Hypothesetest Calculator
Voer hypothesetests uit met Z-test en t-test
Inhoudsopgave
Hoe te Gebruiken
- Selecteer het testtype (Z-test of t-test)
- Kies uw alternatieve hypothese (tweezijdig, linkszijdig of rechtszijdig)
- Voer steekproefgemiddelde, populatiegemiddelde, standaarddeviatie en steekproefgrootte in
- Stel uw significantieniveau in (typisch 0.05)
- Klik op berekenen om teststatistiek, kritieke waarde en p-waarde te zien
Wat is Hypothesetest?
Hypothesetest is een statistische methode die wordt gebruikt om beslissingen te nemen over populatieparameters op basis van steekproefgegevens. Het omvat het formuleren van een nulhypothese (H₀) en een alternatieve hypothese (H₁), en vervolgens het gebruik van steekproefgegevens om te bepalen welke hypothese waarschijnlijker waar is.
Het proces helpt onderzoekers te bepalen of waargenomen verschillen of relaties in gegevens statistisch significant zijn of toevallig kunnen zijn opgetreden.
Z-Test vs t-Test
| Test | Wanneer Gebruiken | Vereisten |
|---|---|---|
| Z-Test | Populatie standaarddeviatie bekend, of grote steekproef (n > 30) | Bekende populatie σ of n > 30 |
| t-Test | Populatie standaarddeviatie onbekend, kleine steekproef | Onbekende populatie σ, elke steekproefgrootte |
Soorten Alternatieve Hypothesen
- Tweezijdig: Test of parameter verschilt van gehypothetiseerde waarde (μ ≠ μ₀)
- Linkszijdig: Test of parameter kleiner is dan gehypothetiseerde waarde (μ < μ₀)
- Rechtszijdig: Test of parameter groter is dan gehypothetiseerde waarde (μ > μ₀)
Interpretatie van Resultaten
P-Waarde Interpretatie:
- Als p-waarde ≤ α: Verwerp nulhypothese (statistisch significant)
- Als p-waarde > α: Verwerp nulhypothese niet (niet statistisch significant)
- Gebruikelijke significantieniveaus: α = 0.05 (5%), 0.01 (1%), 0.10 (10%)
Teststatistiek vs Kritieke Waarde:
- Tweezijdig: Verwerp als |teststatistiek| > kritieke waarde
- Linkszijdig: Verwerp als teststatistiek < kritieke waarde
- Rechtszijdig: Verwerp als teststatistiek > kritieke waarde
Veelgemaakte Fouten te Vermijden
- Verwarren van 'niet verwerpen' met 'accepteren' van de nulhypothese
- Gebruik van Z-test wanneer populatie standaarddeviatie onbekend is
- Kiezen van significantieniveau na het zien van resultaten
- Negeren van aannames (normaliteit, onafhankelijkheid, willekeurige steekproef)
- Verwarren van statistische significantie met praktische significantie
- Meerdere tests zonder correctie
Veelgestelde vragen
- Wat is het verschil tussen p-waarde en significantieniveau?
- Het significantieniveau (α) wordt gekozen vóór de test en vertegenwoordigt de drempel voor het verwerpen van de nulhypothese. De p-waarde wordt berekend uit uw gegevens en vertegenwoordigt de kans op het verkrijgen van resultaten zo extreem als waargenomen, ervan uitgaande dat de nulhypothese waar is. Als p-waarde ≤ α, verwerpt u de nulhypothese.
- Wanneer moet ik een eenzijdige vs tweezijdige test gebruiken?
- Gebruik een tweezijdige test wanneer u elk verschil van de gehypothetiseerde waarde wilt detecteren (ofwel hoger of lager). Gebruik een eenzijdige test alleen wanneer u een sterke theoretische reden heeft om het verschil in een specifieke richting te verwachten. Tweezijdige tests zijn conservatiever en worden vaker gebruikt.
- Wat betekent 'niet verwerpen'?
- De nulhypothese niet verwerpen betekent dat er onvoldoende bewijs is in uw steekproefgegevens om te concluderen dat de nulhypothese onjuist is. Het betekent NIET dat de nulhypothese waar is—alleen dat u niet genoeg bewijs heeft om deze te verwerpen bij uw gekozen significantieniveau.
- Kan ik een Z-test gebruiken met een kleine steekproef?
- Over het algemeen niet. Z-tests gaan ervan uit dat de populatie standaarddeviatie bekend is of dat de steekproefgrootte groot genoeg is (typisch n > 30) voor de Centrale Limietstelling om van toepassing te zijn. Voor kleine steekproeven met onbekende populatie standaarddeviatie, gebruik in plaats daarvan een t-test.
Gerelateerde Calculators
statistics
Binomiale verdeling calculator