什么是假设检验，假设检验的基本步骤？

一、什么是假设检验，假设检验的基本步骤？

什么是假设检验：假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。

假设检验的基本步骤如下：

1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。

H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；

H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；

预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。

3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。

教学中的做法:

1.根据实际情况提出原假设和备择假设；

2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；

3.根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；

4.选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；

5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。

二、假设检验的性质？

假设检验是一种带有概率性质的反证法。其依据是小概率事件在一次观察中不会出现。

例如：北京方便面官方发布一袋北京方便面重100g（默认是正态分布），为了证明官方是否说谎，我们随机从刚刚批发进货来的几箱北京方便面中，随机抽样一袋，来证明。这里我们就用假设检验方法来证明（实则是用反证法）。反证法的思路是：假设条件成立，然后推翻或者证明条件。这里我们假设H0：北京方便面均值u=100g，并服从正态分布X服从N(100,2^2).由概率学可知u-3v <= X <=u+3v的概率为0.9973，即94 <=X <= 106,如果随机抽取一包方便面的重量为90g，那么没有落在上述大概率的范围内，我们将认为这种小概率的观测一般不可能出现。故否定我们的条件H0，即否定H0.

三、假设检验的实质？

假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等

四、假设检验的公式？

1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1[2]。

H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的[2]；

H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异[2]；

预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01[2]。

2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等[2]。

3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。

五、假设检验的定义？

假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。

显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。

六、假设检验的原因？

为了从“不确定性”的角度来刻画两个变量的关系，就产生了假设检验。假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。假设检验又称统计假设检验，是一种基本的统计推断形式，也是数理统计学的一个重要的分支，用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。

七、假设检验分类？

假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。

假设检验分类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。

假设检验是抽样推断中的一项重要内容。

它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量；

依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。

八、amos假设检验的指标？

第一，sober test，sobel是用来检验中介效应的显著性，跟间接影响的显著性是不同的。

第二，AMOS 的bootstraping，这个次之。

第三，Mplus会给出indirect link的standard error，可以用于测量显著性。

九、假设检验的工程应用？

假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。

而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。

一旦能估计未知参数，就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。

统计上对参数的假设，就是对一个或多个参数的论述。

而其中欲检验其正确性的为零假设，零假设通常由研究者决定，反映研究者对未知参数的看法。

相对于零假设的其他有关参数之论述是备择假设，它通常反映了执行检定的研究者对参数可能数值的另一种（对立的）看法（换句话说，备择假设通常才是研究者最想知道的）。

假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。

十、假设检验的判别方法？

假设检验方法有很多种，但是假设检验是不可能做到完全正确的，它只能保证假设在最大概率上的成立；

利用检验方法，表面上结果是检验水平a下进行的，但实际内在的结果是：假设是在检验水平为b时成立，其中b可能大于a，也可能小于a；即在比a更高的检验水平下也能成立，若使用这种检验法，则“弃真”的概率就更大；只有在比a低的检验水平下才能成立，若使用这种检验法，则“纳伪”的概率就更大；u0或xx落在置信区间内的具体位置对其概率的影响是很大的，所以检验的结果也不一定准确。

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