Давайте сначала разберемся с NULL(H0)и ALTERNATE(HA)гипотезой:
- Здесь предположение должно быть сделано для населения, а не для выборки.
- Сначала мы предполагаем, что нулевая гипотеза верна.
- На основании результатов статистических тестов либо мы «отвергаем нулевую гипотезу», либо нам «не удалось отклонить нулевую гипотезу».
- Ошибка типа I: отклонение нулевой гипотезы, когда она верна.
- Ошибка типа II: не отвергать нулевую гипотезу, если она ложна.
- Здесь наша цель состоит в том, чтобы контролировать обе ошибки одновременно, максимизируя мощность теста, удерживая (α) на низком уровне.
- Например, мы контролируем ошибку типа I на уровне 5%, что означает, что, когда α=5%,наш анализ был выполнен с доверительной вероятностью 95%. сильный>