Exemplu: Secțiunea de închiriere

Întrebarea de cercetare: Chiria medie lunară a unui apartament cu un dormitor în State College, Pennsylvania este mai mică de 900 USD?

Întrebarea cercetare

În această întrebare, comparăm media tuturor apartamentelor cu un dormitor de la State College (adică \ (\ mu \)) cu valoarea de $ 900. Acesta este un singur test mediu de probă. Vrem să știm dacă populația înseamnă că este mai mică de 900 $, deci acesta este un test cu coada stângă. Ipotezele noastre sunt:

Întrebarea de cercetare: Scorul mediu IQ al tuturor studenților din Campusul Mondial este de 200 de studenți mai mare decât media națională de 100?

În această întrebare comparăm media tuturor studenților World Campus STAT 200 (adică \ (\ mu \)) cu valoarea dată de 100. Acesta este un singur eșantion de test mediu. Vrem să știm dacă populația înseamnă că este mai mare de 100, deci acesta este un test cu coada dreaptă. Ipotezele noastre sunt:

  • \ (H_0: \ mu = 100 \)
  • \ (H_a: \ mu> 100 \)

Exemplu: Secțiunea de pierdere în greutate

Întrebarea de cercetare: Participanții pierd în greutate în urma unei intervenții de slăbire?

Datele au fost colectate de la un grup de participanți înainte și după o intervenție de slăbire. Datele au fost asociate de participant. Presupunând că \ (x_1 \) este greutatea unui individ înainte de intervenție și \ (x_2 \) este greutatea lor la sfârșitul studiului, dacă au slăbit atunci \ (x_1-x_2 \) ar fi un număr pozitiv (adică, mai mare de 0). Astfel, acesta este un test cu coada dreaptă. Deoarece le testăm diferența medie, parametrul pe care ar trebui să-l scriem în ipotezele noastre este \ (\ mu_d \) unde \ (\ mu_d \) este modificarea medie a greutății (înainte-după) în populație.

Ipotezele noastre sunt:

  • \ (H_0: \ mu_d = 0 \)
  • \ (H_a: \ mu_d> 0 \)

Exemplu: Sexul Secției Studenți ai Colegiului Științei

Întrebarea de cercetare: Procentul de studenți înscriși la Colegiul de Științe din Penn State care se identifică ca femei este diferit de 50%?

În această întrebare comparăm proporția tuturor studenților Penn State College of Science (adică \ (p \)) cu valoarea dată de 0,5. Acesta este un test de proporție a eșantionului unic. Vrem să știm dacă proporția populației este diferită de 0,5, deci acesta este un test cu două cozi. Ipotezele noastre sunt:

  • \ (H_0: p = 0,5 \)
  • \ (H_a: p ≠ 0,5 \)

Exemplu: Secțiunea de proprietate a câinilor

Întrebarea de cercetare: Majoritatea tuturor studenților World Campus STAT 200 dețin un câine?

Dacă majoritatea studenților dețin un câine, atunci mai mult de 50% dețin un câine. În această întrebare comparăm proporția populației pentru toți studenții World Campus STAT 200 (adică \ (p \)) cu valoarea de 0,5. Acesta este un test de proporție de eșantionare unică. Vrem să știm dacă proporția este mai mare de 0,5, deci acesta este un test cu coada dreaptă. Ipotezele noastre sunt:

  • \ (H_0: p = 0,5 \)
  • \ (H_a: p> 0,5 \)

Exemplu: Secțiunea Greutățile băieților și fetelor

Întrebarea de cercetare: În preșcolar, greutățile băieților și fetelor sunt diferite?

Comparăm greutățile a două grupuri independente: băieți și fete. Greutatea este o variabilă cantitativă, astfel încât parametrul pe care îl testăm este \ (\ mu \). Întrebarea noastră de cercetare nu presupune ce grup are greutatea mai mare, deci acesta este un test cu două cozi. Ipotezele noastre sunt:

  • \ (H_0: \ mu_b = \ mu_g \)
  • \ (H_a: \ mu_b \ ne \ mu_g \)

Notă: Aceasta este echivalentă cu \ (H_0: \ mu_b - \ mu_g = 0 \) și \ (H_a: \ mu_b - \ mu_g \ ne 0 \).

Exemplu: secțiunea de fumat în funcție de sex

Întrebarea de cercetare: Proporția bărbaților care fumează țigări este diferită de proporția femeilor care fumează țigări în Statele Unite?

În această întrebare comparăm două grupuri independente: bărbați și femei. Variabila de răspuns, fumatul, este categorică, prin urmare comparăm proporțiile. Întrebarea noastră de cercetare nu sugerează ce grup fumează mai mult, așa că avem un test cu două cozi. Ipotezele noastre sunt:

  • \ (H_0: p_1 = p_2 \)
  • \ (H_a: p_1 \ nu p_2 \)

Notă: Aceasta este echivalentă cu \ (H_0: p_1 - p_2 = 0 \) și \ (H_a: p_1 - p_2 \ ne 0 \)

Exemplu: Prezicerea SAT-Math folosind secțiunea IQ

Întrebarea de cercetare: Pot fi utilizate scorurile IQ pentru a prezice scorurile SAT-Math la populația tuturor seniori din liceul american?

Scorurile SAT-Math și IQ sunt ambele variabile cantitative. Întrebarea noastră de cercetare este despre predicție, așa că vom folosi regresia liniară simplă. Parametrul pe care îl testăm este \ (\ beta \). Întrebarea noastră de cercetare nu precizează dacă ne așteptăm ca panta să fie pozitivă sau negativă, prin urmare acesta este un test cu două cozi. Ipotezele noastre sunt:

  • \ (H_0: \ beta = 0 \)
  • \ (H_a: \ beta \ nr 0 \)

Exemplu: Relația dintre secțiunea înălțime și greutate

Întrebarea de cercetare: Există o relație pozitivă între înălțime și greutate la populația tuturor adulților americani cu vârsta peste 25 de ani?

Relația dintre două variabile cantitative se măsoară folosind corelația (r Pearson). Parametrul pe care îl testăm este \ (\ rho \). O relație pozitivă ar fi indicată printr-un coeficient de corelație pozitiv, prin urmare acesta este un test cu coadă dreaptă. Ipotezele noastre sunt:

  • \ (H_0: \ rho = 0 \)
  • \ (H_a: \ rho> 0 \)

Preferintele utilizatorului

Arcu felis bibendum ut tristique et egests quis:

  • Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris
  • Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate
  • Exceptor sint occaecat cupidatat non proident