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命令は仮説のセットを検索します。ほとんどすべての統計的仮説検定のために、唯一の二つの仮説があります。これらの仮説は、通常は "帰無仮説"や "H1"または "ハ"のフォーム "H0"で書かれている "対立仮説"。
検索検索2
はこれらの仮説の意味を解釈します。仮説は相互に排他的等式および不等式になります。例えば、 "H0：X = 0"と "ハ：X = 0！"この状況では、どのような帰無仮説状態が "×"統計値がゼロに等しいことである。一方、統計値 "x"はゼロに等しくないという対立仮説状態。これらは研究者がテストしている仮説である。これは、通常の言語でこれらの仮説を再解釈することがしばしば適切である。 X-統計量が標準化されたテストのスコア上で男性と女性の違いを表している場合例えば、、帰無仮説は、男性と女性の得点の間には違いがないことを示すことになる。買取3
このレポートの結論を見つけます。
結論へのデータポイントで証拠を仮説状態。ほとんどの統計レポートは、 "我々は帰無仮説を棄却しない" "我々は対立仮説を支持して帰無仮説を棄却"したり、オリジナルの仮説の観点から、これらの結論を再解釈することができる形で彼らの結論を与える。標準化されたテストで性差に関する統計的研究は対立仮説を支持して帰無仮説を拒否した場合たとえば、あなたは、これを言い換えることができます "と報告書は、男性と女性のテストの点数の間に有意な差があることを示した。"グラフィックiPhone 4の
この研究のp値を検索します。
p値は、おそらく統計的仮説検定の情報の最も重要な部分であり、まだ多くの非統計学者はその解釈でそれを無視する。 p値は、通常は、しばしば暗黙括弧内の統計レポート、[Eの結論部に位置しています。 gであった。 "我々は、帰無仮説（P =
0。03）拒絶する"]。 p値の数学的な定義は素人のために複雑になるかもしれませんが、解釈するための簡単な方法は、それは結論の証拠の "強さ"です。帰無仮説を棄却するためのゼロショー強い証拠に、p値近い、1ショーより強い証拠に（または拒否しない）帰無仮説を受け入れるために、p値近いながら。
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