第六节 假设检验的基本步骤
假设检验(hypothesis test)是统计推断中另一类重要的方法，是统计学中应用最广泛的方法。
假设检验的基本步骤如下：
一、建立检验假设和确定检验水准
检验假设有两种：
① 检验假设(hypothesis under test)又称零/原假设(null
hypothesis)。用 表示。假定通常为：某两个（或多个）总体参数相等，或某两个总体参数之差等于0，或某资料服从某一特定分布（正态分布、Poisson分布）等。
② 备择假设(alternative hypothesis)又称对立假设。用 表示。与对立。的内容可反映出检验的单双侧。若:
μ1＞μ2 或:
μ1＜μ2 ，为单侧检验(one-sided test)或单尾检验(one-tailed test)。若:
μ1≠μ2 ，则为双侧检验(two-sided test)或双尾检验(two-tailed test)。
单双侧的选择在检验之前由专业知识确定。
③ 检验水准(size of a test)是假设检验作判断结论的标准，是预先确定的概率值，常常取小概率事件标准。用α表示。也为I型错误的概率大小(详后)。实际工作中，α常取0.05。
二、选定检验方法和计算检验统计量
应根据变量或资料的类型、分析的目的、设计的方案、检验方法的适用条件等选择检验方法。
检验统计量(test statistic)是在假设的条件下由统计学家推导出的可由样本指标计算出来用于推断结论的数值。
检验方法常用检验统计量的名称命名。如t检验中的t统计量、 u检验中的u统计量、 检验中的统计量等。
三、确定P值和作出推断结论
P值的统计学含义是指从规定的总体随机抽得等于及大于（或等于及小于）现有样本获得的检验统计量的概率。
通俗地讲，P值就代表了H0成立与否的概率。
将P值与检验水准α进行比较得出推断结论。推断结论应包含统计结论和专业结论两部分。
若P ≤α，则按α检验水准拒绝，有统计学意义（统计结论），可认为……不同或不等（专业结论）。
若P ＞α，则按α检验水准尚不拒绝，无统计学意义，还不能认为……不同或不等（专业结论）。 |
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