Hypotestestning två medelvärden
Hypotestestning med två medelvärden görs för att avgöra huruvida
populationsmedelvärdena för två olika populationer är lika. Det kan
finnas många användningsområden för sådana här test, exempelvis för
att kontrollera huruvida produktionen är lika stor på dagskiftet som
på kvällsskiftet.
I hypotestestning med två medelvärden beräknar vi
medelvärden på urval från två olika populationer och testar sedan om
de är lika. Vi kommer att testa differensen mellan dessa medelvärden
för att se om denna differens är signifikant. Hypotestestning görs i fem steg.
Hypotestestning två medelvärden
1. Ställ upp nollhypotes och alternativ hypotes
En nollhypotes ställs upp med syftet att den skall testas. En
nollhypotes betecknas med H0, där H står för hypotes och
0 för ingen skillnad. En nollhypotes innebär att en
populationsparameter inte skiljer sig från det uttalade värdet. En
nollhypotes kan antingen förkastas eller inte förkastas, en
nollhypotes förkastas endast om vi kan visa att den är falsk. Den
alternativa hypotesen är den hypotes som accepteras om vi förkastar
nollhypotesen och därmed kan bevisa att nollhypotesen är falsk.
H0: µ1 = µ2
H1: µ1 ≠ µ2
2. Välj signifikansnivå
Signifikansnivå är sannolikheten för att förkasta nollhypotesen när
den är sann. Det går att välja vilken signifikansnivå som helst
mellan 0 och 1, det vanligaste är att använda 0,05 (5%), 0,01 (1%)
eller 0,1 (10%). Signifikansnivån måste bestämmas innan en
beslutsregel skapas. När man genomför hypotestestning kan man råka
ut för två typer av fel, Typ I fel och Typ II fel. Typ I fel innebär
att vi förkastar nollhypotesen när den är sann. Typ II fel innebär
att vi accepterar nollhypotesen när den är falsk.
3. Beräkna testestimat
Testestimat är ett värde som har bestämts från urvalsinformation och
som används för att bestämma huruvida vi skall förkasta
nollhypotesen eller inte. Det finns många olika testestimat, Z, t, F
och X2.
Z = (X1-X2)/(ROT((s1^2/n1)+(s2^2/n2))
där:
Z = Z-värdet
X = Medelvärdet i urval 1 och 2
ROT = Kvadratroten
s = Standardavvikelsen i urval 1 och 2
n = Storleken på urval 1 och 2
4. Formulera beslutsregeln
Beslutsregeln är en regel som stipulerar när nollhypotesen skall
förkastas och när nollhypotesen inte skall förkastas. I
beslutsregeln finns ett kritiskt värde. Ett kritiskt värde är ett
Z-värde som har fastställts utifrån signifikansnivån. Z-värdet är
olika beroende på om testet görs för en eller två svansar.
Beslutsregel, 5% signifikans, två-svans test
Förkasta nollhypotesen och acceptera alternativhypotesen om Z-värdet
inte är mellan -1,96 och +1,96. Förkasta inte nollhypotesen om
Z-värdet är mellan -1,96 och +1,96.
5. Ta ett beslut
Det sista steget inom hypotestestning innebär att man skall ta ett
beslut huruvida nollhypotesen skall förkastas eller ej. Om vi
beräknar ett testestimat till 1,4 enligt punkt 3 ovan så skall vi
inte förkasta nollhypotesen. Om vi beräknar ett testestimat till 2,4
enligt punkt 3 ovan så skall vi förkasta nollhypotesen.
Behöver ditt företag låna pengar? Hos Krea kan du jämföra olika företagslån helt kostnadsfritt.
Klicka här och gör en ansökan redan idag, det är gratis och
inte bindande. Du får låneförslag inom 48 timmar.
Vill du sänka dina levnadsomkostnader? Hos Zmarta kan du spara pengar på privatlån, bilförsäkring,
hemförsäkring, elavtal, bolån och företagslån med mera.
Klicka här och bankpressa dina lån idag, du kanske även hittar något annat att spara pengar på.
Låna upp till 500 000 kr utan säkerhet! Komplett Bank erbjuder ett flexibelt lån med en nominell ränta mellan 4,9 och 19,9 %,
klicka här för att ansöka idag.
Du kan betala av på lånet när du tycker att din ekonomi tillåter det och du får använda pengarna till vad du vill.
Uppdaterad
2013-04-30
Dela innehåll
Taggar
hypotestestning två medelvärden, statistik