Mi az a kétirányú teszt?
A statisztikákban a kétirányú teszt olyan módszer, amelyben az eloszlás kritikus területe kétoldalas, és megvizsgálja, hogy a minta nagyobb vagy kevesebb-e, mint egy bizonyos értéktartomány. A nullhipotézis tesztelésében és a statisztikai szignifikancia tesztelésében használják. Ha a vizsgált minta valamelyik kritikus területre esik, akkor a nulla hipotézis helyett az alternatív hipotézist kell elfogadni. A kétirányú teszt a nevét a normál eloszlás mindkét farka alatti terület teszteléséből kapja, bár a teszt felhasználható más nem normál eloszlásokban is.
Kulcs elvihető
- A statisztikákban egy kétirányú teszt olyan módszer, amelyben az eloszlás kritikus területe kétoldalas, és megvizsgálja, hogy a minta nagyobb-e vagy kevesebb-e, mint egy bizonyos értéktartomány. Ez a nullhipotézis tesztelésénél és tesztelésénél használatos. statisztikai szignifikancia szempontjából.Ha a vizsgált minta valamelyik kritikus területre esik, akkor a nulla hipotézis helyett az alternatív hipotézist fogadják el. Általában kétoldalas teszteket alkalmaznak a szignifikancia meghatározására 5% -os szinten, azaz a az eloszlás 2, 5% -kal csökken.
Vigyázzon, figyelje meg, ha a statisztikai teszt egy- vagy kétfázisú, mivel ez nagymértékben befolyásolja a modell értelmezését.
Kétlépéses szignifikancia-teszt. Investopedia
Hogyan működik a kétirányú teszt
A következtetési statisztikák alapfogalma a hipotézis tesztelése, amelynek célja annak megállapítása, hogy egy állítás igaz-e vagy sem, adott populációs paraméter alapján. Kétoldalú tesztnek nevezzük azt a tesztelést, amelynek beprogramozása arra irányul, hogy a minta átlaga jelentősen meghaladja-e és lényegesen alacsonyabb-e a populáció átlagán.
A kétirányú teszt célja egy meghatározott adattartomány mindkét oldalának megvizsgálása, ahogyan azt a valószínűségi eloszlás jelöli. A valószínűség-eloszlásnak egy előre meghatározott szabványok alapján meghatározott eredmény valószínűségét kell képviselnie. Ez megköveteli egy olyan határ meghatározását, amely jelzi a tartományba eső legmagasabb (vagy felső) és a legalacsonyabb (vagy alsó) elfogadott változó értékeket. Bármely adatpont, amely a felső határ felett vagy az alsó határ alatt létezik, az elfogadási tartományon kívül esik, és az elutasítási tartománynak nevezett területen.
Nincs elfogadható szabvány az elfogadási tartományon belül létező adatpontok számára. Azokban az esetekben, amikor pontosságra van szükség, például gyógyszerkészítmények előállításakor, 0, 001% vagy ennél alacsonyabb kilökési arány indítható be. Azokban az esetekben, amikor a pontosság kevésbé kritikus, mint például a termékzsákban lévő élelmiszerek száma, az 5% -os kilökési arány megfelelő lehet.
Példa egy kétirányú tesztre
Hipotetikus példaként képzelje el, hogy egy új tőzsdei bróker (XYZ) azt állítja, hogy ügynöki díjai alacsonyabbak, mint a jelenlegi tőzsdei bróker (ABC). A független kutatóintéktől rendelkezésre álló adatok azt mutatják, hogy az összes ABC bróker ügyfél átlagos értéke és szórása 18 dollár, illetve 6 dollár.
100 ABC ügyfélből vett mintát vesznek, és a bróker díjakat kiszámítják az XYZ bróker új kamatlábaival. Ha a minta átlaga 18, 75 USD, és a minta szórása 6 USD, lehet-e következtetni az ABC és az XYZ bróker közötti átlagos brókerszámlán?
- H 0: Nullhipotézis: átlag = 18H 1: Alternatív hipotézis: átlag <> 18 (ezt akarjuk bizonyítani.) Elutasítási régió: Z <= - Z 2, 5 és Z> = Z 2, 5 (5% -os szignifikanciaszintet feltételezve, osztja mindkét oldalon 2, 5-et. Z = (a minta átlag - átlag) / (std-dev / sqrt (a minták száma)) = (18, 75-18) / (6 / (sqrt (100)) = 1, 25
Ez a számított Z érték a következő határértékek közé esik: - Z 2, 5 = -1, 96 és Z 2, 5 = 1, 96.
Ez arra a következtetésre jut, hogy nincs elegendő bizonyíték arra a következtetésre, hogy bármilyen különbség van a meglévő bróker és az új bróker között. Alternatív megoldásként ugyanazon következtetést vonja le a p-érték = P (Z <-1, 25) + P (Z> 1, 25) = 2 * 0, 1056 = 0, 2112 = 21, 12%, amely nagyobb, mint 0, 05 vagy 5%.
Különleges megfontolások: Véletlenszerű mintavétel
A kétirányú teszt gyakorlatilag alkalmazható egy vállalkozás bizonyos termelési tevékenységei során is, például cukorka előállításakor és csomagolásakor egy adott létesítményben. Ha a gyártóüzem táskánként 50 édességet jelöl ki célként, és elfogadható 45–55 édesség közötti eloszlást mutat, akkor minden olyan zsákot, amelynek 45 vagy annál alacsonyabb mennyisége van, vagy 55 felett, az elutasítási tartományon belül kell tekinteni
Annak ellenőrzése érdekében, hogy a csomagolási mechanizmusok megfelelően vannak-e kalibrálva, hogy megfeleljenek a várt teljesítménynek, véletlenszerű mintavétel vehető a pontosság megerősítésére. Ahhoz, hogy a csomagolási mechanizmusokat pontosnak lehessen tekinteni, táskánként átlagosan 50 cukorka kell, megfelelő eloszlással. Ezenkívül az elutasítási tartományba eső zsákok számának a hibaarányként elfogadhatónak ítélt valószínűség-eloszlási határon belül kell lennie.
Ha elfogadhatatlan elutasítási arányt fedeznek fel, vagy ha az átlag túlságosan eltér a kívánt átlagtól, akkor a hiba kijavításához szükség lehet a létesítményre vagy a hozzá kapcsolódó felszerelésre. A kétirányú vizsgálati módszerek rendszeres használata hozzájárulhat ahhoz, hogy a termelés hosszú távon korlátozottan maradjon.
Két farok versus egy farkú teszt
Ha egy hipotézis tesztet állítanak fel annak kimutatására, hogy a minta átlaga magasabb vagy alacsonyabb lenne, mint a populáció átlaga, akkor ezt egyoldalú tesztnek nevezik. Az egyfarkú teszt a nevét a normál eloszlás egyik farka (oldala) alatti terület teszteléséből kapja. Az egyoldalú teszt használatakor az elemző megvizsgálja a kapcsolat egyik irányába mutató kapcsolat lehetőségét, és teljesen figyelmen kívül hagyja a másik irányba mutató kapcsolat lehetőségét.
Ha a vizsgált minta az egyoldalú kritikus területre esik, akkor a nulla hipotézis helyett az alternatív hipotézist kell elfogadni. Az egyoldalú teszt irányhipotézisnek vagy iránytesztnek is nevezik.
