a:

I statistikkbasert empirisk testing brukes både konfidensintervall og nullhypotesen til å vurdere gyldigheten av et antatt forhold mellom flere variabler. I hovedsak utfører hypotesetester og konfidensintervaller det samme arbeidet på forskjellige måter; høye konfidensintervaller antyder at nullhypotesen kan avvises.

Confidence Intervals

Et konfidensintervall er et matematisk sett utvalg av verdier som kvantifiserer usikkerheten knyttet til en test. I statistikkterminologi er dette kjent som å antyde hvor trygt et utvalgsramme vil inneholde populasjonsparameteren.

Anta at en forsker ønsket å finne gjennomsnittlig høyde for alle bøffel i en gitt flokk. Det ville være for vanskelig å spore, måle og registrere alle disse høyderene individuelt. I stedet kan forskeren ta et utvalg og opprette et punktestimat av populasjonsmiddelet.

Etter å ha tatt et prøvemål fra noen bøffel, beregner forskeren en gjennomsnittlig høyde. På egenhånd forteller dette ikke forskeren hva han vil vite. Gjennomsnittlig høyde på prøven kan variere fra det reelle gjennomsnittet i befolkningen med mye.

Tillidsintervaller tillater forskeren å finne ut hvor mye usikkerhet det er i prøven. Prosessen er komplisert, men den gir en rekke verdier som indikerer nivået av usikkerhet som befolkningen mener ligger mellom to punkter. For eksempel antyder et 95% konfidensintervall det er bare 5% sjanse for at befolkningen betyr at det faller utenfor et gitt område.

Null-hypotesen

En null hypotese, noen ganger bare kalt null, er det logiske motsatt av hypotesen. Hvis en forsker hypoteser om at alle egg er hvite, er nullhypotesen at "ikke alle egg er hvite."

Vitenskapelige spørsmål må avvise nullhypotesen for å være sann. En av måtene å gjøre dette på er gjennom selvsikkerhetsintervaller, spesielt i tilfeller der det er upraktisk eller umulig å avvise med 100% sikkerhet.

Standardgrensen for å avvise en nullhypotes er et 95% konfidensintervall, som argumenterer mot kravet i null. Dette er tilfellet i empirisk økonomisk teori.