Статистические гипотезы проверяют с помощью статистических критериев. Давайте разберем, что это значит и как это работает.

Когда мы говорим о статистических гипотезах, мы имеем в виду предположения о параметрах популяции, которые мы хотим проверить. Обычно существует две гипотезы:

• Нулевая гипотеза (H0) — это гипотеза, которая утверждает, что между исследуемыми переменными нет значимого эффекта или различия.
• Альтернативная гипотеза (H1) — это гипотеза, которая утверждает, что между переменными есть значимый эффект или различие.

Процесс проверки гипотез включает несколько шагов:

1. Формулирование гипотез: Определите нулевую и альтернативную гипотезы.
2. Выбор уровня значимости: Установите уровень значимости (обычно обозначается как alpha), который определяет вероятность ошибки первого рода (отклонить нулевую гипотезу, когда она верна).
3. Сбор данных: Проведите эксперимент или наблюдение и соберите необходимые данные.
4. Выбор статистического критерия: Выберите подходящий статистический критерий для анализа данных. Это может быть t-критерий, ANOVA, хи-квадрат и другие, в зависимости от типа данных и исследуемых гипотез.
5. Расчет статистики: Примените выбранный критерий к собранным данным и получите значение статистики.
6. Сравнение с критическим значением: Сравните полученное значение статистики с критическим значением, которое соответствует выбранному уровню значимости.
7. Принятие решения: Если полученное значение статистики превышает критическое значение, отклоните нулевую гипотезу. В противном случае, не отклоняйте нулевую гипотезу.

Таким образом, статистические критерии играют ключевую роль в процессе проверки гипотез, позволяя нам делать выводы на основе собранных данных и определять, есть ли статистически значимые различия или эффекты.