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1,简述假设检验的步骤

简述假设检验的步骤

假设检验的一般步骤

假设检验的一般步骤:

(一)根据所研究问题的要求,提出原假设 和备择假设 。

有三种类型的原假设和备择假设,以总体均值的假设检验为例加以说明。

1. : ; :

2. : ; :

3. : ; :

其中,1. 是双侧假设检验;2. 是右侧假设检验;3. 是左侧假设检验。因为假设检验是根据概率意义下的反证法来否定原假设,所以原假设必须包含等号。究竟采用哪一种检验要视具体问题而定,尤其是选择右侧检验还是左侧检验时,更要慎重。

(二)找出检验的统计量及其分布。

与参数估计一样,假设检验也要根据样本数据进行统计推断。用于判断是否接受原假设 的统计量称为检验统计量。在实际应用时,检验统计量的选择及其分布要根据检验的具体内容、抽样的方式、样本容量的大小和总体方差是否已知等多种因素来确定,常用的检验统计量有 统计量、 统计量、 统计量及 统计量等。

(三)规定显著性水平 ,就是选择发生第一类错误的最大允许概率。

显著性水平 的大小,取决于发生第一类错误和第二类错误产生的后果。如果 取的较小,那么 将会较大,虽然否定一个真实原假设(弃真)的风险小了,其代价是增加了接受一个不真实原假设(取伪)的概率;反之,如果 取的较大,那么 将会较小,虽然接受一个不真实原假设(取伪)的的风险小了,其代价是增加了否定一个真实原假设(弃真)的概率。因此,要根据研究问题的需要选择一个合适的 ,通常 选为 、 或 等。

(四)确定决策规则。

在选择好检验统计量和规定了显著性水平后,就可以根据

求出否定原假设和接受原假设的临界值,从而也就确定了否定域 。

(五)计算检验统计量的值,作出统计决策。

如果检验统计量的值落在否定域 里,则否定 ;否则,不否定 。

需要说明的是,显著性检验只对发生第一类错误的概率进行了控制,而不对发生第二类错误的概率加以限制。因此,当我们决定接受 时,并不意味着 一定为真,因为我们不能确定该决策有多大的可靠性。确切的说法是:在显著性水平为 时,根据这次试验得到的样本数据,不足以否定 。鉴于发生第二类错误的不确定性,通常在做决策时,统计学家建议我们采用“不否定 或不拒绝 ”的说法,而不采用“接受 ” 的说法。但是,要否定 ,只要一个反例就足够了。否定了 ,也就避免了第二类错误,所以根据样本数据,作出否定 的决策就具有了可靠性。

2,假设检验的步骤是

假设检验分为5个步骤: 1、根据研究问题的要求提出假设,以平均数差异检验为例,可以提出3种类型的假设。2、选择合适的检验统计量。从样本情况推断总体情况需要根据条件,如抽样的方法、样本容量大小、总体分布是否正态,方差是否已知等,来选择适当的统计量。3、根据需要选择显著性水平。4、计算出检验统计量。运用统计学知识和工具SPSS,计算出检验统计量的数值。5、根据检验统计量做出统计决策。根据显著性水平和统计量的分布,通过相关统计表找出临界值。 常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法,秩和检验等。