簡述假設測驗的基本方法及步驟

A. 試驗設計的三個基本要素是什麼三個基本原則是什麼

【基本要素】

1.受試對象：是處理因素作用的客體，根據受試對象不同，實驗可以分為三類：動物實驗、臨床試驗、現場試驗。

2.處理因素：是研究者根據研究目的而施加的特定的實驗措施，又稱為受試因素。

3.實驗效應：是處理因素作用下，受試對象的反應或結局，它通過觀察指標來體現。

【基本原則】

1科學性原則

實驗是人為控制條件下研究事物(對象)的一種科學方法；是依據假設，在人為條件下對實驗變數的變化和結果進行捕獲、解釋的科學方法。 。

2.可行性原則

在實驗設計時，從原理、實驗實施到實驗結果的產生，都實際可行。

3.簡便性原則

實驗設計時，要考慮到實驗材料要容易獲得，實驗裝置簡單，實驗葯品較便宜，實驗操作較簡便，實驗步驟較少，實驗時間較短。

4.可重復性

重復、對照、隨機是保證實驗結果准確的三大原則。任何實驗都必須有足夠的實驗次數才能判斷結果的可靠性，設計實驗只能進行一次而無法重復就得出「正式結論」是草率的。

5.單一變數原則

不論一個實驗有幾個實驗變數，都應確定一個實驗變數對應觀測一個反應變數，這就是單一變數原則，它是處理實驗中的復雜關系的准則之一。

6.對照性原則實驗中的無關變數很多，必須嚴格控制，要平衡和消除無關變數對實驗結果的影響，對照實驗的設計是消除無關變數影響的有效方法。

B. 簡述心理學的常用研究方法有哪些

心理學的研究，既有與其他科學研究相同的方法，又有許多獨特的地方。其常用的方法，主要有觀察法、實驗法、測驗法、訪談法、問卷法、調查法。這些方法已經成為國內外人力資源管理的最基本方法之一。大規模的團體能力測驗首先是在西方國家的軍隊中發展起來的。例如，二戰期間，美軍共有900萬官兵接受了能力分類測驗，現在每年有150萬人參加美國防部組織的《軍事機構職業能力系列測驗》。目前，我國用於公務員考試的能力測驗，軍隊中應用的飛行員、駕駛員、坦克乘員的心理檢測，以及官兵的能力特長、興趣愛好、個性特點、心理健康等的檢測，均採用這些方法。因此，了解和掌握這些研究方法對於我們正確把握和探索官兵的基本心理素質和心理活動規律，進行定量的評價和分析是很有幫助的。
(1)觀察法。就是研究者依靠自己視、聽器官，直接觀察他人的行為，並把觀察結果按時間順序系統地記錄下來。在運用觀察法時，人們也常常藉助於現代的視聽器材設備，如攝影機、錄像機、錄音機、閉路電視等。觀察又分為縱向觀察、橫斷觀察和隨機觀察。縱向觀察，即選擇一定的對象，進行有目的地系統地追蹤觀察。縱向觀察對研究管理對象的心理發展具有很重要的作用。如，新兵到部隊後，可採用建立「個人心理檔案」的形式，始終不間斷地積累觀察日記和調查資料，分析他們心理發展的情況。這對於掌握士兵心理變化的完整過程，從中找出規律性的東西特別有用。橫斷觀察，即在同一時間內對某一單位的人員心理發展水平進行觀察，並加以比較。隨機觀察，即在日常生活中利用偶然機會的觀察。
(2)實驗法。就是通過有目的地控制或改變心理現象發生的條件，從而引起和改變某種心理活動，以揭示心理現象發生的原因或發展規律的方法。如，設置近似實戰的客觀條件，以揭示官兵心理變化的規律。
(3)測驗法。就是適用心理測驗來測量官兵智力水平、個性心理特徵等方面差異的方法。心理測驗的種類很多，比如智力測驗、性格測驗、能力測驗等。
(4)訪談法。就是研究者通過與官兵面對面交談的方式收集資料，從而了解其心理狀態的方法。訪談法分為有組織的訪談和無組織的訪談兩種。有組織的訪談，是研究者根據預定目標，事先擬定談話提綱，按提綱向對象提出問題。無組織的訪談，雖然也有一定的目標，但談話中沒有嚴密固定的程序，研究者的提問往往涉及較大范圍。
(5)問卷法。就是運用內容表達正確的問卷量表，讓官兵根據個人情況實事求是地自行作出回答的方法。常用的問卷量表有是非法、選擇法、等級排列法三種。是非法是採用"是"與"非"兩種答案的問卷，讓官兵根據自己的情況對每個試題作出"是"與"否"的回答。選擇法是要求官兵從並列的兩種(或多種)答案中實事求是地按個人的實際情況選取一種的方法。等級排列法是在問卷中列出可供選擇的多種答案，要求官兵按其重要程度(對自己而言)依次進行排列的一種形式。
(6)調查法。就是通過搜集有關資料，間接了解官兵心理活動的一種方法。這種方法主要用於研究者不能從外部觀察到的官兵內隱的心理活動。

