《假设检验基础》课件.pptVIP

**********************假设检验基础假设检验是一种统计方法，用于检验关于总体参数的假设。例如，我们可能想知道一个新药是否有效，或一个新产品是否比现有产品更受欢迎。引言统计推断的基石假设检验是统计推断中一种重要的工具，广泛应用于各个领域。科学研究的利器假设检验能够帮助研究者从样本数据中得出关于总体参数的结论。假设检验基本概念科学研究的基础假设检验是科学研究中常用的统计方法，用于检验研究假设是否成立。数据分析的工具通过分析数据，判断研究假设是否与真实情况相符，为决策提供支持。推理和决策基于样本数据对总体进行推断，并作出决策，例如接受或拒绝假设。假设的定义11.推测关于总体参数的陈述，例如总体均值、总体比例等。22.检验通过样本数据来检验该陈述是否成立。33.概率假设检验基于概率论，使用样本数据来估计总体参数的概率。44.决策根据检验结果，对假设进行接受或拒绝。原假设和备择假设原假设通常表示研究者想要反驳的假设，表示总体参数与某个特定值之间的关系。备择假设是原假设的否定，表示总体参数与特定值之间存在差异或关系。研究假设反映了研究者对总体参数的真实值所持有的观点，通常与备择假设一致。检验统计量统计量计算检验统计量根据特定假设检验方法计算，用于衡量样本数据与原假设之间的差异。样本数据分析检验统计量利用样本数据计算得出，反映样本数据特征与原假设之间的关系。数据可视化检验统计量可通过图表形式呈现，直观展现样本数据与原假设之间的偏差。拒绝域和临界值拒绝域假设检验中，拒绝域是指当样本统计量落在该区域时，就拒绝原假设。临界值临界值是拒绝域的边界，样本统计量超过临界值，就落在拒绝域中。决策通过比较样本统计量与临界值，判断是否拒绝原假设。两类错误11.弃真错误当原假设实际上是正确的，却错误地拒绝了它，这种情况称为弃真错误。22.取伪错误当原假设实际上是错误的，却错误地接受了它，这种情况称为取伪错误。显著性水平和P值显著性水平显著性水平(α)是一个预设的阈值，用于判断假设检验结果是否拒绝原假设。P值P值是假设原假设为真时，观察到样本结果或更极端结果的概率。决策规则如果P值小于α，则拒绝原假设；否则，不拒绝原假设。单尾检验和双尾检验单尾检验单尾检验用于检验假设是否在某个方向上成立。例如，检验某药物是否能提高患者的治疗效果，即检验是否能提高数值。双尾检验双尾检验用于检验假设是否在任何方向上成立。例如，检验某药物是否对患者的治疗效果有影响，即检验数值是否发生了改变。Z检验和T检验的区别Z检验已知总体标准差的假设检验T检验未知总体标准差的假设检验Z检验假设前提1总体服从正态分布总体数据必须符合正态分布。2总体方差已知总体方差必须是已知的。3样本量足够大样本量至少30个以上，以确保样本分布接近正态分布。Z检验是一种假设检验方法，用于检验总体参数，例如均值或比例。Z检验的步骤1确定假设设定原假设和备择假设。2选择检验统计量根据数据类型和假设选择合适的检验统计量。3计算检验统计量根据样本数据计算检验统计量的值。4确定临界值根据显著性水平和自由度确定临界值。5做出决策根据检验统计量的值和临界值判断是否拒绝原假设。Z检验是一种假设检验方法，用于比较样本均值与总体均值。T检验假设前提数据类型数据需要满足正态分布或近似正态分布，可以使用统计检验方法验证数据是否符合正态性假设。方差齐性两组数据的方差需要相等，可以使用F检验或Levene检验来验证方差齐性。样本独立性两组样本之间不能存在相关性，即样本之间相互独立，独立性是T检验的必要条件。数据类型样本数据应为连续型数据，不能是分类变量或计数数据。T检验的步骤1确定假设设定原假设和备择假设，明确研究目的和检验方向。2选择检验统计量根据样本数据类型和假设检验类型选择合适的统计量，例如单样本T检验或双样本T检验。3计算检验统计量利用样本数据计算检验统计量的值，用于判断样本与总体或两组样本之间的差异是否显著。4确定P值根据检验统计量值和自由度，查表或使用软件计算P值，即样本数据在原假设成立的情况下出现的概率。5做出结论根据P值与显著性水平的大小，判断是否拒绝原假设，并得出相应的结论。样本量的选择精确度样本量越大，估计值越精确。统计效力样本量越大，检验统计量的功效越强。成本和时间样本量过大，成本和时间都会增加。区间估计与假设检验的关系区间估计估计总体参数范围，例如，置信区间估计总体均