FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_hypothesismean1.wasp
Title produced by softwareTesting Mean with known Variance - Critical Value
Date of computationTue, 11 Nov 2008 09:54:48 -0700
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/11/t1226422548pg2d2adi94qk6w7.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 06:42:36 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23722, Retrieved Sun, 19 May 2024 06:42:36 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact186

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Testing Mean with known Variance - Critical Value] [Q1] [2008-11-11 16:54:48] [ee28d11f695cd3bc1f8bbd77ba77987a] [Current]
F RMP     [Testing Mean with known Variance - p-value] [Q2] [2008-11-11 20:31:24] [43d870b30ac8a7afeb5de9ee11dcfc1a]
F RMP     [Testing Mean with known Variance - Type II Error] [Q3] [2008-11-11 20:53:08] [43d870b30ac8a7afeb5de9ee11dcfc1a]
F RMP     [Testing Mean with known Variance - Sample Size] [] [2008-11-11 21:03:08] [43d870b30ac8a7afeb5de9ee11dcfc1a]
F RMP     [Testing Population Mean with known Variance - Confidence Interval] [Q5] [2008-11-11 21:25:21] [43d870b30ac8a7afeb5de9ee11dcfc1a]
-   P     [Testing Mean with known Variance - Critical Value] [Feedback Pork Qua...] [2008-11-20 15:01:13] [d32f94eec6fe2d8c421bd223368a5ced]
Feedback Forum
2008-11-20 15:32:17 [Christy Masson] [reply] 
Goed. Er kan eventueel ook 2-zijdig getest worden maar dan dient er sterk geargumenteerd te worden. Er mag niet te veel en niet te weinig vet zitten in het eindproduct. De fout is toevallig en de nulhypothese wordt dus aanvaard
2008-11-21 09:22:54 [] [reply] 
Hier heb je een fout gemaakt bij het invullen van de juiste waarden in de R-module.

De population variance moet 0,012 zijn i.p.v. 0,12. Het komt namelijk van 1,2%.

Hier opnieuw de berekening met population variance 0,012.
http://www.freestatistics.org/blog/date/2008/Nov/20/t1227193358z851kjpexwfgl8j.htm

De critical value (0.184676559191704) is groter dan de sample mean (0.1546 = het steekproefgemiddelde). Er is een toevallige afwijking ten opzichte van het contractueel bepaalde vetgehalte (15%). We verwerpen de nulhypothese niet.

Verder vind ik niet terug of je voor een éénzijdige of een tweezijdige test kiest en waarom je dat doet.

Hier is zowel een éénzijdige als tweezijdige test mogelijk. Je moet alleen goed verantwoorden waarom je voor een bepaalde test kiest.

In het voorbeeld van de student werd gekozen voor een éénzijdige test (zie document student). Wanneer je bijvoorbeeld kiest voor een tweezijdige test, kan je hierbij vertellen dat zowel de afwijking naar boven als de afwijking naar beneden wordt gemeten. Het is immers niet goed dat er teveel vetgehalte is, maar het is ook niet goed dat er te weinig vetgehalte
2008-11-21 09:23:32 [Evelien Blockx] [reply] 
Hier heb je een fout gemaakt bij het invullen van de juiste waarden in de R-module.

De population variance moet 0,012 zijn i.p.v. 0,12. Het komt namelijk van 1,2%.

Hier opnieuw de berekening met population variance 0,012.
http://www.freestatistics.org/blog/date/2008/Nov/20/t1227193358z851kjpexwfgl8j.htm

De critical value (0.184676559191704) is groter dan de sample mean (0.1546 = het steekproefgemiddelde). Er is een toevallige afwijking ten opzichte van het contractueel bepaalde vetgehalte (15%). We verwerpen de nulhypothese niet.

Verder vind ik niet terug of je voor een éénzijdige of een tweezijdige test kiest en waarom je dat doet.

Hier is zowel een éénzijdige als tweezijdige test mogelijk. Je moet alleen goed verantwoorden waarom je voor een bepaalde test kiest.

In het voorbeeld van de student werd gekozen voor een éénzijdige test (zie document student). Wanneer je bijvoorbeeld kiest voor een tweezijdige test, kan je hierbij vertellen dat zowel de afwijking naar boven als de afwijking naar beneden wordt gemeten. Het is immers niet goed dat er teveel vetgehalte is, maar het is ook niet goed dat er te weinig vetgehalte

Post a new message

Dataset

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23722&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]1 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23722&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23722&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132






Testing Mean with known Variance
sample size27
population variance0.12
sample mean0.1546
null hypothesis about mean0.15
type I error0.05
critical value (one-tailed)0.259656908463431
confidence interval (two-tailed)(sample mean)[ 0.0239357343639964 , 0.285264265636004 ]
conclusion for one-tailed test
Do not reject the null hypothesis.
conclusion for two-tailed test
Do not reject the null hypothesis

