Statistika: Testování hypotéz

<p>Pravděpodobnost správného zamítnutí nulové hypotézy, která neplatí (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Chyba druhého druhu (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Nulová hypotéza předpokládá rovnost, alternativní zahrnuje rozdíl. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Úroveň významnosti, na které zamítáme nulovou hypotézu. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Číslo, které odděluje obor přijetí a obor zamítnutí nulové hypotézy. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Nejprve zvolit hladinu významnosti a poté formulovat hypotézy. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Jednostranná alternativní hypotéza. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Výsledek je považován za statisticky nevýznamný. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Chyba prvního druhu a chyba druhého druhu. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Interpretaci je nutné provádět vždy na předem stanovené hladině významnosti. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Musíme zohlednit typ dat a parametry testu. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Jednostranná alternativní hypotéza. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Porovnáme výsledek s kritickou hodnotou nebo p-hodnotou. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>ANOVA (Analýza rozptylu). (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Nulová hypotéza není zamítnuta a výsledek je nevýznamný. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Kritický obor. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Parametrické testy vyžadují, aby data měla určité rozdělení. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Shapirův-Wilkův test (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Data musí mít normální rozdělení. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Data, která obsahují extrémní hodnoty. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Test normality. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Rozptyl dat musí být konstantní. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Porovnání typu dat a normality dat. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Neparametrický test (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Parametrické testy = Vyžadují normalitu dat Neparametrické testy = Nezávisí na charakteristikách populace Shapirův-Wilkův test = Vhodný pro malé soubory dat Kolmogorov-Smirnovův test = Používá se pro posouzení normality dat</p> Signup and view all the answers

<p>Shapirův-Wilkův test = Controla několik desítek pozorování Kolmogorov-Smirnovův test = Test normality pro vyšší počet pozorování T-test = Porovnání průměrů dvou skupin Mann-Whitneyho test = Porovnání medianů dvou skupin</p> Signup and view all the answers

<p>Normalita dat = Očekávání normálního rozdělení v datech Homoskedasticita = Shoda rozptylů mezi skupinami Nulová hypotéza = Hypotéza, že není žádný efekt Alternativní hypotéza = Hypotéza, že existuje efekt nebo rozdíl</p> Signup and view all the answers

<p>T-test = Parametrické srovnání dvou skupin ANOVA = Parametrické srovnání více skupin Wilcoxonův test = Neparametrické srovnání dvou skupin Kruskal-Wallisův test = Neparametrické srovnání více skupin</p> Signup and view all the answers

<p>Shapirův-Wilkův test = Malé datové soubory Kolmogorov-Smirnovův test = Velké datové soubory Anderson-Darlingův test = Obecné testování normality Lillieforsův test = Ověření normality bez znalosti parametru</p> Signup and view all the answers

<p>Párový t-test = Dva závislé soubory ANOVA = Analýza více než dvou skupin dat Z-test = Dva nezávislé soubory Korelace = Zkoumání vztahu mezi dvěma proměnnými</p> Signup and view all the answers

<p>Kritická hodnota = Hodnota oddělující obor přijetí a kritický obor P-hodnota = Nejnižší hladina významnosti k zamítnutí nulové hypotézy Obor přijetí = Množina hodnot, ve které nezamítáme nulovou hypotézu Alternativní hypotéza = Hypotéza, která popírá platnost nulové hypotézy</p> Signup and view all the answers

<p>Chyba prvního druhu = Zamítnutí nulové hypotézy, i když je pravdivá Chyba druhého druhu = Nepřijetí nulové hypotézy, i když je nepravdivá Typ I chyba = Stejný název jako chyba prvního druhu Typ II chyba = Stejný název jako chyba druhého druhu</p> Signup and view all the answers

<p>Zvolení hladiny významnosti = První krok v testování hypotéz Formulace hypotéz = Důležité pro přípravu testu Výpočet p-hodnoty = Porovnání s hladinou významnosti Interpretace výsledků = Poslední krok v procesu testování</p> Signup and view all the answers

<p>Jednostranná hypotéza = Hypotéza o větší nebo menší hodnotě než určité číslo Oboustranná hypotéza = Hypotéza o nerovnosti hodnotě Parametrický test = Test vyžadující určité předpoklady o datech Neparametrický test = Test, který nespecifikuje předpoklady o datech</p> Signup and view all the answers

Statistické testy, které předpokládají specifické rozdělení dat, obvykle normální. Například t-test nebo ANOVA.

