FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_hypothesismean2.wasp
Title produced by softwareTesting Mean with known Variance - p-value
Date of computationThu, 13 Nov 2008 07:58:14 -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/13/t12265883363ne7m4ii2i8jfm8.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:47:30 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24639, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:47:30 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywordshypothesis testing
Estimated Impact190

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 - p-value] [case pork Q2 hypo...] [2008-11-13 14:58:14] [74c7506a1ea162af3aa8be25bcd05d28] [Current]
Feedback Forum
2008-11-15 13:29:33 [Käthe Vanderheggen] [reply] 
Goede berekening en conclusie. Ik heb hier niets meer aan toe te voegen.
2008-11-15 13:31:32 [Käthe Vanderheggen] [reply] 
Behalve dat we waarschijnlijk geen klacht zullen indienen omdat de kans dat we de producent valselijk beschuldigen wel groot is.
2008-11-20 15:42:41 [Steven Vanhooreweghe] [reply] 
De kans dat u zich vergist als u een klacht indient is 41%, de nulhypothese mag niet verworpen worden.
2008-11-20 15:44:09 [Bénédicte Soens] [reply] 
De conclusie is vrij juist, alleen kunnen er nog wat zaken aan toegevoegd worden. Het klopt dat er hier gebruik moet gemaakt worden van de one-tailed test want het vermoeden dat de leverancier foefelt kan maar van 1 richting uitgaan: te veel vet. De p-waarde zal aantonen wat de kans is dat je u vergist, hier bedraagt deze kans op misbeschuldigen 41%. De nul-hypothese mag hier niet verworpen worden en de afwijking tussen 15,46 en 15% kan men hier toewijzen aan toeval.
2008-11-21 12:13:02 [Natalie De Wilde] [reply] 
Goed gedaan. Je moet hier kijken naar de waarde van de 1sided test, omdat je hier te maken hebt met fraude die van de leverancier komt. Als hij teveel vet in zijn vlees laat, dan is de kostprijs lager, waardoor hij meer opbrengst kan genereren. De waarde waarnaar je moet kijken is 0.41. Er is 41% kans dat je je vergist bij het indienen van een klacht, bij het verwerpen van de nulhypothese.
2008-11-23 11:46:42 [Liese Drijkoningen] [reply] 
De student heeft de juiste berekeningen gemaakt en juiste informatie weergegeven, alleen moeten we hier nog een concreet antwoord formuleren op de vraag.
In deze vraag hebben we de type I error zelf bepaald, maar meestal wordt deze door het management bepaald. De p-waarde die we uit de tabel kunnen aflezen is de kans dat je je werkelijk vergist bij het indienen van een klacht. In dit geval kijken we naar de one-tailed waarde omdat we enkel geïntresseerd zijn in de waarde die te veel vet weergeeft. De p-waarde bedraagt in dit geval 41,36% (de kans dat je je vergist indien je een klacht indient), dit is veel te veel. We zullen dus geen advocaat aanstellen en een kalcht indienen, want we zullen zeer veel gerechtskosten moeten betalen en de kans dat we fout zijn is groot. We mogen de nulhypothese dus niet verwerpen. Het verschil tussen de 15% en de 15,46% is dus aan toeval te wijten.
2008-11-23 21:04:06 [Peter Van Doninck] [reply] 
De student heeft de correcte berekeningen gebruikt. Ze heeft echter wat overbodige informatie gegeven. De p-waarde bedraagt 41%. Dit wil zeggen dat de kans dat je je vergist wanneer je een klacht indient, 41% bedraagt. De null hypothese mag dus niet verworpen worden. het verschil tussen 15% en 15,46% is dus enkel aan toeval te wijten.

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'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24639&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]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24639&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24639&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'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Testing Mean with known Variance
sample size27
population variance0.012
sample mean0.1546
null hypothesis about mean0.15
type I error0.05
Z-value0.218197158551618
p-value (one-tailed)0.413637749448374
p-value (two-tailed)0.827275498896748
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 & 0.012 \tabularnewline
sample mean & 0.1546 \tabularnewline
null hypothesis about mean & 0.15 \tabularnewline
type I error & 0.05 \tabularnewline
Z-value & 0.218197158551618 \tabularnewline
p-value (one-tailed) & 0.413637749448374 \tabularnewline
p-value (two-tailed) & 0.827275498896748 \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=24639&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]0.012[/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]Z-value[/C][C]0.218197158551618[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value (one-tailed)[/C][C]0.413637749448374[/C][/ROW]
[ROW][C]p-value (two-tailed)[/C][C]0.827275498896748[/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=24639&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24639&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 variance0.012
sample mean0.1546
null hypothesis about mean0.15
type I error0.05
Z-value0.218197158551618
p-value (one-tailed)0.413637749448374
p-value (two-tailed)0.827275498896748
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):
par1 = 27 ; par2 = 0.012 ; par3 = 0.1546 ; par4 = 0.15 ; par5 = 0.05 ;
Parameters (R input):
par1 = 27 ; par2 = 0.012 ; 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))
z <- (par3 - par4) / (sqrt(par2/par1))
p <- 1-pnorm(z)
if (par3 == par4)
{
conclusion <- 'Error: the null hypothesis and sample mean must not be equal.'
conclusion2 <- conclusion
} else {
if (p < par5/2)
{
conclusion2 <- 'Reject the null hypothesis'
} else {
conclusion2 <- 'Do not reject the null hypothesis'
}
}
if (p < par5)
{
conclusion <- 'Reject the null hypothesis.'
} else {
conclusion <- 'Do not reject the null hypothesis.'
}
p
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,'Z-value',header=TRUE)
a<-table.element(a,z)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'p-value (one-tailed)',header=TRUE)
a<-table.element(a,p)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'p-value (two-tailed)',header=TRUE)
a<-table.element(a,p*2)
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')