Hypotesetest

Denne artikkelen tar for seg temaet Hypotesetest fra en omfattende og detaljert tilnærming, med sikte på å gi en fullstendig og oppdatert visjon av dette emnet av interesse. Langs disse linjene vil ulike aspekter knyttet til Hypotesetest bli utforsket, fra dets opprinnelse og historie til dets innvirkning på dagens samfunn. Relevante data, nyere studier og dybdeanalyser vil bli presentert som lar leseren forstå viktigheten og relevansen av Hypotesetest i dag. Likeledes vil det bli tilbudt refleksjoner og perspektiver for å berike forståelsen av dette temaet og fremme en berikende debatt.

En hypotesetest er en statistisk testmetode av en antakelse eller påstand om egenskaper ved en eller flere populasjoner. Når man tester en slik hypotese må man vurdere utsagnskraften med grunnlag i informasjon som er oppnådd ved tilfeldig utvalg fra populasjonen, og trekke slutninger på tross av usikkerhet.

Framgangsmåte

Før man tester en hypotese må man formulere en nullhypotese H0 og en alternativ hypotese H1. H0 er den hypotesen vi vil undersøke om vi har grunnlag for å forkaste, mens H1 er hypotesen vi vil underbygge. Disse to hypotesene må være komplementære ettersom forkasting av den ene automatisk fører til akseptering av den andre. Nullhypotesen har som regel bare én verdi for en parameter mens alternativhypotesen ofte har mer enn én verdi (større enn, mindre enn eller ulik). Hvis vi for eksempel har mistanke om at en terning gir 6 oftere enn den skal, og vi ønsker å teste det, kan hypotesene formuleres på denne måten:

H0:
H1:

Etter testen må man velge hvilke verdier av en stokastisk variabel T som er slik at H0 kan forkastes. T kalles da for testobservatoren. T-verdiene som gir forkasting av H0 er i forkastingsområdet R for testen. Forkastingsområdet velger man etter hvor sikker man vil være på at resultatet er rett. Ofte er man fornøyd med en hypotesetest hvis P(forkaste H0|H0 er sann)<0,05. Vi sier da at signifikansnivået er 0,05.

Feiltyper

Når det gjelder hypotesetesting, er det to feil man kan gjøre. Vi kan forkaste H0 når H0 er riktig, eller vi kan unnlate å forkaste H0 når H1 er riktig.

H0 er riktig H1 er riktig
Ikke forkast H0 Riktig konklusjon Type II feil
Forkast H0 Type I feil Riktig konklusjon

Sannsynlighetene for de to typene feil betegnes ofte som henholdsvis α og β.

α=P(Type I feil)
β=P(Type II feil)

Vi ser at både α og β er sannsynligheter for å foreta feil slutning, og vi ønsker derfor at begge to skal være minst mulig. Nå er det imidlertid slik at reduksjon av den ene vil føre til en økning i den andre. Samtidig anses type I feil som en generelt mer alvorlig feil enn type II.

Valg av forkastningsområde endrer α og β. Hvis vi har et stort forkastningsområde er det stor sannsynlighet for type I feil og mindre sannsynlighet for type II feil. Og hvis vi minker forkastningsområde blir det mindre sannsynlighet for type I feil og større sannsynlighet for type II feil.

Konklusjon

En konklusjon av en hypotesetest kan kort sagt formuleres på en av følgende måter[1]:

  1. H0 forkastes på signifikansnivå α
  2. H0 forkastes ikke på signifikansnivå α

Referanser