Hypotesprøvning

Hypotesprøvning er en systematisk statistisk metode for å vurdere påstander om en populasjon basert på data fra utvalg. Metoden innebærer å formulere to konkur­rente påstander: nullhypotese (H0), som vanligvis uttrykker ingen effekt eller ingen forskjell, og alternativ hypotese (H1 eller Ha), som uttrykker en effekt eller en forskjell. Formålet er å avgjøre hvilke hypoteser som støttes av dataene, under visse feilmarginer.

Beslutningsprosessen følger en fast prosedyre. Første steg er å sette et signifikansnivå (ofte kaldt alpha), som representerer akseptabel risiko for å forkaste H0 når den faktisk er sann (type I-fel). Deretter beregnes en teststatistikk fra utvalgsdataene og sammenliknes med en kritisk grense, eller man beregner en p-verdi som angir sannsynligheten for å oppnå data som er like eller mer ekstreme enn de observerte hvis H0 er sann. Basert på dette avgjøres om H0 skal forkastes eller ikke.

Vanlige konsepter som følger med hypotesprøvning er feiltyper og statistisk styrke. Type I-fel er å avvise en sann H0; Type II-fel er å ikke avvise en falsk H0. Kraften til testen er sannsynligheten for å avvise H0 når H1 er sann. Det er viktig å vurdere effektstørrelse og konfidensintervall i tillegg til p-verdi.

Ulike tester brukes avhengig av datatypen og spørsmålet: t-tester for gjennomsnitt mellom grupper, chi-kvadrattester for kategoriske data, ANOVA for flere grupper, og ikke-parametriske tester når forutsetningene ikke er oppfylt. Praksis anbefaler forhåndsregistrering og rapportering av effektstørrelse og konfidensintervaller for transparent og reproduserbar forskning.