簡述假設檢驗的步驟(簡述假設檢驗的過程)

簡述假設檢驗的步驟

假設檢驗的一般步驟

假設檢驗的一般步驟：

（一）根據所研究問題的要求，提出原假設 和備擇假設 。

有三種類型的原假設和備擇假設，以總體均值的假設檢驗為例加以說明。

1. ： ； ：

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3. ： ； ：

其中，1. 是雙側假設檢驗；2. 是右側假設檢驗；3. 是左側假設檢驗。因為假設檢驗是根據概率意義下的反證法來否定原假設，所以原假設必須包含等號。究竟采用哪一種檢驗要視具體問題而定，尤其是選擇右側檢驗還是左側檢驗時，更要慎重。

（二）找出檢驗的統計量及其分布。

與參數估計一樣，假設檢驗也要根據樣本數據進行統計推斷。用于判斷是否接受原假設 的統計量稱為檢驗統計量。在實際應用時，檢驗統計量的選擇及其分布要根據檢驗的具體內容、抽樣的方式、樣本容量的大小和總體方差是否已知等多種因素來確定，常用的檢驗統計量有 統計量、 統計量、 統計量及 統計量等。

（三）規定顯著性水平 ，就是選擇發生第一類錯誤的最大允許概率。

顯著性水平 的大小，取決于發生第一類錯誤和第二類錯誤產生的后果。如果 取的較小，那么 將會較大，雖然否定一個真實原假設（棄真）的風險小了，其代價是增加了接受一個不真實原假設（取偽）的概率；反之，如果 取的較大，那么 將會較小，雖然接受一個不真實原假設（取偽）的的風險小了，其代價是增加了否定一個真實原假設（棄真）的概率。因此，要根據研究問題的需要選擇一個合適的 ，通常 選為 、 或 等。

（四）確定決策規則。

在選擇好檢驗統計量和規定了顯著性水平后，就可以根據

求出否定原假設和接受原假設的臨界值，從而也就確定了否定域 。

（五）計算檢驗統計量的值，作出統計決策。

如果檢驗統計量的值落在否定域 里，則否定 ；否則，不否定 。

需要說明的是，顯著性檢驗只對發生第一類錯誤的概率進行了控制，而不對發生第二類錯誤的概率加以限制。因此，當我們決定接受 時，并不意味著 一定為真，因為我們不能確定該決策有多大的可靠性。確切的說法是：在顯著性水平為 時，根據這次試驗得到的樣本數據，不足以否定 。鑒于發生第二類錯誤的不確定性，通常在做決策時，統計學家建議我們采用“不否定 或不拒絕 ”的說法，而不采用“接受 ” 的說法。但是，要否定 ，只要一個反例就足夠了。否定了 ，也就避免了第二類錯誤，所以根據樣本數據，作出否定 的決策就具有了可靠性。

假設檢驗的步驟是

假設檢驗分為5個步驟：

1、根據研究問題的要求提出假設，以平均數差異檢驗為例，可以提出3種類型的假設。
2、選擇合適的檢驗統計量。從樣本情況推斷總體情況需要根據條件，如抽樣的方法、樣本容量大小、總體分布是否正態，方差是否已知等，來選擇適當的統計量。
3、根據需要選擇顯著性水平。
4、計算出檢驗統計量。運用統計學知識和工具SPSS，計算出檢驗統計量的數值。
5、根據檢驗統計量做出統計決策。根據顯著性水平和統計量的分布，通過相關統計表找出臨界值。

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。

什么是假設檢驗，假設檢驗的基本步驟

什么是假設檢驗：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，并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的大小并判斷結果。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于抽樣誤差造成的，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.根據假設的特征，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，并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舍。

假設檢驗分為幾個步驟

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。

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的大小并判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，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，故在統計上成立。

擴展資料

假設檢驗中的常見錯誤：

1、第一類錯誤：也稱為 α錯誤，是指當虛無假設(H0)正確時，而拒絕H0所犯的錯誤。這意味著研究者的結論并不正確，即觀察到了實際上并不存在的處理效應。

2、第二類錯誤：也稱為β錯誤，是指虛無假設錯誤時，反而接受虛無假設的情況，即沒有觀察到存在的處理效應。

參考資料來源：百度百科-假設檢驗

假設檢驗的步驟是什么？

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，并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。

擴展資料：

假設檢驗中所謂“小概率事件”，并非邏輯中的絕對矛盾，而是基于人們在實踐中廣泛采用的原則，即小概率事件在一次試驗中是幾乎不發生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，顯然，“小概率事件”的概率越小，否定原假設H0就越有說服力；

常記這個概率值為α(0<α<1)，稱為檢驗的顯著性水平。對于不同的問題，檢驗的顯著性水平α不一定相同，一般認為，事件發生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”。

參考資料來源：百度百科-假設檢驗

假設檢驗的步驟

假設檢驗的步驟

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，對應于不同的檢驗公式。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醫學教育|網搜集整理。