假设检验

假设检验的基本步骤如下： 1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。 H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的； H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异； 预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。 2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。 3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。

假设检验的原理：假设检验 = 显著性水平 + 小概率思想 + 反证法。 假设检验是统计推断的一个重要内容，用于判断某个假设是否正确。在数据分析中，总体的参数始终是不可知的，只能由统计量推断总体的参数。在统计推断过程中，需要对参数提出一定的假设，然后对提出的假设进行假设检验。 假设检验与参数估计（包括点估计和区间估计）是建立在中心极限定理和抽样分布之上的推断统 计的两个重要基础方法，由这两个方法出发，生发出诸多有针对性的统计分析方法。