C. 數理統計中，假設檢驗的意義和基本原理是什麼

1．假設檢驗的原理
假設檢驗：統計學中的一種推論過程，通過樣本統計量得出的差異作為一般性結論，判斷總體參數之間是否存在差異
假設檢驗的實質是對可置信性的評價，是對一個不確定問題的決策過程，其結果在一定概率上正確的，而不是全部。

（1）兩類假設
對於任何一種研究而言，其結果無外乎有兩種可能,即是否符合我們預期。一般來說證偽一件事情比證實一件事容易，在行為科學的研究中，由於我們無法了解總體中除樣本以外的個體情況，因此嘗試拒絕虛無假設的方法優於證明備擇假設。

備則假設：因變數的變化、差異卻是是由於自變數的作用
往往是我們對研究結果的預期，用H1表示。
虛無假設：實際上什麼也沒有發生，我們所預計的改變、差異、處理效果都不存在
觀察到的差異只是隨機誤差在起作用，用H0表示。

（2）小概率原理
小概率原理：小概率事件在一次試驗中幾乎是不可能發生的

至於什麼就算小概率事件，那就是我們在計算前明確的決策標准，也就是顯著性水平α。在檢驗過程中，我們假設虛無假設是真實的，同時計算出觀測到的差異完全是由於隨機誤差所致的概率。之後將其與我們實現界定好的顯著性水平比較，從而考慮是否依據小概率原理來拒絕虛無假設。

（3）兩類錯誤
（本部分內容請參照實心信號檢測論對照來看。 ——MJ注）
Ⅰ型錯誤：當虛無假設正確時，我們拒絕了它所犯的錯誤，也叫α錯誤
研究者得出了處理有效果的結論，而實際上並沒有效果，即所謂「無中生有」
Ⅱ型錯誤：當虛無假設是錯誤的時候，我們沒有拒絕所犯的錯誤，也叫β錯誤
假設檢驗未能偵查到實際存在的處理效應，即所謂「失之交臂」

兩類檢驗的關系
①α+β不一定等於1
②在其他條件不變的情況下，α與β不可能同時減小或增大

（4）檢驗的方向性
單側檢驗：強調某一方向的檢驗，顯著性的百分等級為α
雙側檢驗：只強調差異不強調方向性的檢驗，顯著性百分等級為α/2

對於同樣的顯著性標准，在某一方向上，單側檢驗的臨界區域要大於雙側檢驗，因此如果差異發生在該方向，單側檢驗犯β錯誤的概率較小，我們也說它的檢驗效力更高。

（5）假設檢驗的步驟
①根據問題要求，提出虛無假設和備擇假設
②選擇適當的檢驗統計量
③確定檢驗的方向性並規定顯著性水平
④計算檢驗統計量的值
⑤將統計量的值與臨界值對比做出決策

D. 軟體測試的方法有哪些

選擇培訓機構時就一定考慮到以下幾點：

1、課程選擇，不要只是簡單的學習功能測試，而是會涵蓋有現在流行的自動化測試、GUI測試，介面測試和性能測試開發等內容；

2、培訓機構的教學不僅僅是教會你做標準的軟體測試，而是要教你一些測試邏輯，教會你使用工具但又不依賴於這些工具也可以完成自動化測試，也就是其背後的底層的工作原理，這些東西才是真正能夠內化成屬於你個人的核心競爭力。

3、現在的移動互聯網企業對自動化測試的需求非常大，也會要求學員掌握程序設計的原理，所以測試開發性綜合性人才才是未來IT行業的需求方向。

4、一定要去參加試學，因為很多人目標不明確，甚至是迷茫的，所以去試學一周，看看自己是不是真的想做技術，或者適合做技術。

5、授課方式，有些是面授，有些是視頻授課，各有優點，就看自己喜歡哪種了。當然，線下面授的學費應該更高，畢竟成本在那裡，學習時有老師盯著，有同學陪著，能夠更快的進入學習的狀態，有更充足的鬥志。

