Testit laatueroasteikollisille muuttujille

Samankaltaiset tiedostot
Johdatus tilastotieteeseen Testit laatueroasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus KE (2014) 1

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Testit järjestysasteikollisille muuttujille

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi. Viikko 5

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Testi suhteelliselle osuudelle

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Johdatus tilastotieteeseen Tilastolliset testit. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Tilastolliset testit. Tilastolliset testit. Tilastolliset testit: Mitä opimme? 2/5. Tilastolliset testit: Mitä opimme? 1/5

Johdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Estimointi. Estimointi. Estimointi: Mitä opimme? 2/4. Estimointi: Mitä opimme? 1/4. Estimointi: Mitä opimme? 3/4. Estimointi: Mitä opimme?

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

Johdatus tilastotieteeseen Testit järjestysasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus tilastotieteeseen Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

tilastotieteen kertaus

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

χ = Mat Sovellettu todennäköisyyslasku 11. harjoitukset/ratkaisut

Johdatus tilastotieteeseen Väliestimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Testit suhdeasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Testit laatueroasteikollisille muuttujille. Testit laatueroasteikollisille muuttujille. Testit laatueroasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Yhteensopivuuden, homogeenisuuden ja riippumattomuuden testaaminen

Tilastollinen aineisto Luottamusväli

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Tilastolliset menetelmät. Osa 1: Johdanto. Johdanto tilastotieteeseen KE (2014) 1

χ 2 -yhteensopivuustestissä käytetään χ 2 -testisuuretta χ = Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä

10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento , osa 1. 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1

edellyttää valintaa takaisinpanolla Aritmeettinen keskiarvo Jos, ½ Ò muodostavat satunnaisotoksen :n jakaumasta niin Otosvarianssi Ë ¾

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Teema 8: Parametrien estimointi ja luottamusvälit

¼ ¼ joten tulokset ovat muuttuneet ja nimenomaan huontontuneet eivätkä tulleet paremmiksi.

Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille. Testit järjestysasteikollisille muuttujille: Esitiedot

Harjoitus 2: Matlab - Statistical Toolbox

MTTTP5, luento Kahden jakauman sijainnin vertailu (jatkoa) Tutkimustilanteita y = neliöhinta x = sijainti (2 aluetta)

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tilastolliset menetelmät: Tilastolliset testit

Johdatus varianssianalyysiin. Vilkkumaa / Kuusinen 1

11. laskuharjoituskierros, vko 15, ratkaisut

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

031021P Tilastomatematiikka (5 op) viikko 5

Tilastollisia peruskäsitteitä ja Monte Carlo

Lisää Diskreettejä jakaumia Lisää Jatkuvia jakaumia Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollinen riippuvuus ja korrelaatio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

POPULAATIO. Oikeastaan arvot, joista ollaan kiinnostuneita (mitatut numeeriset suureet, luokittelut).

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 6: Korrelaatio ja riippuvuus tilastotieteessä

Tutkimusongelmia ja tilastollisia hypoteeseja: Perunalastupussien keskimääräinen paino? Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (yksisuuntainen)

Jos nollahypoteesi pitää paikkansa on F-testisuuren jakautunut Fisherin F-jakauman mukaan

MTTTP5, luento Otossuureita ja niiden jakaumia (jatkuu)

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 3: Todennäköisyysjakaumia. Diskreettejä jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE

2. TILASTOLLINEN TESTAAMINEN...

OPETUSSUUNNITELMALOMAKE

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 5: Jakaumaoletuksien. testaaminen

Todennäköisyyden ominaisuuksia

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Diskreettejä jakaumia. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Valitaan testisuure, jonka jakauma tunnetaan H 0 :n ollessa tosi.

Gripenberg. MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Tentti ja välikoeuusinta

Jos nyt on saatu havaintoarvot Ü ½ Ü Ò niin suurimman uskottavuuden

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Heliövaara 1

D ( ) Var( ) ( ) E( ) [E( )]

riippumattomia ja noudattavat samaa jakaumaa.

