De nulhypothese (H0) kan worden getoetst door statistische toetsing. Als de gevonden waarde significant verschilt van de verwachte waarde onder de nulhypothese, kunnen we de nulhypothese verwerpen.
Als de gegevens een kleine waarschijnlijkheid (de “p-waarde”) hebben om te voorkomen wanneer de nulhypothese waar is (zodat p kleiner is dan de conventionele drempelwaarde van 5%), dan zullen we besluiten om de nulhypothese te verwerpen, de onderzoekshypothese te accepteren en significantie te verklaren.
H0 (half-nul) is de meest gebruikte modelspoor schaal. Je kunt makkelijk aan H0 materiaal komen en je hebt niet gigantisch veel ruimte nodig. De spoorwijdte van H0 is 16,5 millimeter.
Als er minder dan 5% kans is op een resultaat dat zo extreem is als het steekproefresultaat als de nulhypothese waar zou zijn , dan wordt de nulhypothese verworpen. Wanneer dit gebeurt, wordt het resultaat statistisch significant genoemd.
De nulhypothese en alternatieve hypothese zijn twee tegengestelde beweringen waarvan onderzoekers met behulp van een statistische test de bewijzen tegen elkaar afwegen: Nulhypothese (H0): Er is geen effect in de populatie.
Hypothesetesten is het proces van het maken van een keuze tussen twee conflicterende hypothesen. De nulhypothese , H0, is een statistische stelling die stelt dat er geen significant verschil is tussen een gehypothetiseerde waarde van een populatieparameter en de waarde die is geschat op basis van een steekproef uit die populatie.
In het verwerpingsgebied wordt de nulhypothese (H0) verworpen als de steekproefuitkomst zich in dat gebied bevindt. In dat geval is het te onwaarschijnlijk dat de steekproefuitkomst afkomstig is uit de steekproevenverdeling met als gemiddelde de waarde uit de nulhypothese.
Als we de null niet verwerpen, zijn we er niet zeker van dat het alternatief waar is - we hebben gewoon niet genoeg informatie om te zeggen dat de null onwaar is . Een bewering ondersteunen is synoniem met het vinden van genoeg bewijs om met vertrouwen te concluderen dat de bewering waar is.
Het verwerpen van de nulhypothese impliceert dat er voldoende statistisch bewijs is om te beweren dat niet nul is. Het niet verwerpen van de nulhypothese impliceert dat er niet voldoende bewijs is om een relatie aan te tonen .
Significantie wil zeggen dat iets van betekenis is. Statistische significantie betekent dat het onderwerp of het onderzochte verschijnsel meer dan toevallig lijkt te zijn aangetroffen. Daarbij baseert de onderzoeker zich op de regels van de statistiek.
Nulhypothese H0: Geteste bewering; bewering over µ of historische waarde van µ Gegeven de nulhypothese: µ = kk is een waarde van het gemiddelde gegeven µ is het populatiegemiddelde dat in het werkblad wordt besproken Alternatieve hypothese H1: Bewering die u zult aannemen in de situatie waarin het bewijs (de gegevens) sterk zijn, zodat H0 is ...
hoger onderwijs
En wat betekent dit voor het onderwijs? Steeds meer docenten en bestuurders zijn bezig om leren voor duurzame ontwikkeling een plek te geven in hun lessen en hun leeromgeving.
In plaats van de schaal te benoemen als "half-nul" of "H-nul", hebben Engelstaligen het consequent uitgesproken als /eɪtʃ oʊ/ en hebben ze het over het algemeen geschreven met de letters HO . In andere talen wordt het ook nog steeds geschreven met de letter H en het getal 0 (nul); in het Duits wordt het dus uitgesproken als [ha: 'nʊl].
Als we de nul niet verwerpen, betekent dit dat onze steekproef niet voldoende bewijs leverde om te concluderen dat het effect bestaat .
Als onze teststatistiekpositief is en groter dan de kritische waarde , dan hebben we voldoende bewijs om de nulhypothese te verwerpen en de alternatieve hypothese te accepteren. Als positief is en kleiner dan of gelijk aan de kritische waarde, dan moeten we de nulhypothese accepteren.
De p-waarde vertelt u alleen hoe waarschijnlijk het is dat de gegevens die u hebt waargenomen, zich hebben voorgedaan onder de nulhypothese. Als de p-waarde onder uw significantiedrempel ligt (meestal p < 0,05), dan kunt u de nulhypothese verwerpen , maar dit betekent niet per se dat uw alternatieve hypothese waar is.
Als de teststatistiek onder de kritische waarde ligt, accepteren we de nulhypothese.Anders verwerpen we . Wanneer de regressiefouten niet normaal zijn (maar voldoen aan alle andere aannames die we hebben gedaan), kunnen we een beroep doen op de centrale limietstelling om de gevolgtrekking te rechtvaardigen.
Lineaire regressie is een statistisch proces waarmee je een (meestal) lineair verband tussen twee grootheden kan aantonen en kwantificeren. Hierbij kies je steeds één grootheid, de onafhankelijke grootheid die op de x-as (horizontale as) van het diagram staat. De andere grootheid wordt hierdoor bepaald.
Het is fout om te zeggen dat uw resultaten de nulhypothese ondersteunen omdat de studie niet doorslaggevend is . Ook al waren de resultaten niet sterk genoeg om de nulhypothese te verwerpen, de nulhypothese zou nog steeds onjuist kunnen zijn.
Als onze statistische analyse aantoont dat het significantieniveau lager is dan de door ons vastgestelde grenswaarde (bijvoorbeeld 0,05 of 0,01), verwerpen we de nulhypothese en accepteren we de alternatieve hypothese.
De nulhypothese kan niet bewezen worden , hoewel de hypothesetest begint met een aanname dat de hypothese waar is, en het uiteindelijke resultaat de mislukking van de verwerping van de nulhypothese aangeeft. Daarom is het altijd raadzaam om te stellen 'mislukt om de nulhypothese te verwerpen' in plaats van 'accepteer de nulhypothese.
Als we de nulhypothese niet verwerpen, betekent dit dat we niet voldoende bewijs hebben om de alternatieve hypothese te ondersteunen . Het betekent echter niet noodzakelijkerwijs dat de nulhypothese zonder enige twijfel waar is.
H0 (half-nul) is de meest gebruikte modelspoor schaal. Je kunt makkelijk aan H0 materiaal komen en je hebt niet gigantisch veel ruimte nodig. De spoorwijdte van H0 is 16,5 millimeter.
Een verwerpingsgebied is een reeks waarden voor de statistische toets waarbij de nulhypothese verworpen wordt. Je bepaalt daarvoor een P-waarde waaronder jij de resultaten van de toets als significant rapporteert. Je neemt daarmee ook een bepaalde vorm van kansverdeling aan.
De z-waarde en t-waarde (ook wel z-score en t-score) geven aan hoeveel standaarddeviaties je van het gemiddelde van de verdeling verwijderd bent, mits je data een z-verdeling of een t-verdeling volgen.