新教學方法假設檢驗

『壹』 什麼是假設檢驗，假設檢驗的基本步驟

假設檢驗是推論統計中用於檢驗統計假設的一種方法。而「統計假設」是可通過觀察一組隨機變數的模型進行檢驗的科學假說。一旦能估計未知參數，就會希望根據結果對未知的真正參數值做出適當的推論。

假設檢驗基本步驟：

1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是H0；備擇假設的符號是H1。

H0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；

H1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；

預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如X2值、t值等。根據資料的類型和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。

3、根據統計量的大小及其分布確定檢驗假設成立的可能性P的大小並判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立。

如果P≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕H0，接受H1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。P值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。

教學中的做法:

1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；

2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；

3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；

4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分布表查出相應的臨界值(ctrit)；

5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。

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假設檢驗注意的問題：

1、做假設檢驗之前，應注意資料本身是否有可比性。

2、當差別有統計學意義時應注意這樣的差別在實際應用中有無意義。

3、根據資料類型和特點選用正確的假設檢驗方法。

4、根據專業及經驗確定是選用單側檢驗還是雙側檢驗。

5、當檢驗結果為拒絕無效假設時，應注意有發生I類錯誤的可能性，即錯誤地拒絕了本身成立的H0，發生這種錯誤的可能性預先是知道的，即檢驗水準那麼大。

當檢驗結果為不拒絕無效假設時，應注意有發生II類錯誤的可能性，即仍有可能錯誤地接受了本身就不成立的H0，發生這種錯誤的可能性預先是不知道的，但與樣本含量和I類錯誤的大小有關系。

6、判斷結論時不能絕對化，應注意無論接受或拒絕檢驗假設，都有判斷錯誤的可能性。

7、報告結論時是應注意說明所用的統計量，檢驗的單雙側及P值的確切范圍。

『貳』 假設檢驗方法有幾種

假設檢驗是不可能做到完全正確的，它只能保證假設在最大概率上的成立。
一般雙側U-檢驗的做法就是你列出的檢驗法1。

利用檢驗法2或3，表面上結果是檢驗水平a下進行的，但實際內在的結果是：假設是在檢驗水平為b時成立；其中b可能大於a，也可能小於a。也就是說
（1）(當假設值與真實值差別非常小時) b≥a，即在比a更高的檢驗水平下也能成立，若使用這種檢驗法，則「棄真」的概率就更大；
（2）(當假設值與真實值差別比較大時) b≤a，即只有在比a低的檢驗水平下才能成立，若使用這種檢驗法，則「納偽」的概率就更大。
所以一般不採用檢驗法2和3。

可以想像，檢驗法1中，u2和u1的大小關系是由契比學夫不等式確定的，只有成立與不成立的情況，沒有程度關系。
而在檢驗法2和3中，u0或xx落在置信區間內的具體位置對其概率的影響是很大的，所以檢驗的結果也不一定準確，至少檢驗的結果不是對應於檢驗水平a的。

如果是通過矩估計法得到的u0，那麼你列出的檢驗法2和檢驗法3就是一回事，u0＝xx。

『叄』 何謂假設檢驗其一般步驟是什麼

假設檢驗又稱統計假設檢驗（註：顯著性檢驗只是假設檢驗中最常用的一種方法），是一種基本的統計推斷形式，也是數理統計學的一個重要的分支，用來判斷樣本與樣本，樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質差別造成的統計推斷方法。
其基本原理是先對總體的特徵作出某種假設，然後通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受作出推斷。

基本步驟
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是H0；備擇假設的符號是H1。
H0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
H1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如X2值、t值等。根據資料的類型和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分布確定檢驗假設成立的可能性P的大小並判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果P≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕H0，接受H1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。P值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。

教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分布表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。

『肆』 假設檢驗的基本步驟是什麼

什麼是假設檢驗：假設檢驗(Hypothesis Testing)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。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、F—檢驗法，秩和檢驗等。