Todennäköisyyslaskun kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

Transkriptio:

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testit laatueroasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Testit laatueroasteikollisille muuttujille >> Laatueroasteikollisten muuttujien testit Testi suhteelliselle osuudelle Suhteellisten osuuksien vertailutesti TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 2

Laatueroasteikollisten muuttujien testit Testit laatueroasteikollisille muuttujille Tarkastelemme seuraavia testejä laatueroasteikollisille muuttujille: Testi suhteelliselle osuudelle Suhteellisten osuuksien vertailutesti On syytä huomata, että testejä saa ja on usein myös järkevää käyttää järjestys-, välimatka-ja suhdeasteikollisille muuttujille. Mitta-asteikot: ks. lukua Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 3

Laatueroasteikollisten muuttujien testit Testit laatueroasteikollisille muuttujille: Huomautuksia Testit ovat parametrisia testejä, joissa testauksen kohteena on Bernoulli-jakauman odotusarvoparametri. Testi suhteelliselle osuudelle on yhden otoksen testi. Suhteellisten osuuksien vertailutesti on kahden otoksen testi. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 4

Testit laatueroasteikollisille muuttujille Laatueroasteikollisten muuttujien testit >> Testi suhteelliselle osuudelle Suhteellisten osuuksien vertailutesti TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 5

Testi suhteelliselle osuudelle Testausasetelma 1/3 Olkoon A perusjoukon S tapahtuma ja olkoot Pr(A) = p Pr(A c ) = 1 p = q Määritellään satunnaismuuttuja X: 1, jos A sattuu X = 0, jos A ei satu Tällöin X ~ Bernoulli(p) ja Pr( X = 1) = p Pr( X = 0) = 1 p = q TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 6

Testi suhteelliselle osuudelle Testausasetelma 2/3 Oletetaan, että tapahtuma A on muotoa A = Perusjoukon alkiolla on ominaisuus P Tällöin p = Pr(A) on todennäköisyys poimia perusjoukosta S satunnaisesti alkio, jolla on ominaisuus P. Jos perusjoukko S on äärellinen, niin todennäköisyys p kuvaa niiden perusjoukon S alkioiden suhteellista osuutta, joilla on ominaisuus P. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 7

Testi suhteelliselle osuudelle Testausasetelma 3/3 Olkoon X 1, X 2,, X n yksinkertainen satunnaisotos perusjoukosta S, joka noudattaa Bernoulli-jakaumaa Bernoulli(p) Asetetaan Bernoulli-jakauman parametrille p nollahypoteesi H 0 : p = p0 Testausongelma: Ovatko havainnot sopusoinnussa nollahypoteesin H 0 kanssa? Ratkaisuna on testi suhteelliselle osuudelle. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 8

Testi suhteelliselle osuudelle Hypoteesit Yleinen hypoteesi H : (1) Havainnot Xi ~ Bernoulli( p), i = 1,2,, n, jossa p = Pr(A), A S (2) Havainnot X 1, X 2,, X n ovat riippumattomia Nollahypoteesi H 0 : H 0 : p = p0 Vaihtoehtoinen hypoteesi H 1 : H: 1 p> p0 1-suuntaiset vaihtoehtoiset hypoteesit H: 1 p< p0 H : p p 2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi 1 0 TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 9

Testi suhteelliselle osuudelle Parametrien estimointi Olkoon f tapahtuman A frekvenssi siinä n-kertaisessa toistokokeessa, jota riippumattomien havaintojen poimiminen Bernoulli-jakaumasta merkitsee. Tällöin tapahtuman A suhteellinen frekvenssi eli osuus pˆ = f / n on harhaton estimaattori Bernoulli-jakauman parametrille E(X i ) = p, i = 1, 2,, n Huomaa, että frekvenssi f noudattaa binomijakaumaa parametrein n ja p: n f = Xi ~Bin( n, p) i= 1 TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 10

Testi suhteelliselle osuudelle Testisuure ja sen jakauma Määritellään testisuure pˆ p0 z = p0(1 p0) / n Jos nollahypoteesi H 0 : p = p0 pätee, niin testisuure z noudattaa suurissa otoksissa approksimatiivisesti standardoitua normaalijakaumaa: z a N(0,1) Approksimaatio on tavallisesti riittävän hyvä, jos npˆ 10 ja n(1 pˆ) 10 TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 11

Testi suhteelliselle osuudelle Testisuureen jakauma nollahypoteesin H 0 pätiessä: Perustelu Oletetaan, että testin yleinen hypoteesi H ja nollahypoteesi H 0 pätevät: X 1, X 2,, X n X Bernoulli( p ), i = 1,2,, n i 0 Tällöin (ks. monisteen Todennäköisyyslaskenta lukua Stokastiikan konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet sekä lukuja Otokset ja otosjakaumat ja Väliestimointi): n 1 f p0(1 p0) pˆ = Xi = a N p0, n i= 1 n n jolloin pˆ p0 z = a N(0,1) p (1 p ) / n 0 0 TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 12

