Логика на проверката на хипотези: Първата стъпка при проверката на хипотези е да се разбере логиката, която стои зад нея. Започвате с нулева хипотеза (H0), която представлява предположение по подразбиране, и алтернативна хипотеза (Ha), която представлява това, което искате да проверите. Например, H0: μ = 100 (средната стойност на популацията е 100) срещу Ha: μ ≠ 100 (средната стойност на популацията не е 100).
Избор на ниво на значимост (Alpha): Нивото на значимост, означено като алфа (α), е вероятността да се допусне грешка от тип I (неправилно отхвърляне на истинската нулева хипотеза). Обичайните стойности за алфа са 0,05 или 0,01. Можете да зададете алфа, като използвате alpha <- 0,05.
Извършване на тестове на хипотези: R предоставя различни функции за проверка на хипотези, като t.test() за t-тестове и chisq.test() за хи-квадрат тестове. За t-тест с две извадки можете да използвате:
t_test_result <- t.test(x, y, alternative = "two.sided")
