Testing the Mean

# Test of Hypothesis for Population Mean

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Professor Hossein Arsham

The following JavaScript tests a claimed mean for a normal population based on a set of random observations.

H0: The population mean is about the claimed value.
Ha: The population mean is quite different than the claimed value. What you expect is not what you will get.

Notes: The normality condition might be relaxed for sample sizes over, say 30. Moreover, this test could also be used for other unimodal populations including those with discrete random variables, such as proportion, provided there is sufficient observations (say, over 30).

Enter your up-to-80 sample data, and the claimed population mean, and then click the Calculate button. Blank boxes are not included in the calculations but zeros are.

In entering your data to move from cell to cell in the data-matrix use the Tab key not arrow or enter keys.

To edit your data, including add/change/delete, you do not have to click on the "clear" button, and re-enter your data all over again. You may simply add a number to any blank cell, change a number to another in the same cell, or delete a number from a cell. After editing, then click the "calculate" button.

For extensive edit or to use the JavaScript for a new set of data, then use the "clear" button.

Test of Hypotheses by Confidence Interval: Since the Confidence Intervals (CI) are the duals of tests of hypothesis, one may use CI for testing too. Therefore, as an alternative to direct test of hypothesis, one may use a two-sided or one-sided confidence interval to test a hypothesis with a two-sided or one sided alternative hypothesis, respectively. In this approach if the confidence interval with a desirable confidence level contains the null hypothesis value, then one might not reject the null hypothesis.

 Claimed Population Mean Estimated Mean Its Standard Error T-Statistic The P-Value Conclusion

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Statistical Thinking for Decision Making

Professor Hossein Arsham

Prueba de Hipótesis para la Media Poblacional
Nota para los usuarios de habla hispana:
El siguiente JavaScript prueba la media propuesta para una población normal basada en un conjunto de observaciones aleatorias.
H0: La media poblacional se aproxima al valor propuesto.
Ha: La media poblacional es notablemente diferente que el valor propuesto. Lo que usted espera, no es lo que obtendrá.
Notes: La condición de normalidad se podría asumir para tamaños de muestra mayores a 30. Adicionalmente, Esta prueba podría ser utilizada también para otras poblaciones unimodales incluyendo aquellas con variables aleatorias discretas, tales como proporciones, asumiendo que existen suficientes observaciones (digamos, mas de 30).
Introduzca hasta 80 datos muestrales, y la media poblacional propuesta (claimed population mean), luego presione el botón Calculate (Calcular) para obtener los resultados. Los espacios en blanco no son asumidos como ceros ni incluidos en los cálculos, pero los números cero si se incluyen. Esta matriz reconoce al punto (.) como el signo decimal en vez de la coma (,).
Mientras entre sus datos en la matriz, muévase de celda a celda usando la tecla Tab, no use la flecha o la tecla de entrada.
Para editar sus datos (incluyendo agregar, cambiar o borrar), usted no tiene que presionar el botón Clear (Limpiar) para vaciar la matriz e introducir los datos de nuevo. Usted puede simplemente agregar, cambiar o borrar números en cualquier celda. Después de editar, presione el botón Calculate (Calcular).
Para una edición de datos mas extensiva, o para usar la matriz para incluir nuevos datos utilice el botón Clear (Limpiar).
Los resultados que usted obtendrá de esta matriz son:
Its Standard Error = Error Estándar Asociado
T –statistic = Estadístico T The P –value = El Valor P
Conclusion =Conclusión:
Very strong evidence against the null hypothesis = Evidencia bastante fuerte en contra de la hipótesis nul
Moderate evidence against the null hypothesis = Evidencia moderada en contra de la hipótesis nula
Suggestive evidence against the null hypothesis = Evidencia subjetiva en contra de la hipótesis nula
Little or no real evidences against the null hypothesis = Poca o no evidencia real en contra de la hipótesis nula
Strong evidence against the null hypothesis = Evidencia fuerte en contra de la hipótesis nula

Para Detalles Técnicos y Aplicaciones, Vuelta a:
Razonamiento Estadístico para la Toma de Decisiones Gerenciales

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Professor Hossein Arsham

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