Основно съдържание
Текущ час:0:00Обща продължителност:6:34

Видео транскрипция

Миналия път, нашата нулева хипотеза беше, че лекарството няма ефект. А алтернативната ни хипотеза беше, че лекарството има един ефект. Не сме казвали дали лекарството би понижило времето за реакция или би го повишило. Казахме, че лекарството има ефект, че средната стойност, когато сме приели лекарството, няма да е равна на популационната средна стойност. Тогава нулевата хипотеза гласи, че средната стойност с тази на лекарството ще е равна на популационната средна стойност, няма ефект. В тази ситуация, в която в действителност само пробваме, за да видим дали има някакъв ефект, без значение дали е крайно положителен, или крайно отрицателен ефект, и двата щяха да се считат за ефекти. Направихме нещо, което се нарича двустранен тест. Ето какво представлява двустранният тест. Понеже, откровено казано, прекалено голямото време за реакция, ако имахме налице време за реакция, което е по-голямо от 3 стандартни отклонения, това вероятно също щеше да ни накара да отхвърлим нулевата хипотеза. Занимавахме се с един вид две страни. Можеше да направим подобен хипотетичен тест със същия експеримент, където е налице един едностранен тест. И начинът, по който можехме да направим това представлява фактът, че все пак е било възможно да направим нулевата хипотеза да бъде, че лекарството няма ефект. И че средната стойност при лекарството - средната стойност, и може би бих казал средната стойност на лекарството - още ще е 1,2 секунди, нашето средно време за реакция. Сега, ако искахме да направим един едностранен тест, но по някаква причина вече сме разбрали, че това лекарство би намалило времето за реакция, тогава нашата алтернативна хипотеза - и само да се запознаете с различните видове отбелязване, някои учебници или учители ще записват алтернативната хипотеза като Н1, понякога я записват като Н алтернатива, и двете са приемливи. Ако искаме да направим един едностранен тест, можем да кажем, че лекарството намалява времето за реакция. Или че средната стойност при лекарството е по-малка от 1,2 секунди. Така, ако направим един едностранен тест по този начин, това, за което мислим, е какво искаме да разгледаме, добре, имаме нашето образцово разпределение. Всъщност, мога да използвам схемата, която направих тук горе. Имахме едно образцово разпределение на средната стойност. Знаем каква беше средната стойност тук, 1,2 секунди, равна на популационната средна стойност. Можахме да пресметнем нейното стандартно отклонение чрез образцовото стандартно отклонение, и това беше разумно, защото имахме налице образцов размер, по-голям от 30, така че още можем някак да се занимаваме с нормално разпределение при образцовото разпределение. И като използваме това, видяхме, че резултатът, образцовата средна стойност, която получихме, 1,05 секунди е на 3 стандартни отклонения под средната стойност. Така, ако погледнем - нека отново го изобразя с новия ни хипотетичен тест. И това е образцовото разпределение. То има средна стойност тук, при 1,2 секунди. И резултатът, който получихме, беше 3 стандартни отклонения под средната стойност. 1,2,3 стандартни отклонения под средната стойност. Това представляват тези 1,05 секунди. Така че когато го изкажем по този начин, като не просто казваме, че лекарството има ефект - в този случай и това беше последното разглеждане, ще погледнем от двете страни. Но тук казваме, че единствено се интересуваме от това дали лекарството намалява времето за реакция. И точно както направихме преди, казвате, добре, да предположим, че лекарството не намалява времето за реакция. Ако лекарството не намалява времето за реакция, каква беше вероятността или каква е вероятността това да намалее до тази крайност или до по-голяма крайност? Така че тук ще имаме една от страните, която бихме счели при допускането на алтернативната хипотеза по този начин, мислейки че има намаляване. И ако нулевата ни хипотеза е вярна, вероятността да получим резултат по-краен от 1,05 секунди, сега разглеждаме единствено тази страна тук. Нека го представим така. По-крайно от 1,05 секунди, или да кажем, по-ниско. Понеже в миналия път ни интересуваше крайността, защото дори и действителен висок резултат би показал, добре, средната стойност определено не е 1,2 секунди. В този случай ни интересуват средните стойности, които са по-ниски. И в момента търсим вероятността един резултат да е по-нисък от 1,05 секунди. Това означава, че той е равен на образцовото - на получаването на образец от образцовото разпределение, което е на повече от 3 стандартни отклонения под средната стойност. И в този случай ще обърнем внимание на областта от тази страна. Така че това тук ще е един едностранен тест, където сме заинтересовани единствено от едната посока под средната стойност. Ако погледнем едностранния тест - тази област тук - миналия път видяхме, че тези две области, съчетани са 0,3 %. Но ако обръщаме внимание само на една от тези области, ако считаме само тази тук, тя ще е наполовина на тази, защото нормалното разпределение е симетрично. Така че ще отиваме към 0,13 %. Така че това тук ще е 0,15 %, или ако го изразим чрез десетична дроб, ще е 0,0015. И още веднъж, ако приемем нашата хипотеза по този начин, щяхме да кажем, че ако нулевата хипотеза е вярна, тогава щеше да има възможност 0,15 % да получим резултат, по-нисък от резултата, който получихме. Така че това нямаше да е много вероятно, поради което ще отхвърлим нулевата хипотеза и ще преминем на алтернативната. И в тази ситуация P - стойността ще е 0,0015.