E. 3、 心理學的研究方法有哪些各種方法的主要特點是什麼

無論研究哪種心理現象或採用哪種具體方法，心理學研究的基本程序都大致相同。一般包括下列步驟：①提出問題；②查閱文獻；③形成假設；④制訂研究方案；⑤搜集數據和資料；⑥數據和資料的統計處理；⑦結果分析；⑧作出結論。科學研究是從問題開始的，前3個步驟是選題過程,其主要任務是提出假設和考慮選擇驗證假設的途徑和手段，考察選題的合理性和科學性。中間兩個步驟是圍繞著驗證假設制訂研究方案，確定自變數、因變數及其操縱和記錄的方法，並對無關變數加以控制，然後搜集論證假設的證據。後3個步驟主要是運用邏輯方法、統計方法和其他方法對搜集到的數據資料進行加工整理，對研究中的現象和變化規律作出解釋,說明獲得的結果與假設的符合程度、形成結論。最後，以論文的形式反映該項研究的成果。因此，心理學的科學研究實際上就是提出假設和驗證假設的過程。心理學家總是根據所研究問題的性質、目的以及研究過程各階段的要求來選擇具體的研究方法。

F. 軟體測試的目標和准則是什麼有哪些測試方法測試步驟有哪些

軟體測試的目的;在規定的條件下對程序進行操作，以發現程序錯誤，衡量軟體質量，並對其是否能滿足設計要求進行評估。

准則：對計算機軟體進行測試前，首先需遵循軟體測試原則，即不完全原則的遵守。不完全原則即為若測試不完全、測試過程中涉及免疫性原則的部分較多，可對軟體測試起到一定幫助。

因軟體測試因此類因素具有一定程度的免疫性，測試人員能夠完成的測試內容與其免疫性成正比，若想使軟體測試更為流暢、測試效果更為有效，首先需遵循此類原則，將此類原則貫穿整個開發流程，不斷進行測試，而並非一次性全程測試。

測試方法：

1、靜態測試方法

軟體代碼的靜態分析測驗，此類過程中應用數據較少，主要過程為通過軟體的靜態性測試（即人工推斷或計算機輔助測試）測試程序中運算方式、演算法的正確性，進而完成測試過程，此類測試的優點在於能夠消耗較短時間、較少資源完成對軟體、軟體代碼的測試，能夠較為明顯地發現此類代碼中出現的錯誤。

2、動態測試

計算機動態測試的主要目的為檢測軟體運行中出現的問題，較靜態測試方式相比，其被稱為動態的原因即為其測試方式主要依賴程序的運用，主要為檢測軟體中動態行為是否缺失、軟體運行效果是否良好。

3、黑盒測試

通過數據輸入觀察數據輸出，檢查軟體內部功能是否正常。測試展開時，數據輸入軟體中，等待數據輸出。數據輸出時若與預計數據一致，則證明該軟體通過測試，若數據與預計數據有出入，即便出入較小亦證明軟體程序內部出現問題，需盡快解決。

4、白盒測試

白盒測試相對於黑盒測試而言具有一定透明性，原理為根據軟體內部應用、源代碼等對產品內部工作過程進行調試。測試過程中常將其與軟體內部結構協同展開分析，最大優點即為其能夠有效解決軟體內部應用程序出現的問題，測試過程中常將其與黑盒測試方式結合，當測試軟體功能較多時，白盒測試法亦可對此類情況展開有效調試。

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軟體測試工具

開源測試管理工具：Bugfree、Bugzilla、TestLink、mantis zentaopms。

開源功能自動化測試工具：Watir、Selenium[1]、MaxQ、WebInject。

開源性能自動化測試工具：Jmeter、OpenSTA、DBMonster、TPTEST、Web Application Load Simulator。

其他測試工具與框架：Rational Functional Tester、Borland Silk系列工具、WinRunner、Robot等。

禪道測試管理工具：功能比較全面的測試管理工具，功能涵蓋軟體研發的全部生命周期，為軟體測試和產品研發提供一體化的解決方案。是一款優秀的國產開源測試管理工具。

Quality Center：基於Web的測試管理工具，可以組織和管理應用程序測試流程的所有階段，包括指定測試需求、計劃測試、執行測試和跟蹤缺陷。

QuickTest Professional：用於創建功能和回歸測試。

LoadRunner：預測系統行為和性能的負載測試工具。

國內免費軟體測試工具有：AutoRunner和TestCenter。

G. 什麼是假設測試

是假設檢驗吧。是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作H0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設H0成立時，其分布為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設H0的判斷。

