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文档简介

第九章假设检验的基本原理利用样本信息，根据一定概率，对总体参数或分布的某一假设作出拒绝或保留的决断，称为假设检验。1．假设假设检验一般有两互相对立的假设。H0：零假设，或称原假设、虚无假设（nullhypothesis）、解消假设；是要检验的对象之间没有差异的假设。H1：备择假设（alternativehypothesis），或称研究假设、对立假设；是与零假设相对立的假设，即存在差异的假设。进行假设检验时，一般是从零假设出发，以样本与总体无差异的条件计算统计量的值，并分析计算结果在抽样分布上的概率，根据相应的概率判断应接受零假设、拒绝研究假设还是拒绝零假设、接受研究假设。2．小概率事件样本统计量的值在其抽样分布上出现的概率小于或等于事先规定的水平，这时就认为小概率事件发生了。把出现概率很小的随机事件称为小概率事件。当概率足够小时，可以作为从实际可能性上，把零假设加以否定的理由。因为根据这个原理认为：在随机抽样的条件下，一次实验竟然抽到与总体参数值有这么大差异的样本，可能性是极小的，实际中是罕见的，几乎是不可能的。3．显著性水平统计学中把拒绝零假设的概率称为显著性水平，用α表示。显著性水平也是进行统计推断时，可能犯错误的概率。常用的显著性水平有两个：α＝0.05和α＝0.01。4.假设检验的形式

在抽样分布曲线上，显著性水平既可以放在曲线的一端（单侧检验），也可以分在曲线的两端（双侧检验）。图9－1正态抽样分布上α＝0.05的三种不同位置αα5．假设检验中的两类错误及其控制对于总体参数的假设检验，有可能犯两种类型的错误，即α错误和β错误。表9－1假设检验中的两类错误H0为真H0为假拒绝H0α错误正确接受H0正确β错误为了将两种错误同时控制在相对最小的程度，研究者往往通过选择适当的显著性水平而对α错误进行控制，如α＝0.05或α＝0.01。对β错误，则一方面使样本容量增大，另一方面采用合理的检验形式（即单侧检验或双侧检验）来使β误差得到控制。在确定检验形式时，凡是检验是否与假设的总体一致的假设检验，α被分散在概率分布曲线的两端，因此称为双侧检验。双侧检验的假设形式为：H0：μ＝μ0，H1：μ≠μ0凡是检验大于或小于某一特定条件的假设检验，α是在概率分布曲线的一端，因此称为单侧检验。单侧检验的假设形式为：H0：μ≥μ0，H1：μ＜μ0或者H0：μ≤μ0，H1：μ＞μ06．假设检验的基本步骤一个完整的

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