Статистический критерий - случайная величина К, которая служит для проверки нулевой гипотезы.

Теперь давайте разберем, что это означает и как это работает.

1. Определение нулевой гипотезы: Нулевая гипотеза (H0) - это предположение, которое мы проверяем. Обычно она предполагает отсутствие эффекта или различия в исследуемом явлении.
2. Выбор статистического критерия: В зависимости от типа данных и исследуемой гипотезы, мы выбираем соответствующий статистический критерий. Это может быть t-критерий, критерий хи-квадрат и другие.
3. Расчет статистики: На основе собранных данных мы вычисляем значение статистической величины К, используя выбранный критерий. Это значение показывает, насколько наши данные соответствуют нулевой гипотезе.
4. Сравнение с критическим значением: Полученное значение К сравнивается с критическим значением, которое определяется заранее на основе уровня значимости (обычно 0.05 или 0.01). Если значение К превышает критическое значение, мы отвергаем нулевую гипотезу.
5. Вывод: На основании сравнения мы делаем вывод о том, поддерживается ли нулевая гипотеза или нет.

Таким образом, статистический критерий и случайная величина К играют ключевую роль в процессе проверки гипотез и помогают принимать обоснованные решения на основе данных.