Testi suhteelliselle osuudelle Testi suhteelliselle osuudelle: Testisuure z mittaa tilastollista etäisyyttä Testisuure pˆ p0 z = p (1 p ) / n 0 0 mittaa parametrin p estimaatin ˆp ja nollahypoteesin H 0 : p = p0kiinnittämän parametrin p arvon p 0 tilastollista etäisyyttä. Mittayksikkönä on erotuksen ˆp p 0 standardipoikkeaman p(1 p) n estimaattori, joka on määrätty olettaen, että nollahypoteesi H 0 pätee. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 13

Testi suhteelliselle osuudelle Testi Testisuureen pˆ p0 z = p (1 p ) / n 0 0 normaaliarvo = 0, koska nollahypoteesin H 0 pätiessä E(z) = 0 Siten itseisarvoltaan suuret testisuureen z arvot viittaavat siihen, että nollahypoteesi H 0 ei päde. Nollahypoteesi H 0 hylätään, jos testin p-arvo on kyllin pieni. Hylkäysalueen valinta ja p-arvon määrääminen: ks. lukua Tilastollinen testaus. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 14

Testit laatueroasteikollisille muuttujille Laatueroasteikollisten muuttujien testit Testi suhteelliselle osuudelle >> Suhteellisten osuuksien vertailutesti TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 15

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testausasetelma 1/4 Olkoon A perusjoukon S k, k = 1, 2 tapahtuma ja olkoot Pr(A) = p k Pr(A c ) = 1 p k = q k Määritellään satunnaismuuttujat X k, k = 1, 2 : 1, jos A tapahtuu perusjoukossa Sk X k = 0, jos A ei tapahdu perusjoukossa S Tällöin X k ~ Bernoulli(p k ), k = 1, 2 ja Pr( Xk = 1) = pk Pr( X = 0) = 1 p = q k k k k TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 16

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testausasetelma 2/4 Oletetaan, että tapahtuma A on muotoa A = Perusjoukon alkiolla on ominaisuus P Tällöin p k = Pr(A) on todennäköisyys poimia perusjoukosta S k, k = 1, 2 satunnaisesti alkio, jolla on ominaisuus P. Jos perusjoukko S k, k = 1, 2 on äärellinen, niin todennäköisyys p k kuvaa niiden perusjoukon S k alkioiden suhteellista osuutta, joilla on ominaisuus P. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 17

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testausasetelma 3/4 Olkoon X11, X21,, Xn 11 yksinkertainen satunnaisotos perusjoukosta S 1, joka noudattaa Bernoulli-jakaumaa Bernoulli(p 1 ) Olkoon X12, X22,, Xn 2 2 yksinkertainen satunnaisotos perusjoukosta S 2, joka noudattaa Bernoulli-jakaumaa Bernoulli(p 2 ) Olkoot otokset lisäksi toisistaan riippumattomia. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 18

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testausasetelma 4/4 Asetetaan Bernoulli-jakaumien parametreille p 1 ja p 2 nollahypoteesi H 0 : p1 = p2 = p Testausongelma: Ovatko havainnot sopusoinnussa hypoteesin H 0 kanssa? Ratkaisuna on suhteellisten osuuksien vertailutesti. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 19

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Yleinen hypoteesi Yleinen hypoteesi H : (1) Havainnot Xi1 Bernoulli( p1), i= 1,2,, n1, jossa p 1 = Pr(A), A S 1 (2) Havainnot X j 2 Bernoulli( p2), j = 1,2,, n2, jossa p 2 = Pr(A), A S 2 (3) Havainnot X i1 ja X j2 ovat riippumattomia kaikille i ja j Huomautus: Oletus (3) sisältää kolme riippumattomuusoletusta: Havainnot ovat riippumattomia otoksien 1 ja 2 sisällä. Havainnot ovat riippumattomia otoksien 1 ja 2 välillä. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 20

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Nollahypoteesi ja vaihtoehtoiset hypoteesit Nollahypoteesi H 0 : H 0 : p1 = p2 = p Vaihtoehtoinen hypoteesi H 1 : H: 1 p1 > p2 1-suuntaiset vaihtoehtoiset hypoteesit H: 1 p1 < p2 H : p p 2-suuntainen vaihtoehtoinen hypoteesi 1 1 2 TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 21

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Parametrien estimointi Olkoon f k tapahtuman A frekvenssi siinä n k -kertaisessa toistokokeessa, jota riippumattomien havaintojen poimiminen Bernoulli-jakaumasta k merkitsee, k = 1, 2. Tällöin tapahtuman A suhteellinen frekvenssi eli osuus pˆ k = fk / nk, k = 1,2 on harhaton estimaattori Bernoulli-jakauman parametrille p k = E(X ik ), i = 1, 2,, n k, k = 1, 2 Huomaa, että frekvenssi f k noudattaa binomijakaumaa parametrein n k ja p k : n k f = X ~Bin( n, p ), k = 1,2 k ik k k i= 1 TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 22

