Ano ang nakasaad sa null hipotesis para sa pagsubok na Friedman?
Ano ang nakasaad sa null hipotesis para sa pagsubok na Friedman?

Video: Ano ang nakasaad sa null hipotesis para sa pagsubok na Friedman?

Video: Ano ang nakasaad sa null hipotesis para sa pagsubok na Friedman?
Video: Null & Alternative Hypothesis - Tagalog Explained (SIMPLIFIED) 2024, Nobyembre
Anonim

Ang null hypothesis para sa Friedman test ay na walang mga pagkakaiba sa pagitan ng mga variable. Kung ang kinakalkula na posibilidad ay mababa (P mas mababa sa napiling antas ng kabuluhan) ang wala - hipotesis ay tinanggihan at mahihinuha na hindi bababa sa 2 sa mga variable ang makabuluhang naiiba sa bawat isa.

Kaya lang, ano ang ipinapakita ng isang pagsubok sa Friedman?

Ang Pagsubok ni Friedman ay isang non-parametric na istatistika pagsusulit binuo ni Milton Friedman . Katulad ng parametric na paulit-ulit na mga panukala ANOVA, ito ay ginagamit upang tuklasin pagkakaiba sa mga paggamot sa maramihang pagsusulit mga pagtatangka.

Gayundin, ano ang isang null hypothesis na halimbawa? A null hypothesis ay isang hipotesis na nagsasabing walang statistical significance sa pagitan ng dalawang variable sa hipotesis . Nasa halimbawa , kay Susie null hypothesis magiging ganito: Walang makabuluhang kaugnayan sa istatistika sa pagitan ng uri ng tubig na pinapakain ko sa mga bulaklak at paglaki ng mga bulaklak.

Katulad nito, ano ang isang null na teorya sa mga istatistika?

A null hypothesis ay isang uri ng hipotesis ginamit sa mga istatistika na nagmumungkahi na hindi istatistika ang kahalagahan ay umiiral sa isang hanay ng mga ibinigay na obserbasyon. Ang null hypothesis pagtatangka upang ipakita na walang pagkakaiba-iba ang mayroon sa pagitan ng mga variable o na ang isang solong variable ay hindi naiiba kaysa sa ibig sabihin nito.

Paano mo binibigyang kahulugan ang pagtanggi sa null hypothesis?

Kapag ang isang halaga ng posibilidad ay mas mababa sa antas ng α, ang epekto ay makabuluhan sa istatistika at ang null hypothesis ay tinatanggihan. Gayunpaman, hindi lahat ng makabuluhang epekto sa istatistika ay dapat tratuhin sa parehong paraan. Halimbawa, dapat kang magkaroon ng mas kaunting kumpiyansa na ang null hypothesis ay mali kung p = 0.049 kaysa sa p = 0.003.

Inirerekumendang: