Dr. Varga Beatrix egy. docens Hipotézisvizsgálat Dr. Varga Beatrix egy. docens

A hipotézisvizsgálat alkalmazása I. Van egy eldöntendő kérdés: Az egyetemi hallgatók IQ-ja nagyobb-e az átlagosnál? Hatásos-e a reklámtevékenység? A sokasági eloszlás normális-e? Az átlagos várakozási idő több-e negyed óránál?

A hipotézisvizsgálat alkalmazása II. Felállítunk válaszként egy állítást: nagyobb ↔ nem nagyobb hatásos ↔ nem hatásos normálisnak tekinthető ↔ nem tekinthető normálisnak negyed óránál több ↔ nem több

A hipotézisvizsgálat alkalmazása III. Vizsgálat, kísérletek A állítás igaz, tehát B hamis Döntés: A állítás hamis, tehát B igaz

Alapfogalmak I. Hipotézisvizsgálat célja: Hipotézis: A sokaságra vonatkozó valamely állítás helyességének ellenőrzése a mintából származó információk alapján Hipotézis: A sokaságra vonatkozó állítás, feltételezés Statisztikai próba: (döntési szabály) A hipotézisvizsgáló eljárás

Alternatív hipotézis H1 Alapfogalmak II. Nullhipotézis H0 Aminek az elfogadásáról, ill. vissza- utasításáról döntünk. Alternatív hipotézis H1 A nullhipotézissel egymást kizáró állítások.

Hipotézisvizsgálat során elkövethető hibák A minta alapján A valóságban H0 igaz H0 nem igaz elfogadjuk H0 -t Helyes döntés 1 -  Másodfajú hiba elvetjük H0 -t Elsőfajú hiba 

Szignifikanciaszint: α az elsőfajú hiba elkövetésének kockázata megadja, hogy következtetésünk mekkora valószínűséggel érvényes csökkentése szűkíti a visszautasítási tartományt, növeli az elfogadási tartományt, növeli a másodfajú hiba esélyét

A statisztikai próba kiválasztása A változók szerint paraméteres nem paraméteres Egy ismert eloszlás valamely paraméterére vonatkozó állítás. Egy ismeretlen eloszlás típusára vonatkozó állítás Az ismert eloszlás leggyakrabban a normális eloszlás

A hipotézis vizsgálat lépései A nullhipotézis H0 és az alternatív hipotézis H1 felállítása A próbafüggvény kiválasztása, és aktuális értékének meghatározása a minta a lapján. A szignifikanciaszint megválasztása A próbafüggvény kritikus értékének meghatározása az eloszlástáblázatból. A visszautasítási és elfogadási tartomány meghatározása. Döntéshozás

Paraméteres hipotézisvizsgálatok I. Egymintás próbák

Hipotézis vizsgálat Null hipotézis: H0 :  = 0 Alternatív hipotézis:   0   0 Kétoldalú próba Egyoldalú próba

Várható értékre vonatkozó hipotézisvizsgálat H0 : μ = m0 1.) alapsokaság normál eloszlású, σ ismert mintanagyság tetszőleges 2.) alapsokaság normál eloszlású, σ nem ismert, n  100 3.) σ nem ismert, n  100, alapsokaság tetszőleges eloszlású A Z-test is any statistical test for which the distribution of the test statistic under the null hypothesis can be approximated by a normal distribution. Due to the central limit theorem, many test statistics are approximately normally distributed for large samples. Therefore, many statistical tests can be performed as approximate Z-tests if the sample size is not too small. In addition, some statistical tests, such as comparisons of means between two samples, or a comparison of the mean of one sample to a given constant, are exact Z-tests under certain assumptions. Student’s t-test: It is most commonly applied when the test statistic would follow a normal distribution if the value of a scaling term in the test statistic were known. When the scaling term is unknown and is replaced by an estimate based on the data, the test statistic (under certain conditions) follows a Student's t distribution.

Critical values in the case of Large sample zπ Critical values in the case of Large sample tπ Critical values in the case of Small sample

Arányra vonatkozó hipotézisvizsgálat H0 : P = P0 Feltétel: nagy minta! Szórásra vonatkozó hipotézisvizsgálat H0 : σ = σ0 Feltétel: normál eloszlás!

Critical values of χ2-test

A csomagok töltési tömege (g) Példa 1. Egy 250 g kávét csomagoló gép működésének ellenőrzéséhez 100 elemű véletlen mintát vettek. Korábbi felmérések alapján feltételezhetjük, hogy a töltőtömeg normális eloszlást követ. A csomagok töltési tömege (g) A csomagok száma (db) – 239,9 8 240 – 244,9 22 245 – 249,9 32 250 – 254,9 28 255 – 10 Összesen 100

a) Elfogadható-e a minta alapján, hogy az átlagos töltőtömeg 250g ( = 1 %) b) Elfogadható-e a minta alapján, hogy az átlagos töltőtömeg kisebb, mint 250g ( = 1 %) c) Elfogadható-e a minta alapján, hogy a 250g-nál kisebb töltőtömegű csomagok aránya eléri a 60%-ot? d) Elfogadható-e a minta alapján, hogy a töltőtömeg szórása nagyobb 5g-nál? e) Milyen szignifikancia-szinten fogadható el, hogy a töltőtömeg szórása nagyobb 5g-nál? f) Elfogadható-e a minta alapján, hogy a töltőtömeg szórása legfeljebb 5g?

x (x) 0,00 0,5000 0,52 0,6985 1,04 0,8508 1,56 0,9406 2,40 0,9918 0,02 0,5080 0,54 0,7054 1,06 0,8554 1,58 0,9429 2,50 0,9938 0,04 0,5160 0,56 0,7123 1,08 0,8599 1,60 0,9452 2,60 0,9953 0,06 0,5239 0,58 0,7190 1,10 0,8643 1,62 0,9474 2,70 0,9965 0,08 0,5319 0,60 0,7257 1,12 0,8686 1,64 0,9495 2,80 0,9974 0,10 0,5398 0,62 0,7324 1,14 0,8729 1,66 0,9515 2,90 0,9981 0,12 0,5478 0,64 0,7389 1,16 0,8770 1,68 0,9535 3,00 0,9987 0,14 0,5557 0,66 0,7454 1,18 0,8810 1,70 0,9554 3,20 0,9993 0,16 0,5636 0,68 0,7517 1,20 0,8849 1,72 0,9572 3,40 0,9996 0,18 0,5714 0,70 0,7580 1,22 0,8888 1,74 0,9591 3,60 0,9998 0,20 0,5793 0,72 0,7642 1,24 0,8925 1,76 0,9608 3,8 0,9999 0,22 0,5871 0,74 0,7703 1,26 0,8962 1,78 0,9625 z-test 0,24 0,5948 0,76 0,7764 1,28 0,8997 1,80 0,9641 0,26 0,6026 0,78 0,7823 1,30 0,9032 1,82 0,9656 0,28 0,6103 0,80 0,7881 1,32 0,9066 1,84 0,9671 0,30 0,6179 0,82 0,7939 1,34 0,9099 1,86 0,9686 0,32 0,6255 0,84 0,7995 1,36 0,9131 1,88 0,9699 0,34 0,6331 0,86 0,8051 1,38 0,9162 1,90 0,9713 0,36 0,6406 0,88 0,8106 1,40 0,9192 1,92 0,9726 0,38 0,6480 0,90 0,8159 1,42 0,9222 1,94 0,9748 0,40 0,6554 0,92 0,8212 1,44 0,9251 1,96 0,9750 0,42 0,6628 0,94 0,8264 1,46 0,9279 1,98 0,9761 0,44 0,6700 0,96 0,8315 1,48 0,9306 2,00 0,9772 0,46 0,6772 0,98 0,8365 1,50 0,9332 2,10 0,9821 0,48 0,6844 1,00 0,8413 1,52 0,9357 2,20 0,9861 0,50 0,6915 1,02 0,8461 1,54 0,9382 2,30 0,9893

Student’s t-test Df 0,55 0,60 0,70 0,75 0,80 0,90 0,95 0,975 0,99 0,995 1 0,158 0,325 0,727 1,000 1,376 3,08 6,31 12,71 31,82 63,66 2 0,142 0,289 0,617 0,816 1,061 1,89 2,92 4,30 6,96 9,92 3 0,137 0,277 0,584 0,765 0,978 1,64 2,35 3,18 4,54 5,84 4 0,134 0,271 0,569 0,741 0,941 1,53 2,13 2,78 3,75 4,60 5 0,132 0,267 0,559 0,920 1,48 2,02 2,57 3,36 4,03 6 0,131 0,265 0,553 0,718 0,906 1,44 1,94 2,45 3,14 3,71 7 0,130 0,263 0,549 0,711 0,896 1,42 1,90 2,36 3,00 3,50 8 0,262 0,546 0,706 0,889 1,40 1,86 2,31 2,90 9 0,129 0,261 0,543 0,703 0,883 1,38 1,83 2,26 2,82 3,25 10 0,260 0,542 0,700 0,879 1,37 1,81 2,23 2,76 3,17 11 0,540 0,697 0,876 1,36 1,80 2,20 2,72 3,11 12 0,128 0,259 0,539 0,695 0,873 1,78 2,18 2,68 3,06 13 0,538 0,694 0,870 1,35 1,77 2,16 2,65 3,01 14 0,258 0,537 0,692 0,868 1,34 1,76 2,14 2,62 2,98 15 0,536 0,691 0,866 1,75 2,60 2,95 16 0,535 0,690 0,865 2,12 2,58 17 0,257 0,534 0,689 0,863 1,33 1,74 2,11 18 0,127 0,688 0,862 1,73 2,10 2,55 2,88 19 0,533 0,861 2,09 2,54 2,86 20 0,687 0,860 1,32 1,72 2,53 2,84 21 0,532 0,686 0,859 2,08 2,52 2,83 22 0,256 0,858 2,07 2,51 23 0,685 1,71 2,50 2,81 24 0,531 0,857 2,06 2,49 2,80 25 0,684 0,856 2,48 2,79 26 27 0,855 1,31 1,70 2,05 2,47 2,77 28 0,530 0,683 29 0,854 2,04 2,46 30 2,75 40 0,126 0,255 0,529 0,681 0,851 1,30 1,68 2,42 2,70 60 0,254 0,527 0,679 0,848 1,67 2,00 2,39 2,66 120 0,526 0,677 0,845 1,29 1,66 1,98  0,253 0,524 0,674 0,842 1,28 1,645 1,96 2,33

χ2 Df 0,005 0,01 0,025 0,05 0,10 0,25 0,50 0,75 0,90 0,95 0,975 0,99 0,995 1 0,0000 0,0002 0,0010 0,039 0,0158 0,102 0,455 1,32 2,71 3,84 5,02 6,63 7,88 2 0,0100 0,0201 0,0506 0,103 0,211 0,575 1,39 2,77 4,61 5,99 7,38 9,21 10,6 3 0,072 0,115 0,216 0,352 0,584 1,21 2,37 4,11 6,25 7,81 9,35 11,3 12,8 4 0,207 0,297 0,484 0,711 1,06 1,92 3,36 5,39 7,78 9,49 11,1 13,3 14,9 5 0,412 0,554 0,831 1,15 1,61 2,67 4,35 9,24 15,1 16,7 6 0,676 0,872 1,24 1,64 2,20 3,45 5,35 7,84 12,6 14,4 16,8 18,5 7 0,989 1,69 2,17 2,83 4,25 6,35 9,04 12,0 14,1 16,0 20,3 8 1,34 1,65 2,18 2,73 3,49 5,07 7,34 10,2 13,4 15,5 17,5 20,1 22,0 9 1,73 2,09 2,70 3,33 4,17 5,90 8,34 11,4 14,7 16,9 19,0 21,7 23,6 10 2,16 2,56 3,25 3,94 4,87 6,74 9,34 12,5 18,3 20,5 23,2 25,2 11 2,60 3,05 3,82 4,57 5,58 7,58 10,3 13,7 17,3 19,7 21,9 24,7 26,8 12 3,07 3,57 4,40 5,23 6,30 8,44 14,8 21,0 23,3 26,2 28,3 13 5,01 5,89 7,04 9,30 12,3 19,8 22,4 27,7 29,8 14 4,07 4,66 5,63 6,57 7,79 17,1 21,1 23,7 26,1 29,1 31,3 15 4,60 6,26 7,26 8,55 11,0 14,3 18,2 22,3 25,0 27,5 30,6 32,8 16 5,14 5,81 6,91 7,96 9,31 11,9 15,3 19,4 23,5 26,3 28,8 32,0 34,3 17 5,70 6,41 7,56 8,67 10,1 16,3 24,8 27,6 30,2 33,4 35,7 18 7,01 8,23 9,39 10,9 21,6 26,0 28,9 31,5 34,8 37,2 19 6,84 7,63 8,91 11,7 14,6 22,7 27,2 30,1 32,9 36,2 38,6 20 7,43 8,26 9,59 12,4 19,3 23,8 28,4 31,4 34,2 37,6 40,0 21 8,03 8,90 11,6 13,2 24,9 29,6 32,7 35,5 38,9 41,4 22 8,64 9,54 14,0 17,2 21,3 30,8 33,9 36,8 40,3 42,8 23 9,26 13,1 18,1 27,1 35,2 38,1 41,6 44,2 24 9,89 13,8 15,7 28,2 33,2 36,4 39,4 43,0 45,6 25 10,5 11,5 16,5 19,9 24,3 29,3 34,4 37,7 40,6 44,3 46,9 26 11,2 12,2 15,4 20,8 25,3 30,4 35,6 41,9 48,3 27 11,8 12,9 16,2 36,7 40,1 43,2 47,0 49,6 28 13,6 18,9 27,3 32,6 37,9 41,3 44,5 51,0 29 17,7 33,7 39,1 42,6 45,7 52,3 30 15,0 20,6 24,5 43,8 50,9 53,7 40 20,7 22,2 24,4 26,5 39,3 51,8 55,8 59,3 63,7 66,8 50 28,0 29,7 32,4 42,9 49,3 56,3 63,2 67,5 71,4 76,2 79,5 60 37,5 40,5 46,5 67,0 74,4 79,1 83,3 88,4 92,0 70 43,3 45,4 48,8 51,7 55,3 61,7 69,3 77,6 85,5 90,5 95,0 100,4 104,2 80 51,2 53,5 57,2 60,4 64,3 71,1 79,3 88,1 96,6 101,9 106,6 112,3 116,3 90 59,2 61,8 65,6 69,1 73,3 80,6 89,3 98,6 107,6 113,1 118,1 124,1 128,3 100 67,3 70,1 74,2 77,9 82,4 90,1 99,3 109,1 118,5 124,3 129,6 135,8 140,2