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Yhdistetty otos Jos nollahypoteesi H 0 : p1 = p2 = p pätee, voidaan otokset yhdistää ja parametrin p harhaton estimaattori on tapahtuman A suhteellinen frekvenssi yhdistetyssä otoksessa: np 1ˆ1+ np 2 ˆ2 f1+ f2 pˆ = = n + n n + n 1 2 1 2 Jos nollahypoteesi H 0 pätee, niin p(1 p) p(1 p) Var( pˆ1 pˆ2) = + n n 1 2 1 1 = p(1 p) + n n 1 2 TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 23

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testisuure ja sen jakauma Määritellään testisuure pˆ1 pˆ2 z = 1 1 pˆ(1 pˆ) + n1 n 2 Jos nollahypoteesi H 0 : p1 = p2 = p pätee, niin testisuure z noudattaa suurissa otoksissa approksimatiivisesti standardoitua normaalijakaumaa: z a N(0,1) Approksimaatio on tavallisesti riittävän hyvä, jos npˆ 5, n(1 pˆ ) 5, npˆ 5, n(1 pˆ ) 5 1 1 1 1 2 2 2 2 TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 24

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testisuureen jakauma nollahypoteesin H 0 pätiessä: Perustelu 1/3 Oletetaan, että testin yleinen hypoteesi H ja nollahypoteesi H 0 pätevät: X, X,, X, X, X,, X 11 21 n 1 12 22 n 2 1 2 Xi1 Bernoulli( p), i = 1,2,, n1 X Bernoulli( p), j = 1,2,, n j 2 2 Tällöin (ks. monisteen Todennäköisyyslaskenta lukua Stokastiikan konvergenssikäsitteet ja raja-arvolauseet sekä lukuja Otokset ja otosjakaumat ja Väliestimointi): n1 1 f 1 p(1 p) pˆ 1 = Xi 1 = a N p, n1 i= 1 n1 n1 n2 1 f 2 p(1 p) pˆ 2 = X j2 = a N p, n2 j= 1 n2 n2 TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 25

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testisuureen jakauma nollahypoteesin H 0 pätiessä: Perustelu 2/3 Koska pˆ1 pˆ2, niin pˆ1 pˆ2 Y = a N(0,1) 1 1 p(1 p) + n1 n 2 Koska todennäköisyys p on tuntematon, satunnaismuuttujan Y lauseke on testisuureena epäoperationaalinen. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 26

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testisuureen jakauma nollahypoteesin H 0 pätiessä: Perustelu 3/3 Jos satunnaismuuttujan Y lausekkeessa todennäköisyys p korvataan otossuureella np 1ˆ1+ np 2 ˆ2 f1+ f2 pˆ = = n + n n + n 1 2 1 2 saadaan testisuure pˆ1 pˆ2 z = 1 1 pˆ(1 pˆ) + n1 n 2 joka nollahypoteesin H 0 pätiessä noudattaa suurissa otoksissa standardoitua normaalijakaumaa N(0,1): z a N(0,1) Todistus sivuutetaan. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 27

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testisuure z mittaa tilastollista etäisyyttä Testisuure pˆ1 pˆ2 z = 1 1 pˆ(1 pˆ) + n1 n 2 mittaa mittaa tapahtuman A otoksista 1 ja 2 määrättyjen suhteellisten frekvenssien tilastollista etäisyyttä. Mittayksikkönä on erotuksen pˆ pˆ standardipoikkeaman 1 2 1 1 p(1 p) + n1 n 2 estimaattori, joka on määrätty olettaen, että nollahypoteesi H 0 pätee. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 28

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testi 1/2 Testisuureen pˆ1 pˆ2 z = 1 1 pˆ(1 pˆ) + n1 n 2 normaaliarvo = 0, koska nollahypoteesin H 0 pätiessä E(z) = 0 Siten itseisarvoltaan suuret testisuureen z arvot viittaavat siihen, että nollahypoteesi H 0 ei päde. Nollahypoteesi H 0 hylätään, jos testin p-arvo on kyllin pieni. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 29

Suhteellisten osuuksien vertailutesti Testi 2/2 Hylkäysalueen valinta ja p-arvon määrääminen: ks. lukua Tilastollinen testaus. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 30