Gipoteza nima va uni qanday shakllantirish kerak?

Parametrik gipoteza. Miqdoriy va sifat ma'lumotlarini tahlil qilish
Kirsti Uilyamson, Amanda Bow, talabalar, akademiklar va mutaxassislar uchun tadqiqot usullari (Ikkinchi nashr), 2002 yil
Inferensial statistika.
Ular assotsiatsiya kuchi yoki statistik ahamiyatlilik testlari yordamida gipotezalarni tekshirish uchun ishlatiladi. Ikkinchisi guruhlar o'rtasidagi kuzatilgan farqlar "haqiqiy" farqlar bo'lishi mumkinmi yoki tasodifiyligini aniqlaydi.
Parametrik statistika - oddiy populyatsiya yoki taqsimotni taxmin qilishni talab qiladi. Ular interval darajasi va nisbat ma'lumotlari bilan ishlatiladi. Bunga misollar:
Ikki guruhning o'rtacha ballari o'rtasidagi statistik farq muhim yoki yo'qligini aniqlaydigan mahsulot momentining korrelyatsiya koeffitsienti - ikki o'zgaruvchi o'rtasidagi chiziqli bog'lanish darajasini o'lchaydi.

Parametrik bo'lmagan statistika - taqsimlanmagan deb hisoblanadi, ya'ni ular oddiy populyatsiyani qabul qilishni talab qilmaydi. Ular zaifroq taxminlarni o'z ichiga olganligi sababli, ular parametrik testlarga qaraganda kamroq kuchga ega va bir xil ahamiyatga ega bo'lish uchun kattaroq namunalarni talab qiladi. Muhimlik darajasi - natijaning tasodifan olinganligi ehtimoli (masalan, namunadagi ikki yosh guruhlari va ularning kutubxonadan foydalanish chastotasi o'rtasidagi kuzatilgan farq). Odatda 0,05 yoki 0,01 ga o'rnatiladi, ya'ni 5% yoki 1% ehtimollik tasodifan natijaga olib kelgan. Agar 0,05 ahamiyatlilik darajasi ishlatilsa, siz shuni aytasiz, chunki sizning natijangiz tasodif tufayli bo'lganligining atigi 5% ehtimoli bor, bu o'zgaruvchilar o'rtasida statistik jihatdan muhim bog'liqlik mavjudligi (aniq bo'lmasa ham). E'tibor bering, ushbu statistik testlar faqat bitta o'zgaruvchiga emas, balki o'zgaruvchilarni taqqoslashga nisbatan qo'llaniladi, masalan, yosh darajalari. Shuni ta'kidlash kerakki, tadqiqot natijalarining statistik tahlili hech qachon gipotezani aniq isbotlay olmaydi, faqat ma'lum bir ehtimollik darajalarida uni qo'llab-quvvatlaydi.

Parametrik bo'lmagan testlar nominal va tartibli ma'lumotlar bilan qo'llaniladi. Bunga misollar: Chi-kvadrat testi - ikkita o'zgaruvchi o'rtasida statistik jihatdan ahamiyatli bog'liqlik mavjudligini aniqlash uchun foydalidir, masalan, kutubxonadan foydalanish yoshi va chastotasi.
Esda tutish kerak bo'lgan asosiy narsa shundaki, miqdoriy tadqiqotlarning umumlashmalari statistik tahlilni qo'llab-quvvatlashga asoslangan bo'lishi kerak. Tadqiqotning xabardor iste'molchilari bu haqda hushyor bo'lishadi. Ko'pgina muvaffaqiyatli tadqiqotchilar statistik mutaxassislar emas, balki qachon mutaxassislardan yordam so'rash kerakligini tushunishadi.
Foydalanilgan adabiyotlar:
Y.Abdullayev “Statistika nazariyasi”
Soatov N.M., Nabiyev X., Ayubjonov A.H. “Statistika”
X. Shadiyev I. Xabibullayev “Statistika”
https://kitobxon.com
http://www.myshared.ru/
https://fayllar.org/
http://hozir.org/