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Testing Mean with known Variance \tabularnewline
sample size & 27 \tabularnewline
population variance & 0.12 \tabularnewline
sample mean & 0.1546 \tabularnewline
null hypothesis about mean & 0.15 \tabularnewline
type I error & 0.05 \tabularnewline
critical value (one-tailed) & 0.259656908463431 \tabularnewline
confidence interval (two-tailed)(sample mean) & [ 0.0239357343639964 ,  0.285264265636004 ] \tabularnewline
conclusion for one-tailed test \tabularnewline
Do not reject the null hypothesis. \tabularnewline
conclusion for two-tailed test \tabularnewline
Do not reject the null hypothesis \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23722&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Testing Mean with known Variance[/C][/ROW]
[ROW][C]sample size[/C][C]27[/C][/ROW]
[ROW][C]population variance[/C][C]0.12[/C][/ROW]
[ROW][C]sample mean[/C][C]0.1546[/C][/ROW]
[ROW][C]null hypothesis about mean[/C][C]0.15[/C][/ROW]
[ROW][C]type I error[/C][C]0.05[/C][/ROW]
[ROW][C]critical value (one-tailed)[/C][C]0.259656908463431[/C][/ROW]
[ROW][C]confidence interval (two-tailed)(sample mean)[/C][C][ 0.0239357343639964 ,  0.285264265636004 ][/C][/ROW]
[ROW][C]conclusion for one-tailed test[/C][/ROW]
[ROW][C]Do not reject the null hypothesis.[/C][/ROW]
[ROW][C]conclusion for two-tailed test[/C][/ROW]
[ROW][C]Do not reject the null hypothesis[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23722&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23722&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Testing Mean with known Variance
sample size27
population variance0.12
sample mean0.1546
null hypothesis about mean0.15
type I error0.05
critical value (one-tailed)0.259656908463431
confidence interval (two-tailed)(sample mean)[ 0.0239357343639964 , 0.285264265636004 ]
conclusion for one-tailed test
Do not reject the null hypothesis.
conclusion for two-tailed test
Do not reject the null hypothesis


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
Parameters (R input):
par1 = 27 ; par2 = 0.12 ; par3 = 0.1546 ; par4 = 0.15 ; par5 = 0.05 ;
R code (references can be found in the software module):
par1<-as.numeric(par1)
par2<-as.numeric(par2)
par3<-as.numeric(par3)
par4<-as.numeric(par4)
par5<-as.numeric(par5)
c <- 'NA'
csn <- abs(qnorm(par5))
csn2 <- abs(qnorm(par5/2))
if (par3 == par4)
{
conclusion <- 'Error: the null hypothesis and sample mean must not be equal.'
conclusion2 <- conclusion
} else {
cleft <- par3 - csn2 * sqrt(par2) / sqrt(par1)
cright <- par3 + csn2 * sqrt(par2) / sqrt(par1)
c2 <- paste('[',cleft)
c2 <- paste(c2,', ')
c2 <- paste(c2,cright)
c2 <- paste(c2,']')
if ((par4 < cleft) | (par4 > cright))
{
conclusion2 <- 'Reject the null hypothesis'
} else {
conclusion2 <- 'Do not reject the null hypothesis'
}
}
if (par3 > par4)
{
c <- par4 + csn * sqrt(par2) / sqrt(par1)
if (par3 < c)
{
conclusion <- 'Do not reject the null hypothesis.'
} else {
conclusion <- 'Reject the null hypothesis.'
}
}
if (par3 < par4)
{
c <- par4 - csn * sqrt(par2) / sqrt(par1)
if (par3 > c)
{
conclusion <- 'Do not reject the null hypothesis.'
} else {
conclusion <- 'Reject the null hypothesis.'
}
}
c
conclusion
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('ht_mean_knownvar.htm','Testing Mean with known Variance','learn more about Statistical Hypothesis Testing about the Mean when the Variance is known'),2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'sample size',header=TRUE)
a<-table.element(a,par1)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'population variance',header=TRUE)
a<-table.element(a,par2)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'sample mean',header=TRUE)
a<-table.element(a,par3)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'null hypothesis about mean',header=TRUE)
a<-table.element(a,par4)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'type I error',header=TRUE)
a<-table.element(a,par5)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('ht_mean_knownvar.htm#overview','critical value (one-tailed)','about the critical value'),header=TRUE)
a<-table.element(a,c)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'confidence interval (two-tailed)
(sample mean)',header=TRUE)
a<-table.element(a,c2)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'conclusion for one-tailed test',2,header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,conclusion,2)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'conclusion for two-tailed test',2,header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,conclusion2,2)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')