Limiti di confidenza di un'ipotesi determinati da?
Fattore di potenza
Livello di significatività
Fattore di potenza 1
1 livello di significatività
Ris. è 'd' cioè 1 livello di significatività Prima leggi questi diversi termini: ? Intervallo di confidenza È l'intervallo entro il quale ci si aspetta che il valore di un parametro si trovi con determinati livelli di confidenza, come potrebbe essere rivelato da campioni ripetuti. o È l'intervallo (intervallo) attorno alla media della popolazione in cui sono disperse le medie di più campioni della stessa popolazione. o Se si prelevano ripetutamente campioni indipendenti dalla stessa popolazione e si calcola un intervallo di confidenza, una percentuale cein (livello di confidenza) degli intervalli includerà il parametro sconosciuto della popolazione. o Ad esempio, il 95% delle medie campionarie sarà coperto dal 2SD della media della popolazione qui. Livello di fiducia --> 95%. Intervallo di confidenza al 95% per la media della popolazione --> Media +- 2DS. o Un intervallo di confidenza ristretto è sempre preferibile in quanto fornisce informazioni più precise sulla media della popolazione: i) Grande è la dimensione del campione, più ristretto è l'intervallo di confidenza. ii) Più piccola è la dezione standard, più ristretto è l'intervallo di confidenza. Limiti di confidenza o Sono i limiti superiore e inferiore dell'intervallo di confidenza, ovvero i valori che definiscono l'intervallo dell'intervallo di confidenza. I limiti di confidenza sono calcolati mediante media e dezione standard. Sto facendo un esempio molto semplice: ? o Se il peso medio di un campione di bambini in una scuola è 30 Kg e la SD è 1. Allora. i) Intervallo di confidenza = Media +- 2SD = 30 +- 2 = da 28 a 32 kg. ii) Livello di confidenza = 95% (ciò significa che il 95% dei valori sarà compreso nell'intervallo da 38 a 32). iii) Limite di confidenza = 28 (limite inferiore) e 32 (limite superiore) Livello di significatività Il livello di significatività è il criterio utilizzato per rifiutare l'ipotesi nulla, cioè per scoprire differenze significative tra due variabili. o In parole semplici, è definita come la probabilità di prendere la decisione di rifiutare l'ipotesi nulla. o La decisione viene spesso presa utilizzando il valore p, ovvero il valore p denota il livello di significatività. P valore 0,01 significa che c'è il 99% di probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando è falsa, cioè c'è una differenza significativa tra due variabili. o Il livello di significatività è solitamente fissato a 0,05 (p=0,05). Quanto più piccolo è il valore p (livello di significatività), tanto più significativo sarà il risultato. Ora la spiegazione per questa domanda è: ? Gli intervalli di confidenza sono strettamente correlati ai test di significatività statistica. In molte situazioni, se la stima puntuale del parametro è "X", con intervallo di confidenza "a-b" al livello di confidenza P, allora qualsiasi valore al di fuori di questo intervallo (a-b) sarà significativamente diverso da X al livello di significatività a = 1 - P sotto le stesse ipotesi distribuzionali adottate per generare l’intervallo di confidenza. o Ciò significa che se in una stima del secondo parametro osservassimo un valore inferiore a 'a' o maggiore di 'b', rifiuteremmo l'ipotesi nulla che il vero valore di questo parametro sia uguale a 'X' a livello di significatività. o Al contrario, se la stima del secondo parametro fosse compresa nell'intervallo `a-b', non saremmo in grado di rifiutare l'ipotesi nulla che il parametro sia uguale a 'X'. Di conseguenza, se le stime di due parametri hanno un intervallo di confidenza ad un dato valore P che non si sovrappone, è molto probabile che i due valori siano significativamente differenti al corrispondente valore di a.