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Lez. 18 - Esempi di verifica delle ipotesi - Coggle Diagram
Lez. 18 - Esempi di verifica delle ipotesi
Esempio 1
Un gruppo di psicologi vuole dimostrare l'efficacia di una terapia sperimentale per combattere la depressione
STEP 3: determinare il valore critico
Qui abbiamo deciso di usare quello di 0.05 , il test sappiamo che è a una coda. Quindi ci serve un valore z critico di 1.64, ci interessa quello minore, quindi adotteremo -1.64
Il 5% corrisponde a -1.64. La zona di rifiuto dell'ipotesi nulla è la zona all'estremo sx, sotto -1.64
STEP 4: determinare il valore del nostro campione nella distribuzione di confronto
Esperimento: viene selezionato casualmente una persona da un centro clinico e sottoposto al nuovo trattamento. Dopo 4 settimane viene misurato con una scala il livello di depressione e ottiene un punteggio grezzo di 41.
z= x-u/o = 41-69.5/14.1 = 2.02
Step 2: determinare le caratteristiche della distribuzione di riferimento
La distribuzione della popolazione 2 rappresenta la distribuzione di riferimento ovvero distribuzione che rappresenta la situazione nella popolazione se l'ipotesi nulla fosse vera.
u=69.5 e o=14.1
STEP 5: confronto
-2.02 è più piccolo di -1.64, quindi posso rifiutare l'ipotesi nulla e supportare ipotesi di ricerca. Quindi dirò che il mio risultato è statisticamente significativo.
Step 1: riformulare il quesito in termini di ipotesi di ricerca e ipotesi nulal sulle popolazioni.
Popolazione 1: i pazienti con diagnosi di depressione che ricevono la nuova terapia;
Popolazione 2: i pazienti con diagnosi di depressione che non ricevono nessuna terapia;
ipotesi
Ipotesi nulla: depressione popolazione 1 ≤ depressione popolazione 2 ovvero u1 ≤ u2
Ipotesi di ricerca: depressione popolazione 1 ≥ depressione popolazione 2 ovvero u1 > u2
Esempio 2
Un gruppo di psicologi del lavoro vuole dimostrare se essere esposti a un ambiente naturale possa migliorare il benessere dei lavoratori di un azienda.
STEP 3: determinare valore critico
ricercatori scelgono 1% = z critico di 2.33
abbiam oipotesi monodirezionale destra
STEP 4:determinare valore del nostro campione nella distribuzione di confronto
Esperimento: viene selezionato casualmente un lavoratore dell'azienda e viene esposto ad un ambiente naturale per 4 settimane. Alla fine viene misurato con una scala il livello di benessere e ottiene un punteggio grezzo di 4.8
z=x-u/o = 4.8 - 3.5 / 0.6 = 2.16
STEP 2: determinare le caratteristiche della distribuzione di riferimento
u=3.5 e o=0.2
STEP 1: riformulare il quesito in termini di ipotesi di ricerca e di ipotesi nulla sulle popolazioni.
Popolazione
Popolazione 1: lavoratori esposti a un ambiente naturale durante l'orario di lavoro;
Popolazione 2. i lavoratori in generale dell'azienda non esposti a un ambiente naturale.
Ipotesi
Ipotesi nulla: benessere popolazione 1 ≤ benessere popolazione 2, ovvero u1 ≤ u2
Ipotesi di ricerca: benessere popolazione 1 > benessere popolazione 2, ovvero u1 > u2
STEP 5: confronto
2.16 è più basso di 2.33. non possiamo rifiutare ipotesi nulla
Riflessione
E se avvessero scelto 5%? avremmo potuto rifiutare l'ipotesi nulla poiché 2.16<1.64
Come decidere? le scelte posso influenzare molto la vita delle persone.
Esempio 3
Un'azienda è interessata a verificare se un nuovo modello di lavoro flessibile appena introdotto influenza la motivazione dei suoi impiegati.
STEP 3
Ricercatori scelgono 5%
Ipotesi bidirezionale, quindi diviso tra due code 2.5%: 1.96 e -1.96
2.5% alle due estremità zona di rifiuto.
STEP 4
Esperimento viene selezionato casualmente un impiegato e sottoposto al nuovo modello di lavoro flessibile. Dopo 2 settimane viene misurato con una scala il livello della motivazione e ottiene un punteggio grezzo di 6.
z= x-u/o = 6-11 / 2 = -2.5
STEP 2
u=11 e o=2
STEP 5
Quindi si, rientra nella zona di rifuto dell'ipotesi nulla sinistra, quindi - 2.5
STEP 1
Popolazione
Popolazione 1: impiegati sottoposti al nuovo modello di lavoro flessibile;
Popolazione 2: impiegati sottoposti al modello di lavoro usuale.
Ipotesi
ipotesi nulla: motivazione popolazione 1=motivazione popolazione 2 ovvero u1=u2
ipotesi di ricerca: motivazione popolazione 1=/ motivazione popolazione 2 ovvero u1 =/u2