Статистические гипотезы

Перед тем, как говорить об уровне значимости, следует осветить тему гипотез, для которых этот уровень статистической значимости и определяется.
Конечно, после оценки анализа выборочных данных, которые у вас получились на основе генеральной совокупности, вы можете выдвинуть (предположить) гипотезу - утверждение, которое вы собираетесь либо подтвердить, либо опровергнуть.
Для статистиков бывают две гипотезы (вообще их 4, но мы поговорим про основные):
• нулевая гипотеза (Н0) – делает предположение о том, что различия между сравниваемыми выборками отсутствуют. Её математический смысл состоит в том, что различия между двумя выборками или вероятностями событий стремятся к нулю. На самом деле различия могут отклоняться от 0, но не оказаться достоверными.
Если различия между выборками несущественные, то на основе статистического теста нулевая гипотеза отвергается и заключается, что:
«Достоверных различий между выборками не обнаружено».
Как правило, исследователь стремится опровергнуть нулевую гипотезу, и доказать следующее:
• различия между выборками есть
• различия достоверны
Следующая гипотеза - альтернативная:
• альтернативная гипотеза (Н1) – говорит, что различия между выборками есть.
В результате проверки нулевая гипотеза либо принимается, либо отвергается. При этом есть риск допустить ошибки первого рода, второго… тут появляется и уровень значимости, и мощность критерия, и критерий Стьюдента... Но это уже совсем другая история, как говорится одним известным человеком… 🥸
#медицина #статистика #врач #гипотеза #статистик #исследование #medstatsolutions #диссертация #статья