2.5 : בדיקות השערות סטטיסטיות

A hypothesis is a proposed explanation or assumption about a population parameter that serves as the basis for testing and analysis.

The null hypothesis, or H₀, assumes no significant difference or relationship between the variables under study. In contrast, the alternative hypothesis, or H₁, suggests a significant difference or relationship between the studied variables.

Statistical significance is tested to check the acceptance of either hypothesis with substantial evidence to support the claim.

Hypothesis testing is vital in making informed decisions based on data and determining if adequate evidence supports or refutes a hypothesis.

For instance, it assesses a new drug's effectiveness by comparing the treatment and control groups.

It can also elucidate relationships, such as the correlation between smoking and lung cancer, or gauge the impact of strategies, like marketing campaigns, on sales.

Lastly, it can measure satisfaction differences, such as by examining customer responses to different product versions.

בדיקות השערות הן הליך סטטיסטי קריטי המאפשר קבלת החלטות מושכלות ומבוססות על ראיות. התהליך מתחיל עם השערה, שהיא הסבר זמני או ניבוי לגבי פרמטר באוכלוסייה. השערה זו יכולה להיות השערה אפסית (H_0), המצביעה על כך שאין השפעה או הבדל, או השערה חלופית (H_a), המציעה שיש השפעה או הבדל.

מובהקות סטטיסטית מודדת את הסיכוי שהתוצאה שנצפתה התרחשה במקרה. אם סיכוי זה, הידוע בשם ערך p, נמוך ממגבלה שנקבעה מראש, בדרך כלל 0.05 או 0.01, הוא מספק ראיה חזקה נגד ההשערה האפסית, ומעריך את התוצאה מובהקות סטטיסטית.

בדיקת השערות היא קריטית לקבלת החלטות ולהסקת מסקנות מדויקות על אוכלוסיות לדוגמה, חברת תרופות עשויה לבדוק את היעילות של תרופה חדשה בהפחתת רמות הכולסטרול. ההשערה האפסית תציין שהתרופה אינה משפיעה, בעוד שההשערה החלופית תציין שהיא משפיעה. בדיקות השערות יכולות לקבוע האם יש מספיק ראיות לתמוך בטענה על יעילות התרופה.

באופן דומה, חוקר החוקר הבדלים בהכנסות בין שתי קבוצות עובדים ישתמש בבדיקת השערות. ההשערה האפסית תציע שאין הבדל, בעוד שההשערה החלופית תציע שיש הבדל. הבדיקה תסייע לקבוע אם קיימות מספיק ראיות לדחיית ההשערה האפסית. אם זו תהיה התוצאה, החוקר יסיק שיש הבדל משמעותי סטטיסטית בהכנסות.

בדיקות השערות הן חלק חיוני מהניתוח הסטטיסטי. הן מספקות גישה שיטתית ומדויקת להערכת טענות ולקבלת החלטות על סמך ראיות סטטיסטיות.

Tags

Hypothesis Testing Null Hypothesis Alternative Hypothesis Statistical Significance P value Decision making Statistical Analysis Evidence based Decisions Population Parameter Effect Size Cholesterol Levels Income Differences Systematic Approach

From Chapter 2:

article

Now Playing

2.5 : בדיקות השערות סטטיסטיות

Biostatistics: Introduction

1.9K Views

article

2.1 : ביומטריה: סקירה כללית

Biostatistics: Introduction

219 Views

article

2.2 : נתונים: סוגים והתפלגות

Biostatistics: Introduction

688 Views

article

2.3 : מיקום מרכזי: ניתוח

Biostatistics: Introduction

137 Views

article

2.4 : נתונים: שונות: ניתוח

Biostatistics: Introduction

126 Views

article

2.6 : דיוק ושגיאות בבדיקת השערות

Biostatistics: Introduction

172 Views

article

2.7 : שיטות סטטיסטיות לניתוח נתונים פרמטריים: ANOVA

Biostatistics: Introduction

275 Views

article

2.8 : שיטות סטטיסטיות לניתוח נתונים פרמטריים: ANOVA

Biostatistics: Introduction

1.6K Views

article

2.9 : טכניקות הסקת מסקנות סטטיסטיות בבדיקת השערות: נתונים פרמטריים מול נתונים א-פרמטריים

Biostatistics: Introduction

113 Views

article

2.10 : מחקר ביו-פרמצבטי: יסודות המחקר הקליני

Biostatistics: Introduction

117 Views

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved