Cosa devo guardare quando calcolo l'intervallo di confidenza
Ciao a tutti!Cercherò di essere il più chiara possibile.
Sono una studentessa alle prese con un esame di statistica.(tra l'altro devo anche saper utilizzare R), e questo è un pò il dramma.
Qualcuno sa leggere questi dati e commentarli?Ovviamente ho utilizzato R per farlo...Qui in questo ex devo valutare che la mia variabile si distribuisca come una normale, con varianza incognita.
In R:
One Sample t-test
data: GR
t = 34.5277, df = 9, p-value = 7.08e-11
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
4603.356 5248.844
sample estimates:
mean of x
4926.1
La mia domanda è:cosa devo guardare qui?sbaglio del tutto se confronto il 4926.1 con l'intervallo di confidenza?perchè in questo caso il mio valore della media è compreso nell'intervallo. QUindi accetto H0.
Ma se utilizzo il mio p value, che ha un valore prossimo allo zero, e lo confronto con alpha, che è qui 0.05 ed essendo p
Mi chiedo dove sbaglio, perchè pensavo che il metodo del p value e dell'IC fossero due metodi alternativi.(ma uguali per rifiut o accettare le ipotesi)
grazie in anticipo a chi mi risponde.
Sono una studentessa alle prese con un esame di statistica.(tra l'altro devo anche saper utilizzare R), e questo è un pò il dramma.
Qualcuno sa leggere questi dati e commentarli?Ovviamente ho utilizzato R per farlo...Qui in questo ex devo valutare che la mia variabile si distribuisca come una normale, con varianza incognita.
In R:
One Sample t-test
data: GR
t = 34.5277, df = 9, p-value = 7.08e-11
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
4603.356 5248.844
sample estimates:
mean of x
4926.1
La mia domanda è:cosa devo guardare qui?sbaglio del tutto se confronto il 4926.1 con l'intervallo di confidenza?perchè in questo caso il mio valore della media è compreso nell'intervallo. QUindi accetto H0.
Ma se utilizzo il mio p value, che ha un valore prossimo allo zero, e lo confronto con alpha, che è qui 0.05 ed essendo p
Mi chiedo dove sbaglio, perchè pensavo che il metodo del p value e dell'IC fossero due metodi alternativi.(ma uguali per rifiut o accettare le ipotesi)
grazie in anticipo a chi mi risponde.
Risposte
Ciao, non mi sono chiare alcune cose.
La variabile casuale da cui hai estratto il campione sappiamo già che è distribuita come una normale ?
Qual è l'ipotesi nulla $H_0$ da verificare ?
La variabile casuale da cui hai estratto il campione sappiamo già che è distribuita come una normale ?
Qual è l'ipotesi nulla $H_0$ da verificare ?
ops scusa.... il mio campione ha una dimensione campionaria di 10. l'ipotesi da verificare è questa:
H0 che la variabile globuli rossi si distribuisca come una normale
H1 che la variabile globuli rossi non si distrib come normale
H0 che la variabile globuli rossi si distribuisca come una normale
H1 che la variabile globuli rossi non si distrib come normale
Se non erro (ma la mia affinità per la statistica è meno di zero) dato che il campione è n=10 si distribuisce come una t student. se ho detto castronerie cancello in messaggio(ammesso si possa fare!)
La mia perplessità è che, se ho compreso bene, vuoi utilizzate un test t di Student per verificare l'ipotesi di normalità... quando in genere il test t di Student si usa per verificare ipotesi sul valore medio (o sulla differenza tra valori medi).
Per la verifica della normalità avrei utilizzato il test di Shapiro-Wilk o quello di Kolmogorov-Smirnov.
Per la verifica della normalità avrei utilizzato il test di Shapiro-Wilk o quello di Kolmogorov-Smirnov.
"Chiaretta84.":
La mia domanda è:cosa devo guardare qui?sbaglio del tutto se confronto il 4926.1 con l'intervallo di confidenza?perchè in questo caso il mio valore della media è compreso nell'intervallo. QUindi accetto H0.
Ma se utilizzo il mio p value, che ha un valore prossimo allo zero, e lo confronto con alpha, che è qui 0.05 ed essendo p
Io intepreterei in questo modo il risultato di R.
Intanto stai facendo un test t di Student con
$H_0$: la media dei globuli rossi è 0
$H_1$: la media dei globuli rossi è diversa da 0 ("alternative hypothesis: true mean is not equal to 0")
Il risultato che p-value<0.05 ti induce a rifiutare $H_0$. La media dei globuli rossi del campione è significativamente diversa da zero (eh... sfido io... la media del campione è 4926.1 !!!)
Quando dice "sample estimates: mean of x 4926.1 "
intende che la media del campione (dei 10 dati) è 4926.1
Quando dice "95 percent confidence interval: 4603.356 5248.844 "
ha costruito un intervallo di confidenza per la media campionaria, ovviamente centrato sulla media... quindi perchè meravigliarsi che la media sta "dentro" l'intervallo di confidenza della media ?
La media e l'intervallo di confidenza della media al 95% non hanno nulla a che fare col test d'ipotesi che abbiamo già analizzato prima (p-value<$\apha$). Ti ha solo fornito delle informazioni addizionali.
ma allora....che me ne faccio dell'intevallo di confidenza?scusa la domanda idiota!
"Chiaretta84.":
ma allora....che me ne faccio dell'intevallo di confidenza?scusa la domanda idiota!
Credo nulla ai fini del test. Penso sia solo una informazione aggiuntiva.
Dato che H0 è falsa ed è vera H1 (la media è significativamente diversa da zero), ti ha fornito un intervallo di confidenza della media di 4926.1.
Però in effetti puoi notare che la media corrispondente ad H0 (media = 0) è esterna a tale intervallo..
Ho capito...!! In pratica io so che in quell'intervallo di fiducia cade la mia media incognita, con una probabilità del 95%... quindi è a questo che serve l'IC...
Grazie mille dell'aiuto.
Grazie mille dell'aiuto.
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