假设检验的基本问题_第1页
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文档简介

1、假设检验的基本问题一、假设检验原假设 H0 是接受检验的假设。备择假设 H1 是当原假设被否定时另一种可成立的假设。原假设和备择假设相互对立，在任何情况下只能有一个成立。二、假设检验中的小概率事件假设检验的基本接受原假设的决定。根据小概率的原理，可以做出是否小概率原理：指发生概率很小的随机事件在一次试验中几乎不可能发生的。E： 据报载，某商店为搞促销，对一定数额商品的顾客给予一次摸球的机会，规定从装有红、绿两色球各个的暗箱中连续摸次（摸后放回），若 10 次都是摸得绿球，则中大奖。按规则去摸次，皆为绿球，商店认定此人，拒付大奖，此人，最后引出官司。所谓“小概率事件”，究竟多大概率为小概率事件？

2、在一个问题中，通常是指定一个正数统计量取为 10 次摸球中摸中绿球的个数 N由抽样结果算出N=1030求出在H0 下统计量了。（属于弃真错误）第二类错误（取伪错误）：原假设 H0 非真，但做出接受 H0 的选择。（属于取伪错误）犯两错误的概率：在假设检验中，犯第一类错误的概率记为，也称为显著性水平。犯类错误的概率记为。人们自然希望犯这两类错误的概率越小越好。但对于一定的样本容量n，两类错误有相反的关系，减小会引起增大，减少 会引起增大。可能带来的越严重，危害越大的一类错误，在假设检验中作为首要的控制目标！它是谁呢？假设检验中，遵守首先控制犯错误原则大家都在执行这样一个原则。原因是：原假设是什么

3、常常是明确的，而替换假设常常是模糊的。所以，人们常把最关心作为原假设提出，将较严重的错误放到了，这就能够在假设检验中对错误实施有效控制。假设检验中犯两类错误的概率如下图所示：=00（a）=101（b）注意：（1）在假设检验中，原假设（1）根据实际问题的要求，给出原假设和备择假设；（2）给定显著性水平0 和样本容量 n；（3）确定检验统计量以及域的形式；H00 求出（4）按 P当 H0 为真域；（5）取样，根据样本观察值做出决策，是接受 H0 还是H0。四、SPSS 中假设检验的判定原则在SPSS 系统中，所有的假设检验（包括非参数检验）都只要求使用者记住（必须记住！）检验的原假设 H0 是什么，并且按照以下的准则去判断是否应该接受原假设：若 sig0，则接受原假设 H0；若 sig0，则原假设 H0。One-Sle T Test 过程检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。该过程对每个检验变量给出的统计量有：均值、标准差和均值的标准误。该过程计算每个数据值与总体均值之间差的平均值，进行该差值为 0 的t 检验及计算该差值的置信区间，用户可以指定检验的显著性水平。（如：0.05）练习数据文件“公司职工.sav”，试检验假设：H0：平均受教育年限=13H0：平

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