Statistické testy, které nekladou podmínky na rozdělení dat, jako například normální rozdělení. Například Wilcoxonův test nebo Kruskal-Wallisův test.

Test, který se používá k posouzení, zda se data řídí určitým rozdělením, například normálním rozdělením. Mezi nejběžnější testy normality patří Shapirův-Wilkův test a Kolgomorův-Smirnovův test.

Předpoklad, že rozptyly dat ve srovnávaných skupinách jsou stejné.

Typ dat, který má číselné hodnoty a dá se s ním provádět matematické operace.

Předpoklad, že data jsou nezávislá, což znamená, že jedno pozorování neovlivňuje hodnoty ostatních pozorování.

Hypotéza, která se v testování hypotéz snaží vyvrátit. Popisuje očekávaný stav věcí.

Hypotéza, která se v testování hypotéz snaží potvrdit. Popisuje alternativní stav věcí.

Chyba prvního druhu nastává, když zamítneme nulovou hypotézu (H0), která je ve skutečnosti pravdivá. Jinými slovy, my tvrdíme, že výrobek je vadný, i když ve skutečnosti vadný není.

Chyba druhého druhu nastává, když nezamítneme nulovou hypotézu (H0), která je ve skutečnosti nepravdivá. My tvrdíme, že výrobek není vadný, i když ve skutečnosti vadný je.

Míra spolehlivosti testu, která vyjadřuje pravděpodobnost, že správně zamítneme nulovou hypotézu, která neplatí. Chceme ji co nejvyšší.

Pravděpodobnost chyby prvního druhu. Udává, jak velká je šance, že my zamítneme nulovou hypotézu, i když je pravdivá.

Hypotéza, která předpokládá, že neexistuje žádný rozdíl nebo efekt. Často se snažíme vyvrátit tuto hypotézu.

Hypotéza, která tvrdí, že existuje rozdíl, vztah nebo efekt mezi skupinami dat, proti tomu co tvrdí nulová hypotéza.

Statistický test používaný k porovnání průměrů dvou skupin nezávislých dat.

Statistický test používaný k porovnání průměrů dvou skupin závislých dat.

Statistický test používaný k porovnání průměrů více než dvou skupin nezávislých dat.

Testovací kritérium je statistika (číslo), která nám pomáhá rozhodnout o zamítnutí nebo nezamítnutí nulové hypotézy. Je vybráno podle typu dat a testu.

Míra pravděpodobnosti, že bychom pozorovali naše data, kdyby nulová hypotéza byla pravdivá.

Hladina významnosti (α) je pravděpodobnost, s jakou se mýlíme, když nulovou hypotézu zamítneme, ačkoliv je pravdivá.

Kritická hodnota je hodnota testovacího kritéria, která odděluje obor přijetí a kritický obor.

Obor přijetí je množina hodnot testovacího kritéria, ve které nezamítáme nulovou hypotézu.

Kritický obor je množina hodnot testovacího kritéria, ve které zamítáme nulovou hypotézu.

Chyba prvního druhu je zamítnutí nulové hypotézy, ačkoliv je pravdivá.

Chyba druhého druhu je nezamítnutí nulové hypotézy, ačkoliv je nepravdivá.

Interpretace výsledků statistického testu by měla jasně uvádět hladinu významnosti a formulovat závěr o zamítnutí nebo nezamítnutí nulové hypotézy.

Kroky k provedení statistického testu hypotéz zahrnují volbu hladiny významnosti, formulaci hypotéz, výběr testovacího kritéria, výpočet testovacího kritéria, porovnání s kritickou hodnotou a konečné vyhodnocení závěru.

Parametrické testy vyžadují, aby data měla specifické rozdělení, obvykle normální rozdělení.

Neparametrické testy nezávisí na rozdělení dat, takže se hodí pro širokou škálu dat, vč. extrémních hodnot.

Test normality se používá k ověření, zda se data řídí normálním rozdělením, což je nezbytné pro některé typy statistických testů.

Shapirův-Wilkův test je vhodný pro malé soubory dat (<100 pozorování) a slouží k ověření normality.

K rozhodnutí, zda použijeme parametrický nebo neparametrický test, nám pomáhá test normality a zvážení typu dat a srovnávaných skupin.