Errori nei test di ipotesi – STATISTICA INFERENZIALE

Iscriviti al canale e visita il sito www.andreailmatematico.it e scopri i l corso di statistica descrittiva


Nel video analizziamo i due principali errori che si commettono quando bisogna prendere delle decisioni al termine di un test di ipotesi.

Gli errori di primo tipo (o prima specie) e quelli di secondo tipo (o seconda specie).

Effettuare un test di ipotesi significa ipotizzare che il valore del parametro che stiamo cercando in una popolazione (media, varianza, beta, correlazione, ...) assuma un certo valore.

Questa ipotesi di partenza è detta ipotesi nulla (H0).

In contrapposizione all’ipotesi nulla abbiamo l’ipotesi alternativa (H1) che sostiene che questo parametro sia diverso, maggiore o minore di quello sostenuto nell’ipotesi nulla.

Quando effettuiamo un test lo facciamo solitamente in riferimento ad una certa soglia di significatività (alfa)

Il dato campionario (statistica-test) stabilisce infine che ha ragione oppure chi ha torto.

Se la statistica-test si trova nella regione di accettazione dell’ipotesi nulla e noi accettiamo l’ipotesi nulla, si tratta di una decisione corretta.

Il nostro “grado di protezione” nella scelta è 1-alfa (livello di confidenza).

Se la statistica-test cade nella regione di rifiuto e noi rifiutiamo l’ipotesi nulla anche qui non ci sono problemi.

Diciamo che il nostro grado di protezione è pari a 1-beta (potenza del test in riferimento ad una H1 specifica).

Questo è un valore che viene calcolato in riferimento ad una ipotesi alternativa specifica.

I problemi (errori) nella scelta succedono nei seguenti due casi.

Quando rifiutiamo l’ipotesi nulla nonostante il test ci dica che questa è vera.

In questo caso incappiamo in un errore di prima specie.

Questo è in genere l’errore ritenuto più grave, in quanto va contro l’opinione comune (ipotesi nulla) e la nostra probabilità di “vincere” effettuando questa scelta ricade nella zona alfa.

Se invece la scelta “vincente” è H1, ma noi optiamo sempre per H0, questo è un errore di secondo tipo.

Il nostro successo qui cade nella zona beta, che va calcolata in riferimento all’estro di H0 ma sull’ipotesi H1

Guarda il video per scoprire di più.


Scopri il corso di STATISTICA INFERENZIALE a questo link

https://andreailmatematico.it/corsi-s...

Troverai inoltre tanti corsi di statistica:

STATISTICA DECSRITTIVA

La statistica descrittiva aiuta a riassumere i dati di una certa distribuzione in tabelle e a calcolare indici che ci sanno informazioni riassuntive su questi dati

STATISTICA PROBABILITA’

La statistica che si occupa delle probabilità costruisce dei modelli mediante i quali possiamo prevedere certi eventi e calcolare la probabilità ad essi associati

STATISTICA INFERENZIALE

La parte di statistica inferenziale offre dei modelli attraverso i quali possiamo costruire i parametri di una certa popolazione.
La parte più importante riguarda gli intervalli di confidenza e i test di ipotesi su tali parametri
Con gli intervalli di confidenza riusciamo a costruire degli intervalli entro i quali abbiamo una certa probabilità che i nostri parametri si trovino in quell’intervallo.
I test di ipotesi ipotizzano che i veri parametri siano uguali, maggiori o minori di una certa soglia.
L’esito di questi test può aiutare i soggetti a fare la scelta giusta.


Scopri tutti i corsi sul sito: https://andreailmatematico.it/

Iscriviti al mio Canale qui    / andreailmat.  .

Visita il mio sito https://andreailmatematico.it/

Seguimi anche su Facebook   / lamatematica.  .

Seguimi anche su Instagram