Obsah
Dvojúrovňové hypotézy sa líšia od jednostranných, pretože v dvoch chvostoch sú dve odlišné oblasti odmietnutia, zvyčajne keď sú príslušné čísla príliš veľké alebo príliš malé. Vedci používajú tieto predpoklady, aby im pomohli v zložitejších testoch.
Dvojité hypotézy pomáhajú vedcom vyvinúť lepšie experimenty (Ryan McVay / Photodisc / Getty Images)
frak
Chvosty sú dve bočné oblasti paraboly, ktoré siahajú ďaleko od centrálneho vyvýšenia krivky. Čiary sú kontinuálne a majú potenciál rozšíriť sa do nekonečna podľa tvaru krivky. Chvost môže začať na rôznych úrovniach krivky, v závislosti na rôznych úrovniach vedeckej rigoróznosti. Väčšina experimentov však vyžaduje aspoň dve štandardné odchýlky, čo je ekvivalentné 5 a 95% hladinám krivky.
Nulová hypotéza
Nulová hypotéza je štandardná pozícia experimentu s dvojstrannou hypotézou. Nová teória zahŕňa odmietnutie nulovej hypotézy. Napríklad nulová hypotéza môže byť, že gravitácia urýchľuje objekty rýchlosťou 9,8 metra za sekundu. Na odmietnutie tejto hypotézy by sa malo vykonať mnoho experimentov. Ak by existovali výraznejšie výsledky nad alebo pod navrhovaným číslom pre dvojúrovňovú hypotézu, potom by mohla byť nulová hypotéza zamietnutá a mohlo by byť poskytnuté nové zrýchlenie.
Testy Z a T
Dvojúrovňová hypotéza môže byť reprezentovaná štandardnou Gaussovou krivkou alebo chaotickejšou krivkou s kompletným súborom údajov. Keď sa použije Guassianova krivka, použije sa T test na určenie, či je nulová hypotéza zamietnutá. Keď sa použije kompletný súbor údajov, použije sa test Z na určenie, či je nulová hypotéza zamietnutá.Každý test má priradenú štatistickú tabuľku, ktorá koreluje so štandardnou odchýlkou údajov.
Jednostranný test
Jednostranný test je tiež mocným nástrojom na hodnotenie hypotéz. Používa sa však pri testovaní údajov len jedným smerom, čo môže byť v mnohých prípadoch užitočné a zmysluplné. Napríklad pri testovaní nového lieku je možné, že záujem je len porovnať, ak je menej účinný ako súčasná alternatíva trhu. Inými slovami, na schválenie nie je potrebné testovať, či je liek podstatne lepší ako alternatíva; ale len ak je horšie.