Тестване на хипотези, използвани в бизнеса

Собствениците на фирми обичат да знаят как техните решения ще се отразят на техния бизнес. Преди да вземат решения, мениджърите могат да проучат ползите от тестването на хипотези, експериментирането на решения в лабораторна среда. Като правят такива тестове, мениджърите могат да имат повече доверие в своите решения.

Тестване на хипотези

Тестването на хипотези е разпознаващо въздействието на един фактор върху друг чрез проучване на статистическата значимост на връзката. Например, човек може да се интересува от това колко валежи влияят на растежа на растенията. В бизнес контекст може да бъде създаден тест за хипотеза, за да се обясни колко увеличаване на труда влияе върху производителността. Така тестването на хипотези служи за изследване на връзката между две или повече променливи в експериментална настройка. Бизнес мениджърите могат след това да използват резултатите от тест за хипотези при вземането на управленски решения. Тестването на хипотези позволява на мениджърите да изследват причините и ефектите, преди да вземат решаващо управленско решение.

Събиране на данни

Тъй като тестването на хипотези е чисто статистическо упражнение, данните почти винаги са необходими, преди да се извърши тест. Данните могат да бъдат получени от агенции за икономически изследвания или консултантски фирми за управление, които дори могат да извършват тестване на хипотези от името на бизнеса. Данните се съставят за дадена хипотеза. Така че, ако бизнесът желае да проучи как икономическия растеж влияе върху печалбите на фирмата, консултантските ръководства вероятно ще събират данни за ръста на брутния вътрешен продукт и маржовете на печалбата на компанията през последните 10 или 20 години.

Хипотезата

Когато консултантската компания за управление е събрала достатъчно количество данни, се създава уравнение, което би изглеждало като y = ax + b. Използвайки същия пример за икономически растеж и печалби, "х" ще означава икономически растеж, докато "у" ще означава печалбите на фирмите. Това е така, защото компанията желае да тества ефекта на "x" върху "y". Частите на уравнението представляват реален интерес е този на "а" и "б". У-пресечката е представена с "b" и наклонът на уравнението е представен с "a." Тестът на хипотезата се фокусира върху това колко е голям "а". Ако "а" бяха големи, то малка промяна в икономическия растеж би повлияла значително печалбите на компанията. Ако е равна на нула, тогава няма да има ефект. Изпитваната хипотеза, или "нула", ще бъде, ако "а" е равна на нула. Отхвърлянето на нула би означавало, че икономическият растеж всъщност засяга печалбите.

Процеса

Тестването на хипотези се извършва със специализиран статистически софтуер, който изследва връзката между променливите на много големи проби. Данните се подават в системата и програмата изпълнява останалото. От статистиците зависи да интерпретира резултатите. Има две основни променливи, които статистикът търси. Първата е тази на самата "а". Колкото по-голяма е стойността на "а", толкова по-голямо е въздействието на "х" върху "у". Другата е тази на критичните стойности. Критичните стойности се различават в зависимост от вида на проведеното статистическо изследване, но често стойностите представляват нива на значимост от 1, 5 или 10 процента. Отхвърлянето на нула на 1% предполага абсолютна увереност, че "х" няма ефект върху "у". От друга страна, ако статистикът не е в състояние да отхвърли нула дори на ниво от 10%, тогава той би могъл да каже с разумно ниво, че "х" има влияние върху "у" и при величина "а". "