Weryfikacja hipotez statystycznych, to sprawdzanie określonych założeń sformułowanych dla parametrów populacji generalnej na podstawie wyników z próby.
Sformułowanie hipotez, które będą weryfikowane za pomocą testów statystycznych.
Każdy test statystyczny podaje postać ogólną hipotezy zerowej - (ang. null hypothesis) i alternatywnej - (ang. alternative hypothesis):
Przykład:
Jeśli nie wiemy, czy rozkład sklepów może być bardziej regularny niż rozkład losowy czy też też odwrotnie - bardziej skupiony niż rozkład losowy, wówczas hipoteza alternatywna powinna być dwustronna, tzn. nie zakładamy kierunku:
Może się zdarzyć (są to bardzo rzadkie przypadki), że mamy pewność, iż znamy kierunek w hipotezie alternatywnej. Wówczas można zastosować jednostronną hipotezę alternatywną.
Weryfikacja hipotez
By sprawdzić, która z hipotez czy jest bardziej prawdopodobna, dobieramy odpowiedni test statystyczny.
Statystyka testowa wybranego testu wyliczana zgodnie z jej wzorem podlega odpowiedniemu dla niej rozkładowi teoretycznemu.
Program wylicza wartość statystyki testowej, oraz wartość dla tej statystyki (czyli część pola pod krzywą, która odpowiada wartości statystyki testowej). Wartość pozwala wybrać spośród hipotezy zerowej i alternatywnej tę bardziej prawdopodobną. Przy czym zawsze zakładamy prawdziwość hipotezy zerowej, a zebrane w danych dowody mają dostarczyć wystarczającej ilości argumentów przeciwko tej hipotezie:
Zwykle wybiera się poziom istotności , zgadzając się, że w 5% sytuacji odrzucimy hipotezę zerową gdy jest ona prawdziwa. W szczególnych przypadkach można wybrać inny poziom istotności np. 0.01 lub 0.001.