统计学课件06第6章假设检验

统计学课件06第6章假设检验假设检验的基本概念假设检验的步骤假设检验的实例分析假设检验的注意事项contents目录01假设检验的基本概念假设检验是一种统计推断方法，通过样本数据对总体参数进行判断。定义对提出的假设进行验证，判断其真实性或拒绝接受。目的定义与目的如果小概率事件在一次试验中发生了，则认为该事件是不合理的，从而拒绝原假设。先假设原假设成立，然后根据样本数据和统计量进行推断，得出与实际情况矛盾的结论，从而拒绝原假设。假设检验的原理反证法原理小概率事件原理单侧检验与双侧检验根据拒绝域的方向，单侧检验只考虑一侧的拒绝域，双侧检验考虑两侧的拒绝域。参数检验与非参数检验根据所检验的参数类型，参数检验针对总体参数进行检验，非参数检验不针对总体参数进行检验。假设检验的类型02假设检验的步骤原假设通常是研究者想要否定的假设，通常是关于总体参数的声明。建立原假设（H0）备择假设是相对于原假设的另一可能假设，通常研究者希望证明它。建立备择假设（H1）建立假设0102选择检验统计量统计量用于计算观测值与假设之间的差异程度。根据研究问题和数据类型选择适当的统计量。确定显著性水平显著性水平（α）是用于判断观测结果是否具有统计学意义的临界值。常见的显著性水平有0.05、0.01等，表示当P值小于这个水平时，拒绝原假设。根据计算出的P值和显著性水平做出推断结论。如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设；如果P值大于显著性水平，则不能拒绝原假设。做出推断结论03假设检验的实例分析总结词通过单侧假设检验，可以确定一个样本的平均值是否显著高于或低于已知的总体平均值。详细描述例如，在评估一种新药对血压的影响时，研究者可能会提出以下假设：新药不会降低血压（总体平均值不变）。如果实验结果表明样本平均血压显著降低，则可以拒绝原假设，认为新药具有降低血压的效果。单侧假设检验实例双侧假设检验用于确定样本的平均值是否与已知的总体平均值存在显著差异。总结词例如，在评估一种新治疗方法的疗效时，研究者可能会提出以下假设：新治疗方法与对照组无显著差异。如果实验结果表明样本平均值与总体平均值存在显著差异，则可以拒绝原假设，认为新治疗方法具有疗效。详细描述双侧假设检验实例VS配对样本假设检验用于比较两个相关样本的平均值是否存在显著差异。详细描述例如，在评估两种不同类型食品的营养成分含量时，可以采用配对样本假设检验。首先，将每种食品类型下的多个样本进行配对，然后比较它们的平均营养成分含量是否具有显著差异。如果存在显著差异，则可以认为两种食品在营养成分含量上存在显著差异。总结词配对样本假设检验实例04假设检验的注意事项假设检验只能提供关于总体参数的间接信息，不能直接得出总体参数的具体数值。假设检验的结果受到样本大小、数据分布和样本代表性的影响，因此其结论具有一定的不确定性。假设检验无法提供关于总体参数的精确概率值，只能给出拒绝或接受假设的概率。正确理解假设检验的局限性在进行假设检验时，应确保样本大小足够大，以便得出可靠的结论。应了解数据的分布情况，以确保所选择的统计方法和假设检验的适用性。对于非正态分布的数据，应考虑使用适当的非参数检验方法。注意样本大小和数据分布情况应注意避免将假设检验的结果应用于其他无关的样本或总体。在解释假设检验结果时，应考虑到其他可能的解释和影响因素，避免误导决策或产生错误的结论。不要过度解读或