a:

בבדיקה אמפירית המבוססת על סטטיסטיקה, רווחי סמך והשערת האפס משמשים שניהם להערכת תוקפו של הקשר ההנחה בין משתנים מרובים. ביסודו של דבר, מבחני השערות ומרווחי-ביטחון מבצעים את אותה עבודה בדרכים שונות; רווחי סמך גבוהים מצביעים על כך שניתן לדחות את השערת האפס.

מרווחי ביטחון

רווח סמך הוא טווח מוגדר מבחינה מתמטית של ערכים שמכמת את אי הוודאות הקשורה לבדיקה. במינוח הסטטיסטי, זה ידוע כמו לציין כיצד בביטחון אומדן מדגם יכלול את פרמטר האוכלוסייה.

-> ->

נניח שחוקר רצה למצוא את הגובה הממוצע של כל באפלו בעדר נתון. זה יהיה קשה מדי כדי לעקוב אחר, למדוד ולהקליט את כל הגבהים האלה בנפרד. במקום זאת, החוקר יכול לקחת מדגם וליצור אומדן נקודה של האוכלוסייה מתכוון.

לאחר לקיחת מדגם מדגם תאו כלשהו, ​​החוקר מחשב גובה ממוצע. כשלעצמו, זה לא ממש אומר לחוקר מה הוא רוצה לדעת. הגובה הממוצע של המדגם עשוי להשתנות במידה ניכרת מהממוצע הריאלי באוכלוסייה.

מרווחי ביטחון מאפשרים לחוקר למצוא כמה אי ודאות קיימת במדגם. התהליך מסובך, אך הוא מייצר מגוון ערכים המצביע על רמת אי-הוודאות שאומרת האוכלוסייה בין שתי נקודות. לדוגמה, רווח סמך של 95% מעיד על כך שיש רק סיכוי של 5% שהאוכלוסייה מתכוונת לנפילה מחוץ לטווח נתון.

Hypothesis ריק

- <- <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<> אם מדען משער שכל הביצים הן לבנות, אזי השערת האפס היא "לא כל הביצים הן לבנות." <שאילתות מדעיות צריכות לדחות את השערת האפס. אחת הדרכים לעשות זאת היא באמצעות רווחי ביטחון, במיוחד במקרים שבהם זה מעשי או בלתי אפשרי לדחות עם 100% בוודאות.

הסף הרגיל לדחיית השערת האפס הוא רווח סמך של 95%, הטוען כנגד הטענה שניתנה בהפרש. זה המצב בתיאוריה הפיננסית האמפירית.