第3讲 假设检验.ppt

富有女性离婚率高 婚姻变得不稳定的因素： 女性变得更富有； 女性的成功开始超过了丈夫。 美国阿肯色州立大学教授兰德尔·凯塞林的研究表明了这一点，并发现：妻子收入每增加1万英镑，则离婚的可能性就提高1%。 假设检验 一、假设检验的基本问题 二、一个总体参数的假设检验 三、两个总体参数的假设检验 教学要求： ① 理解假设检验的基本思想，掌握假设检验的基本步 骤，了解假设检验可能产生的两类错误。 ② 掌握一个总体参数(总体均值、总体比例、总体方 差)的检验 一、假设检验的基本问题 1.假设检验的思想、含义和一般表述 2.两类错误和显著性水平 3.检验统计量与拒绝域 4.利用P值进行决策 1.假设检验的思想、含义和一般表述 1)假设检验的基本思想：通过提出假设，利用“小概率原理”和“概率反证法”，论证假设的真伪的一种统计分析方法。 小概率原理：也就是实际推断原理，它认为在一次实验中，概率很小的事件，实际上是不可能发生的。 概率反证法：如果在其他因素给定的前提下，要证明某一事实（对总体参数假定）是否成立，只要假设该事实（参数假定）成立，在该事实成立的前提下，来证明由该事实（参数假定）和样本建构的统计量的取值概率较小以证明假定是否成立。 2、两类错误和显著性水平 3、检验统计量与拒绝域 4、利用 P值 进行决策 5、统计显著性与实际的显著性 (统计上显著不一定有实际意义) 当原假设被拒绝时，我们称样本结果在统计上是显著的(statistically significant)，当不拒绝原假设时，我们称样本结果在统计上是不显著的 P值越小，表明结果越显著。但检验结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”，需要由研究者自己根据P值大小和实际问题来决定 2.在“显著”和“不显著”之间没有清楚的界限，只是在P值越来越小时，我们就有越来越强的证据，检验的结果也就越来越显著 3.一个在统计上显著的结论在实际中却不见得很重要，也不意味着就有实际意义。因为P值不仅和样本的大小密切相关，也和总体参数的真值有关 样本容量越大，P值就越小 大的样本几乎总是导致拒绝原假设 显著与不显著 (统计上显著不等于实际显著) 在实际检验中，不要把统计上的显著性与实际上的显著性混同起来 当我们设定一个原假设，比方说，H0：?=1，其意义很可能是接近于1，且接近到这样一种程度，以至为了实际目的都可以把它看作是1 然而，1.1是否“实际上无异于”1？这在某种程度上已不是一个统计学问题，而是一个与你的研究相关联的实际问题，因而不能靠假设检验来解决这个问题 二、一个总体参数的假设检验 1.总体均值的假设检验 2.总体比例的假设检验 3.总体方差的假设检验 本章小结 一、假设检验的基本问题 假设的陈述、两类错误、检验统计量、拒绝域、p值、利用p值作决策、统计显著性 二、假设检验的步骤 三、总体均值的检验(大样本、小样本) 四、总体比例及总体方差的检验 铅 笔 的 原 则 铅笔即将被装箱运走，制造者很不放心，把它带到一旁对它说：“在你进入这个世界之前，我有5句话要告诉你，如果你能记住这些话，就会成为最好的铅笔。” 1、你将来能做很多大事，但是有一个前提，就是你不能盲目自由，你要允许被一只手握住； 2、你可能经常会感觉到刀削般的疼痛，但这些痛苦都是必须的，它会使你成为一只更好的铅笔； 3、不要过于固执，要承认你所犯的错误，并且勇于改正它； 4、不管你穿上什么样的外衣，你都要清楚一点，你最重要的部分总是在里面； 5、在你走过的任何地方，都必须留下不可磨灭的痕迹。不管是什么状态，你必须写下去。要记住，生活永远不会毫无意义。 如果---应当--- 如果你不够漂亮， 你就应当聪明； 如果你既不漂亮也不聪明， 你就应当勤奋； 如果你既不漂亮也不聪明，而且还不够勤奋， 你就应当经常保持微笑； 如果你既漂亮，又聪明、勤奋， 你就应当谦虚。 谢 谢 ！ 假设检验步骤的总结 陈述原假设和备择假设 从所研究的总体中抽出一个随机样本 确定一个适当的检验统计量，并利用样本数据算出其具体数值 确定一个适当的显著性水平，并计算出其临界值，指定拒绝域 将统计量的值与临界值进行比较，作出决策 统计量的值落在拒绝域，拒绝H0，否则不拒绝H0 也可以直接利用P值作出决策 一个总体参数的检验 z 检验 (单尾和双尾) t 检验 (单尾和双尾) z 检验 (单尾和双尾) ?2 检验 (单尾和双尾) 均值 一个总体 比例 方差 1.总体均值的检验(作出判断) ? 是否已知 小 样本容量n 大 ? 是否已知 否 t 检验 否 z 检验 是 z 检验 是 z 检验 1）总体均值的检