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>