Принятие нулевой гипотезы будет означать, что вы доказали, что эффекта не существует. Как вы видели, это совсем не так. Вы не можете доказать отрицательный! Наоборот, убедительность ваших доказательств недостаточна для того, чтобы опровергнуть нулевое значение.
Когда мы можем принять нулевую гипотезу?
Поддерживать или отвергать нулевую гипотезу? Если P-значение меньше, отклоните нулевую гипотезу. Если P-значение больше, оставьте нулевую гипотезу. 0,003 < 0,05, поэтому у нас достаточно доказательств, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу и принять утверждение.
Когда принимается нулевая гипотеза, говорят, что результат равен?
При проверке нулевой гипотезы этот критерий называется α (альфа) и почти всегда устанавливается равным.05. Если вероятность того, что результат окажется столь же экстремальным, как результат выборки, если бы нулевая гипотеза была верной, составляет менее 5%, то нулевая гипотеза отклоняется. Когда это происходит, говорят, что результат статистически значимый.
Как вы принимаете нулевую гипотезу в тесте?
Если абсолютное значение t-значения больше критического значения, вы отвергаете нулевую гипотезу. Если абсолютное значение t-значения меньше критического значения, вы не можете отвергнуть нулевую гипотезу.
Когда можно сказать, что нулевая гипотеза отвергнута или принята?
Давайте наконец вернемся к вопросу о том, отвергаем мы или не отвергаем нулевую гипотезу. Если наш статистический анализ показывает, что уровень значимости ниже установленного нами порогового значения (например, либо 0,05, либо 0,01), мы отклоняем нулевую гипотезу и принимаем альтернативную гипотезу.
