《假设检验研》课件.pptVIP

*******************假设检验研究假设检验是统计学中一种重要的研究方法。它允许我们根据样本数据对总体做出推断。什么是假设检验定义假设检验是一种统计推断方法。它用于检验关于总体参数的假设。假设检验通过样本数据来推断总体参数的真实情况。它可以帮助我们判断一个假设是否成立。应用场景假设检验广泛应用于科学研究、市场调查、产品质量控制等领域。例如，我们可以使用假设检验来检验新药是否有效、广告是否有效等。假设检验的作用1验证假设检验假设是否与实际情况相符，为研究结论提供支撑。2决策依据帮助研究者做出合理的决策，例如产品开发或市场营销策略。3比较分析比较不同样本或不同处理方式的效果，得出有意义的结论。4风险控制控制错误决策的风险，减少决策失误带来的损失。假设检验的基本步骤提出假设首先，明确研究问题，并根据问题提出相应的原假设和备择假设。选择检验方法根据数据类型、样本量和假设类型选择合适的检验方法，例如t检验、方差分析等。收集数据根据研究设计收集数据，并进行必要的预处理，确保数据的质量和可靠性。计算统计量根据所选检验方法计算相应的统计量，例如t值、F值等。确定p值根据统计量计算p值，p值反映了在原假设成立的情况下，获得当前数据或更极端数据的概率。作出判断将p值与显著性水平进行比较，如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，否则不拒绝原假设。原假设和备择假设原假设研究者希望证伪的假设。通常是关于总体参数的陈述，例如总体均值、总体比例或总体方差。备择假设研究者希望支持的假设，是与原假设相反的假设。备择假设表明原假设不成立。示例例如，原假设可能是“总体均值等于10”，备择假设可能是“总体均值不等于10”。显著性水平显著性水平是指在假设检验中，我们愿意接受的犯第一类错误的概率。它通常用α表示，通常设置为0.05。当p值小于显著性水平时，我们拒绝原假设，认为结果是显著的。当p值大于显著性水平时，我们不拒绝原假设，认为结果不显著。显著性水平的选择取决于研究者的风险偏好和研究问题的性质。单尾检验和双尾检验单尾检验检验假设仅关注一个方向，例如，检验某药物是否能降低血压。双尾检验检验假设关注两个方向，例如，检验某药物是否能改变血压，无论是升高还是降低。统计量和P值统计量P值描述样本数据的特征假设检验结果的概率例如：样本均值、样本方差观察到样本数据的概率用于计算P值用于判断是否拒绝原假设临界值和临界域临界值是统计检验中根据显著性水平和样本分布确定的值。临界域则是样本统计量落入拒绝原假设区域的范围。临界值和临界域决定了拒绝原假设的依据。当样本统计量落在临界域内，则拒绝原假设，否则接受原假设。0.05显著性水平1.96临界值第一类错误和第二类错误第一类错误拒绝正确的原假设。第二类错误接受错误的原假设。检验功效识别真实效应的能力检验功效代表着在原假设为假的情况下，正确拒绝原假设的概率。样本量和效应大小样本量越大，检验功效越高；效应大小越大，检验功效越高。显著性水平的影响显著性水平越低，检验功效越低，因为更容易接受原假设。一元均值检验一元均值检验是一种常见的假设检验方法，用于检验总体均值是否等于某个特定值。1确定检验目标确定要检验的总体均值和备择假设。2选择检验统计量根据样本数据和假设检验的目标选择合适的检验统计量。3计算检验统计量的值根据样本数据计算检验统计量的值。4确定p值根据检验统计量的值和样本大小，计算p值。最后，根据p值和显著性水平得出结论，判断是否拒绝原假设。双样本均值检验双样本均值检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。1建立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选择合适的检验统计量。3计算检验统计量利用样本数据计算检验统计量的值。4确定p值根据检验统计量和自由度，确定p值。5做出决策根据p值和显著性水平，做出接受或拒绝原假设的决策。检验方法包括t检验、Z检验等。方差检验1方差检验概述方差检验用于比较两个或多个样本的方差是否相等。它用于确定组内变异的大小，是否存在统计学上的显著差异。2检验类型方差检验的类型包括F检验和卡方检验，具体方法取决于样本类型和假设条件。3应用场景方差检验广泛应用于医学、工程、社会科学等领域，例如比较不同治疗方法的效果、比较不同生产工艺的质量等。比例检验比例检验，又称Z检验，用于比较两个总体比例或样本比例之间的差异。1设定假设建立原假设和备择假设2计算检验统计量使用Z统计量3确定p值根据Z统计