Paraméteres hipotézisvizsgálatok II. Kétmintás próbák

Két sokaság várható értékének különbségére vonatkozó hipotézis-vizsgálat Minta 1 Minta 2 Elemszám m n Adatok x11, x12, ..., x1m x21, x22, ..., x2n Mintaátlag Mintabeli szórás- négyzet Mindkét sokaság normál eloszlású, és kis minta (feltétel a szórások egyezősége) b) Mindkét sokaságból nagy minta

Két sokasági arány különbségére vonatkozó hipotézisvizsgálat H0 : P1 – P2 = ε minta 1 minta 2 Minta elemszám m n Mintabeli arány Mintabeli szórás ahol q1 = 1 - p1 q2 = 1 - p2 Feltétel: a nagy minták

Szórások egyezőségére vonatkozó hipotézisvizsgálat Feltétel: normál alapeloszlású sokaságok H1 valószínűség Alsó kritikus érték (ca) Felső kritikus érték (cf) H1: 1≠2 1-/2 H1: 1<2 1- - H1: 1>2

Critical values of F-test

Tervezik egy új töltőgép beszerzését, mely a műszaki leírás szerint kisebb szórással, pon-tosabban termel. A próbaüzem során azon-ban azt tapasztalták, hogy az új gépen töltött 150 db kávécsomag összes töltőtömege 37,65 kg; Σx2= 9.454.322. A minta alapján elfogadjuk-e a fenti állítást? Milyen szignifikancia-szinten fogadjuk el azt az állítást, hogy az új gépen az átlagos töltősúly legalább 7g-mal több?

Elfogadható-e α=2%-os szignifikancia-szinten, az a feltételezés, hogy az új gépen a 250g-nál kisebb tömegű csomagok aránya legfeljebb 10%-kal kevesebb, ha a megvizsgált 150 kávécsomagból 105-nek volt a tömege az előírt 250 g-nál kevesebb?

Nemparaméteres próbák Illeszkedésvizsgálat Függetlenségvizsgálat Variancia-analízis

Illeszkedésvizsgálat  

Illeszkedésvizsgálat Példa I. A felnőtt lakosság megoszlása 1986-os széleskörű vizsgálat alapján 2012-es mintavétel alapján Sovány 15% 72 fő Normál súlyú 25% 176 fő Túlsúlyos 60% 252 fő  100% 500 fő Változott-e a magyar felnőtt lakosság testsúly szerinti eloszlása?