H. 三個方差的假設測驗用什麼測驗

方差齊性的主要判斷方法有：方差比、Hartley檢驗、Levene檢驗、BF法。

方差分析有三個假設：

每組樣本數據對應的總體應該服從正態分布

每組樣本數據對應的總體方差要相等，方差相等又叫方差齊性

每組之間的值是相互獨立的，就是A、B、C組的值不會相互影響正態檢驗主要有兩種大的方法，一種是統計檢驗的方法：主要有基於峰度和偏度的SW檢驗、基於擬合度的KS、CVM、AD檢驗；另一種是用描述的方法：Q-Q圖和P-P圖、莖葉圖，利用四分位數間距和標准差來判斷。

方差分析流程

1. 建立假設

H0：各組的客單價均值相等

H1：各組的客單價均值不相等或不全等

檢驗水準為0.05

2. 計算檢驗統計量F值

F值 = 組間方差/組內方差。我們主要是通過比較F值的大小來判斷各組之間是否存在顯著差異。

所謂的組間方差就是用來反映組與組之間的差異程度，組內方差就是用來反映各組內部數據的差異程度。

如果各組之間的客單價相等，即假設H0成立，也就意味著各組之間是沒啥區別的，也就是組間方差會很小甚至為0，與之對應的方差很大的概率會很低，所以如果F值越大，表明在假設H0成立的前提下出現出現這一結果的概率越小，相當於我們前面提到的小概率事件，如果一旦小概率事件發生了，我們就有理由去拒絕原假設。

要來計算方差，我們需要先計算平方和。為了讓大家能夠更加理解，我們來舉個例子來講解各個指標怎麼計算。

I. 可靠性測驗又稱差異顯著性測驗.其測驗方法有哪三種

統計假設測驗的理論基礎是比較觀測分布與目標分布，或者兩個或多個觀測分布之間的差異，如果分布存在差異，然後根據顯著性水平判斷結論是否有統計學意義，所以統計假設測驗稱為差異顯著性測驗。

J. A/B測試流程是怎樣的

A/B測試最佳流程，可分成下面四個步驟，如圖：

展開來說，在「人」的角度上，要求整個團隊具備數據驅動增長、A/B測試驅動決策的思維習慣，這是最重要的事情。同時，如果增長或產品團隊負責人本身不具備這種意識，認為A/B測試無關緊要，比較依賴經驗進行產品優化決策，那麼A/B測試做起來也很困難。

對APP也好，包括現在的小程序也好，新型產品層出不窮，產品面對的競爭也異常激烈。加之目前互聯網流量紅利期逐漸結束，獲客成本增加，如果想繼續獲得業務增長，目前最有效的辦法就是落地A/B測試、以數據驅動增長這一路徑。行業發展趨勢決定所有團隊都會慢慢遷移到用科學的實驗進行增長這條路上來，即使你現在的團隊推進A/B測試困難，但是我相信不遠的將來，A/B測試將是最重要的產品增長驅動力。

在業務流程上，第一需要注意你的產品是什麼形態，是依託APP、小程序、公眾號還是Web網站。不同的業務場景，A/B測試落地方案也會不一樣。第二，要考慮A/B測試是否很好融入到了產品迭代或增長團隊工作流程中去，最佳實踐就是做到將整個產品優化迭代流程、發版節奏與A/B測試緊耦合，形成流水線作業，這也是BAT等公司能夠把A/B測試每周頻率做到那麼高的原因。

在工具方面，一種是自研，另外一種是使用第三方服務。自研的話，在可控性、業務耦合方面有一定的優越性，但對一般企業來講，其研發成本、人力成本很高，開發A/B測試服務還涉及到較為嚴格的數據統計，需要配置專業的數據分析師。如果使用目前市面上的第三方工具，比如Testin A/B測試服務_永久免費，可以最大化降低成本、加速業務落地A/B測試服務。

希望以上能對樓主有所幫助！