假設檢驗的基本步驟如下：
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是H0；備擇假設的符號是H1。
H0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
H1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如X2值、t值等。根據資料的類型和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。

3、根據統計量的大小及其分布確定檢驗假設成立的可能性P的大小並判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果P≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕H0，接受H1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。P值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。

教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分布表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。

『伍』 假設檢驗的三種方法

您好。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、F—檢驗法，秩和檢驗等。

『陸』 統計學問題

這是正態總體均值的假設檢驗問題，
方差已知，用Z檢驗法.
原假設H0:μ=7.82，
備擇假設H1:μ≠7.82.
取顯著性水平α=0.05，
拒絕域|Z|≥Z0.025=1.96
檢驗統計量Z=√n(X-7.82)/ο
z=√25(7.98-82)/0.52=1.54<1.96,
接受H0,即認為該方法對推鉛球沒有顯著影響.

『柒』 假設檢驗有哪三種不同的方法各自的基本思想是什麼

假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次試驗中基本上不會發生。反證法思想是先提出假設(檢驗假設H0)，再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小，如可能性小,則認為假設不成立，若可能性大，則還不能認為假設不成立。

『捌』 如何確定假設檢驗的方法

統計學中假設檢驗的基本步驟：

1.建立假設，確定檢驗水準α

假設有零假設（H0）和備擇假設（H1）兩個，零假設又叫作無效假設或檢驗假設。H0和H1的關系是互相對立的，如果拒絕H0，就要接受H1，根據備擇假設不同，假設檢驗有單、雙側檢驗兩種。

檢驗水準用α表示，通常取0.05或0.10，檢驗水準說明了該檢驗犯第一類錯誤的概率。

2.根據研究目的和設計類型選擇適合的檢驗方法

這里的檢驗方法，是指參數檢驗方法，有u檢驗、t檢驗和方差分析三種，對應於不同的檢驗公式。對雙樣本資料，要注意區分成組設計和配對設計的資料類型。如果資料里有"配成對子"字樣，或者是對同一對象用兩種方法來處理，一般就可以判定是配對設計資料。

3.確定P值並作出統計結論

u檢驗得到的是u統計量或稱u值，t檢驗得到的是t統計量或稱t值。方差分析得到的是F統計量或稱F值。將求得的統計量絕對值與界值相比，可以確定P值。

當α＝0.05時，u值要和u界值1.96相比較，確定P值。如果u＜1.96，則P＞0.05.反之，如u＞1.96，則P＜0.05.t值要和某自由度的t界值相比較，確定P值。如果t值＜t界值，故P＞0.05.反之，如t＞t界值，則P＜0.05。

相同自由度的情況下，單側檢驗的t界值要小於雙側檢驗的t界值，因此有可能出現算得的t值大於單側t界值，而小於雙側t界值的情況，即單側檢驗顯著，雙側檢驗未必就顯著，反之，雙側檢驗顯著，單側檢驗必然會顯著。即單側檢驗更容易出現陽性結論。

當P＞0.05時，接受零假設，認為差異無統計學意義，或者說二者不存在質的區別。當P＜0.05時，拒絕零假設，接受備擇假設，認為差異有統計學意義，也可以理解為二者存在質的區別。但即使檢驗結果是P＜0.01甚至P＜0.001，都不說明差異相差很大，只表示更有把握認為二者存在差異。

『玖』 如何確定假設檢驗的方法

什麼是假設檢驗：假設檢驗(hypothesis
testing)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。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、f—檢驗法，秩和檢驗等。
假設檢驗的基本步驟如下：
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0；備擇假設的符號是h1。
h0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
h1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的類型和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分布確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果p≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分布表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。

『拾』 何謂假設檢驗其一般步驟是什麼

假設檢驗(Hypothesis Testing)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。
一般步驟是：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。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、F—檢驗法，秩和檢驗等。