Понятие статистической гипотезы (нулевая и альтернативная гипотезы, уровень статистической значимости, правило принятия статистического вывода)

Статистическая гипотеза - это предположение о параметрах распределения случайной величины или о связи между двумя или более переменными в выборке.

Нулевая гипотеза (H0) - это основное предположение, которое считается верным до тех пор, пока не будет опровергнуто. Обычно нулевая гипотеза формулируется так, чтобы подтверждение ее означало отсутствие эффекта или различий между группами.

Альтернативная гипотеза (H1) - это предположение, которое формулируется для проверки против нулевой гипотезы. Она обычно утверждает наличие эффекта или различий между группами.

Уровень статистической значимости - это вероятность ошибки первого рода, то есть вероятность отвергнуть нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна. Обычно уровень статистической значимости выбирается заранее и обозначается как α (обычно 0.05 или 0.01).

Правило принятия статистического вывода - если p-значение (вероятность получить такие же или более экстремальные результаты, если нулевая гипотеза верна) меньше уровня статистической значимости, то нулевая гипотеза отвергается в пользу альтернативной. В противном случае нулевая гипотеза не отвергается.

Таким образом, статистическая гипотеза позволяет проверить статистическую значимость различий или эффектов и сделать вывод о том, с какой вероятностью результаты выборки могут быть обобщены на генеральную совокупность.