dvosmjerni test je metoda u kojoj je kritično područje distribucije dvostrano i provjerava je li uzorak veći ili manji od određenog raspona vrijednosti. Koristi se u ispitivanju i ispitivanju nulte hipoteze. za statističku značajnost. Ako uzorak koji se ispituje spada u bilo koje od kritičnih područja, umjesto nule hipoteze prihvaća se alternativna hipoteza. Prema konvenciji, dvoredni testovi koriste se za određivanje značaja na razini od 5%, što znači da svaka strana raspodjela se smanjuje na 2, 5%.

Pripazite da je statistički test jednosmjeran ili dvokrak jer će to uvelike utjecati na interpretaciju modela.

Dvočlani test za značaj. Investopedia

Kako djeluje dvotirani test

Osnovni koncept inferencijalne statistike je testiranje hipoteza, koje se izvodi kako bi se utvrdilo je li tvrdnja istinita ili ne, s obzirom na populacijski parametar. Ispitivanje koje je programirano tako da pokaže je li vrijednost uzorka značajno veća i značajno manja od srednje populacije, naziva se dvostrukim testom.

Dvostruki test dizajniran je da ispita obje strane određenog raspona podataka kako je određeno uključenom raspodjelom vjerojatnosti. Raspodjela vjerojatnosti trebala bi predstavljati vjerojatnost određenog ishoda temeljenog na unaprijed utvrđenim standardima. Ovo zahtijeva postavljanje granice koja označava najvišu (ili gornju) i najnižu (ili donju) prihvaćenu varijablu vrijednosti uključene unutar raspona. Svaka podatkovna točka koja postoji iznad gornje ili ispod donje granice smatra se izvan raspona prihvatljivosti i na području koje se naziva i područje odbijanja.

Ne postoji inherentni standard s obzirom na broj podataka koji moraju postojati unutar raspona prihvatljivosti. U slučajevima kada je potrebna preciznost, poput stvaranja farmaceutskih lijekova, može se uspostaviti stopa odbacivanja od 0, 001% ili manje. U slučajevima kada je preciznost manje kritična, kao što je broj prehrambenih proizvoda u vrećici, može biti prikladna stopa odbijanja od 5%.

Primjer dvostranog testa

Kao hipotetički primjer zamislite da novi berzanski posrednik (XYZ) tvrdi da su njegove brokerske naknade niže od onih vaših trenutnih berzanskih posrednika (ABC). Podaci dostupni od neovisne istraživačke tvrtke pokazuju da je prosječna i standardna devijacija svih klijenata ABC brokera 18 USD odnosno 6 USD.

Uzima se uzorak od 100 klijenata ABC-a, a troškovi posredovanja izračunavaju se s novim cijenama XYZ brokera. Ako je vrijednost uzorka 18, 75 USD, a standardno odstupanje uzorka je 6 USD, može li se izvući ikakva razlika o razlici u prosječnom broju brokerskih brojeva između ABC i XYZ brokera?

• H ₀: Nulta hipoteza: srednje = 18H ₁: Alternativna hipoteza: srednja <18 (Ovo je ono što želimo dokazati.) Područje odbacivanja: Z <= - Z _{2, 5} i Z> = Z _{2, 5} (pod pretpostavkom 5% -tne razine značaja, podijelite 2, 5 svaki na obje strane).Z = (uzorak srednja - srednja) / (std-dev / sqrt (br. uzoraka)) = (18, 75 - 18) / (6 / (sqrt (100)) = 1, 25

Ova izračunata vrijednost Z pada između dvije granice definirane s: - Z _{2, 5} = -1, 96 i Z _{2, 5} = 1, 96.

Iz toga se zaključuje da nema dovoljno dokaza da bismo zaključili da postoji razlika između stope vašeg postojećeg brokera i novog brokera. Alternativno, p-vrijednost = P (Z <-1, 25) + P (Z> 1, 25) = 2 * 0, 1056 = 0, 2112 = 21, 12%, što je veća od 0, 05 ili 5%, dovodi do istog zaključka.

Posebna razmatranja: nasumično uzorkovanje

Dvokraki test se također može praktički koristiti tijekom određenih proizvodnih aktivnosti u tvrtki, kao što je proizvodnja i pakiranje slatkiša u određenom pogonu. Ako proizvodni pogon kao svoj cilj označi 50 bombona po vrećici, s prihvatljivom raspodjelom od 45 do 55 slatkiša, svaka vrećica pronađena u količini ispod 45 ili iznad 55 smatra se unutar raspona odbijanja

Da biste potvrdili da su mehanizmi za pakiranje pravilno kalibrirani kako bi se postigao očekivani izlaz, za potvrđivanje točnosti može se uzeti nasumično uzorkovanje. Da bi se mehanizmi za pakiranje smatrali točnima, poželjno je prosječno 50 bombona po vrećici s odgovarajućom raspodjelom. Uz to, broj vreća koje spadaju u područje odbijanja treba pasti unutar granice distribucije vjerojatnosti koja se smatra prihvatljivom kao stopa pogreške.

Ako se otkrije neprihvatljiva brzina odbijanja ili prosjek odstupi predaleko od željene srednje vrijednosti, možda će biti potrebno prilagođavanje objekta ili pridružene opreme za ispravljanje pogreške. Redovita uporaba metoda dvostrukog ispitivanja može pomoći osigurati dugotrajno ograničenje proizvodnje.

Dvokraki Versus test s jednim repom

Kada je postavljen test hipoteze koji će pokazati da bi vrijednost uzorka bila veća ili niža od prosjeka populacije, to se naziva jednostranim testom. Jednokraki test dobiva svoje ime ispitivanjem područja ispod jednog od repova (strana) normalne distribucije. Kada koristi test s jednim repom, analitičar ispituje mogućnost odnosa u jednom zanimljivom smjeru i potpuno zanemaruje mogućnost odnosa u drugom smjeru.

Ako uzorak koji se ispituje spada u jednostrano kritično područje, umjesto nule hipoteze bit će prihvaćena alternativna hipoteza. Jednostrani test poznat je i kao hipoteza usmjerenja ili test usmjerenja.