¿Cuáles son dos de cola Hipótesis

? Hipótesis de dos colas se diferencian de las hipótesis de una sola cola en que hay dos áreas diferentes en las que la versión de dos colas se puede rechazar , por lo general si los números relevantes son demasiado grandes o demasiado pequeñas . Los científicos utilizan estas hipótesis para ayudarles en las pruebas más complejas. Colas

Las colas se denominan así por los dos lados de una parábola que se extienden lejos de la joroba central de la curva . Las líneas son continuas y tienen el potencial de extenderse por el infinito en base a la forma de la curva . Las colas pueden empezar a distintos niveles de la curva de acuerdo a los diferentes niveles de rigor científico. Sin embargo , la mayoría de los experimentos requieren por lo menos dos desviaciones estándar , lo que sería equivalente al 5 por ciento y el 95 por ciento de los niveles de la curva.
Hipótesis nula

La hipótesis nula es la posición por defecto de un experimento con una hipótesis de dos colas. Una nueva teoría implica el rechazo de la hipótesis nula. Por ejemplo , una hipótesis nula podría ser que la gravedad acelera los objetos a una velocidad de 9,8 m por segundo al cuadrado. Para rechazar la hipótesis nula, se tomarían muchos experimentos. Si hubo significativamente más lecturas por encima y por debajo de la cantidad sugerida por las dos hipótesis de cola , que la hipótesis nula puede ser rechazada y una nueva velocidad se podría proporcionar .

Z Pruebas y pruebas t

una hipótesis de dos colas puede ser una curva estándar " Gauss " o una curva más caótico con un conjunto de datos completo . Cuando se utiliza la curva de Gauss , una prueba T se utiliza para determinar si la hipótesis nula se rechaza . Cuando se utiliza todo el conjunto de datos , una prueba Z se utiliza para determinar si la hipótesis nula se rechaza . Cada prueba tiene un cuadro estadístico asociado que se correlaciona con la desviación estándar de los datos .
Una cola

Una prueba de una cola es también una poderosa herramienta para la evaluación de las hipótesis . Sin embargo , estos se utilizan cuando sólo se está probando los datos en una sola dirección. Esto puede ser útil y significativa en muchos casos . Por ejemplo, si usted está probando un nuevo medicamento que sólo puede desear para probar que no es menos eficaz que la alternativa actual de mercado. En otras palabras, para su aprobación no es necesario para poner a prueba si el fármaco es significativamente mejor que la alternativa, sólo si es peor.