Függetlenségvizsgálat  

A megkérdezettek iskolai végzettsége A megkérdezett személyek iskolai végzettsége apjuk iskolai végzettsége szerint Apa A megkérdezettek iskolai végzettsége  < 8 általános 8 általános Középfokú Felsőfokú < 8 ált. 429 441 489 76 1.435 8 ált. 7 92 285 54 438 26 95 468 107 696 16 69 154 462 644 1.311 306 2.723

Illeszkedésvizsgálat III. A normális eloszlás tesztelése Feladat: A minta alapján elfogadható-e az a feltételezés, hogy az alapsokaság eloszlása normál eloszlás?

A 300 doboz margarin töltősúly szerinti megoszlása és az illeszkedésvizsgálathoz szükséges számítások Töltősúly (gramm) A dobozok száma (db) …...-244 23 -1,430 0,0764 22,92 0,0003 244-247 51 -0,703 0,2410 0,1646 49,38 0,0531 247-249 47 -0,218 0,4137 0,1727 51,81 0,4466 249-251 61 0,267 0,6053 0,1916 57,48 0,256 251-253 50 0,752 0,7740 0,1687 50,61 0,0074 253-256 45 1,479 0,9304 0,1564 46,92 0,0786 256-  1 0,0696 20,88 0,2152 Összesen 300 - 1,0000 300,0 1,0168

x (x) 0,00 0,5000 0,52 0,6985 1,04 0,8508 1,56 0,9406 2,40 0,9918 0,02 0,5080 0,54 0,7054 1,06 0,8554 1,58 0,9429 2,50 0,9938 0,04 0,5160 0,56 0,7123 1,08 0,8599 1,60 0,9452 2,60 0,9953 0,06 0,5239 0,58 0,7190 1,10 0,8643 1,62 0,9474 2,70 0,9965 0,08 0,5319 0,60 0,7257 1,12 0,8686 1,64 0,9495 2,80 0,9974 0,10 0,5398 0,62 0,7324 1,14 0,8729 1,66 0,9515 2,90 0,9981 0,12 0,5478 0,64 0,7389 1,16 0,8770 1,68 0,9535 3,00 0,9987 0,14 0,5557 0,66 0,7454 1,18 0,8810 1,70 0,9554 3,20 0,9993 0,16 0,5636 0,68 0,7517 1,20 0,8849 1,72 0,9572 3,40 0,9996 0,18 0,5714 0,70 0,7580 1,22 0,8888 1,74 0,9591 3,60 0,9998 0,20 0,5793 0,72 0,7642 1,24 0,8925 1,76 0,9608 3,8 0,9999 0,22 0,5871 0,74 0,7703 1,26 0,8962 1,78 0,9625 z-test 0,24 0,5948 0,76 0,7764 1,28 0,8997 1,80 0,9641 0,26 0,6026 0,78 0,7823 1,30 0,9032 1,82 0,9656 0,28 0,6103 0,80 0,7881 1,32 0,9066 1,84 0,9671 0,30 0,6179 0,82 0,7939 1,34 0,9099 1,86 0,9686 0,32 0,6255 0,84 0,7995 1,36 0,9131 1,88 0,9699 0,34 0,6331 0,86 0,8051 1,38 0,9162 1,90 0,9713 0,36 0,6406 0,88 0,8106 1,40 0,9192 1,92 0,9726 0,38 0,6480 0,90 0,8159 1,42 0,9222 1,94 0,9748 0,40 0,6554 0,92 0,8212 1,44 0,9251 1,96 0,9750 0,42 0,6628 0,94 0,8264 1,46 0,9279 1,98 0,9761 0,44 0,6700 0,96 0,8315 1,48 0,9306 2,00 0,9772 0,46 0,6772 0,98 0,8365 1,50 0,9332 2,10 0,9821 0,48 0,6844 1,00 0,8413 1,52 0,9357 2,20 0,9861 0,50 0,6915 1,02 0,8461 1,54 0,9382 2,30 0,9893

Varianciaanalízis

Varianciaanalízis  

Mintabeli eladott kenyérmennyiség Egy kisbolt tulajdonosa megvizsgálja, hogy hét elején és végén ugyanannyi kenyér fogy-e, mint a többi napokon. Hétfő: 30,40,54, 34, 44, 50 Egyéb nap: 49, 43, 30, 59, 35, 46, 42, 35,36,43 Szombat: 52, 58, 57 70, 54, 53 (kg) Nap Napok száma Mintabeli eladott kenyérmennyiség átlaga (kg) varianciája Hétfő 6 42 86,8 Egyéb nap 10 41,8 70,4 Szombat 57,33 43,87  22 46,09 110,47

Köszönöm a figyelmet!