Begin by setting the level at which

Begin by setting the level at which the hypothesiswill be tested. Most often we will use α = 0.05.• In a right-tailed test, if Ha is true (that is, M > M0),then we should observe more positive signs andfewer negative signs than expected. The teststatistic is S−, the number of negative signs. S−counts as evidence for H0, the null hypothesis. Isthere so little evidence for H0, that is, is S−sosmall, that we can safely reject H0?

結果 (繁體中文) 1:

首先設定檢驗假設的水平。大多數情況下我們會使用 α = 0.05。• 在右尾檢定中，如果Ha 為真（即M > M0），那麼我們應該觀察到比預期更多的正號和更少的負號。檢定統計量為 S −，即負號的數量。S -算作 H0（零假設）的證據。H0 的證據是否太少，即 S −太小，以至於我們可以安全地拒絕 H0？

結果 (繁體中文) 2:

從設定假設的水准開始
將進行測試。 大多數情况下，我們會使用α=0.05。
•在右尾測試中，如果Ha為真（即M>M0），
那麼我們應該觀察到更多積極的迹象
負面迹象比預期的要少。 測試
統計量為S
−，負號的數量。 S
−
作為H0的證據，即零假設。 是
H0的證據很少，也就是說，是S
−
所以
小，我們可以安全地拒絕H0？

結果 (繁體中文) 3:

從設定假設的水平開始
將接受考驗。我們通常使用α = 0.05。
在右尾檢驗中，如果Ha爲真(即M > M0)，
那麼我們應該觀察更多積極的跡象
負麵跡象比預期的少。測試
統計是S
——負號的數量。S
−
作爲H0的証據，無效假設。是
幾乎沒有証據表明H0是
−
因此
小，那我們可以放心地拒絶H0嗎？