การทดสอบสมมติฐานและการสรุปผลในบริบท
แนะนำใหม่| English | ความหมาย |
|---|---|
| significance level/sɪɡˈnɪfɪkəns ˈlevl/ | ระดับนัยสำคัญ |
โอกาสสามารถอธิบายผลลัพธ์นี้ได้หรือไม่?
- โรงงานอ้างว่าสินค้าเสียเพียง 10% ตัวอย่างที่เก็บมาพบความเสียหายน้อยกว่าที่อ้าง แต่โอกาสเพียงอย่างเดียวอาจอธิบายความแตกต่างได้บางส่วน
- บทเรียนนี้ศึกษา ระดับนัยสำคัญ: ขอบเขตความน่าchosenเพื่อปฏิเสธสมมติฐานศูนย์
เลือกโครงสร้างทางคณิตศาสตร์
- ระบุ H₀ และ H₁ ในพารามิเตอร์ประชากรก่อนตรวจสอบผลลัพธ์ คำนวณความน่าจะเป็นของหางที่เหมาะสมภายใต้ H₀ ปฏิเสธ H₀ เมื่อหลักฐานสอดคล้องกับกฎระดับนัยที่กำหนด; มิฉะนั้นระบุว่าไม่มีหลักฐานเพียงพอ
- ระบุอินพุตที่อนุญาตและหน่วยก่อนทำการคำนวณ สมการควรแสดงความสัมพันธ์ ไม่ใช่แค่บันทึกการกดเครื่องคิดเลข
ในระดับ 5% ค่า p คือ 0.07 สำหรับ H₀:p=0.1. ข้อสรุปที่ถูกต้องคืออะไร?
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
0.07 เกินเกณฑ์ 0.05 ดังนั้นข้อมูลจึงไม่เป็นไปตามเงื่อนไขนัยสำคัญ นี่ไม่ใช่การพิสูจน์ว่า H₀ เป็นจริง - ข้อมูลมีเพียงพยานที่อ่อนเกินไปที่จะปฏิเสธมัน
ทำตัวอย่างที่ผ่านการตรวจสอบ
- ตรวจสอบผลลัพธ์เทียบกับปริมาณเริ่มต้น แทนค่าลงในความสัมพันธ์เดิม หรือเปรียบเทียบกราฟกับคำตอบเชิงตัวเลขเมื่อเหมาะสม
สำหรับ H₀:p=0.1 และ H₁:p>0.1 เมื่อ n=10 การสังเกตข้อบกพร่องอย่างน้อย 3 ครั้งมีโอกาส 1-(0.9^10+10×0.1×0.9^9+45×0.1²×0.9^8)≈0.070191. ที่ระดับ 5% นี้เป็นหลักฐานที่ไม่เพียงพอที่จะสรุปว่าอัตราข้อบกพร่องเกิน 10%
การทดสอบสมมติฐานและการสรุปผลในบริบท
ระบุ H₀ และ H₁ ในพารามิเตอร์ประชากรก่อนตรวจสอบผลลัพธ์
เปรียบเทียบแบบจำลองกับกรณีที่มีตัวอย่างวิธีทำ และอธิบายการเปลี่ยนแปลงหนึ่งอย่าง
จงหาค่าระดับนัยสำคัญที่เขียนเป็นทศนิยมสำหรับ 5%
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
5% หมายถึง 5/100=0.05
ทดสอบทางลัดที่ดูน่าเชื่อถือ
- การไม่ปฏิเสธ H₀ ไม่ได้พิสูจน์ว่า H₀ เป็นจริง เลือกหางจาก H₁ ไม่ใช่เลือกจากหางที่ให้ผลลัพธ์เล็กที่สุด นัยทางสถิติไม่ได้วัดขนาดของผลกระทบในทางปฏิบัติ
- เมื่อทางลัดล้มเหลว ให้ระบุสมมติฐานที่มันทำลายรักษาค่าที่แม่นยำจนถึงการทศนิยมตามโจทย์กำหนดเท่านั้น
การไม่ปฏิเสธสมมติฐานศูนย์พิสูจน์ได้ว่าสมมติฐานนั้นเป็นจริง ข้ออ้างนี้ผิด อธิบายว่าข้ออ้างนี้ละเมิดนิยามหรือสมมติฐานใด
ค่า p แบบทางเดียวที่ถูกต้องคือ 0.03 ที่ระดับ 5% ให้กรอก 1 เพื่อปฏิเสธ หรือ 0 เพื่อไม่ปฏิเสธ
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
ความน่าจะเป็นที่หาง 0.03 ที่ถูกต้องอยู่ต่ำกว่า 0.05 ดังนั้นปฏิเสธ H₀ นี่คือหลักฐาน ไม่ใช่ข้อพิสูจน์
การไม่ปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ไม่ได้พิสูจน์ว่าสมมติฐานนั้นเป็นจริง
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
การไม่ปฏิเสธ H₀ ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ว่า H₀ เป็นจริง ให้เลือกหางจาก H₁ ไม่ใช่จากหางที่ให้ผลลัพธ์เล็กที่สุด ความมีนัยสำคัญทางสถิติไม่ได้วัดขนาดของผลกระทบในทางปฏิบัติ
ตีความสถานการณ์ใหม่
- สรุปด้วยประโยคเกี่ยวกับประชากรและข้ออ้างเดิม ระบุสมมติฐานของโมเดลและพิจารณาว่าการเก็บตัวอย่างรองรับสมมติฐานเหล่านั้นหรือไม่
- คำตอบที่สมบูรณ์ต้องให้ผลลัพธ์ทางคณิตศาสตร์และอธิบายความหมายของมัน ตรวจสอบว่ามันเป็นไปได้ในบริบทที่กำหนดหรือไม่
หา P(X≥3) สำหรับ X เป็น Distribution ปกติ (binomial)(10,0.1)
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
รวมความน่าจะเป็นแบบปกติสำหรับ k=3 ถึง 10; หรือใช้ 1-P(X≤2)=0.0701908264 แทนได้
จับคู่แต่ละคำศัพท์ในการทดสอบกับบทบาทของมัน
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
สมมติฐานถูกกำหนดก่อนตรวจสอบข้อมูล และด้านตาม (tail) ขึ้นอยู่กับ H₁; ค่า p会被เปรียบเทียบกับระดับนัยที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ใช้สิ่งนี้ในหลักสูตรของคุณ
- การประยุกต์ใช้และการตีความสำหรับการประเมินครั้งแรก-2021 ระดับ HL. นี่คือส่วนสนับสนุนแนวคิดที่จัดทำขึ้นเอง; ต้องใช้คู่มือฉบับเต็มเพื่อยืนยันวัตถุประสงค์ทุกข้อ
- ให้วิธีการก่อนคำตอบสุดท้าย และใช้กฎเครื่องคิดเลขและสูตรของใบคำถาม ทบทวนคำตอบที่ผิดโดยการหาขั้นตอนที่ไม่ถูกต้องเป็นครั้งแรก
ขอบเขตความน่า chosen เพื่อปฏิเสธสมมติฐานศูนย์ เลือกความสัมพันธ์ แสดงวิธีการ ตรวจสอบสมมติฐาน และตีความผลลัพธ์