Статистические гипотезы проверяют с помощью статистических критериев. Давайте разберем, что это означает и как происходит процесс проверки гипотез.

Статистическая гипотеза – это предположение о параметрах распределения или о взаимосвязи между переменными в выборке. Для проверки таких гипотез используются различные статистические критерии, которые помогают определить, насколько данные, которые мы имеем, соответствуют нашей гипотезе.

Вот основные шаги, которые следует выполнить для проверки статистических гипотез:

1. Формулировка гипотез:
   • Нулевая гипотеза (H0) – это гипотеза, которую мы предполагаем верной до получения доказательств против нее.
   • Альтернативная гипотеза (H1) – это гипотеза, которая утверждает, что имеются доказательства против нулевой гипотезы.
2. Выбор статистического критерия:
   • В зависимости от типа данных и гипотезы, выбирается соответствующий критерий (например, t-критерий Стьюдента, критерий хи-квадрат и т.д.).
3. Сбор данных:
   • Необходимо собрать выборку данных, которая будет использоваться для тестирования гипотезы.
4. Расчет тестовой статистики:
   • На основе собранных данных и выбранного критерия рассчитывается тестовая статистика.
5. Определение критической области:
   • На основании уровня значимости (обычно 0.05) определяем критические значения, которые разделяют область принятия и отклонения нулевой гипотезы.
6. Сравнение тестовой статистики с критическими значениями:
   • Если тестовая статистика попадает в критическую область, нулевая гипотеза отклоняется. Если нет – не отклоняется.

Таким образом, использование статистических критериев позволяет нам принимать обоснованные решения о том, подтверждается ли наша гипотеза на основе собранных данных.