第8章假设检验假设问题的提出什么是假设?(hypothesis)Æ对总体参数的的数值所作的一种陈述总体参数包括总体均值、比例、方差等分析之前必需陈述什么是假设检验?(hypothesistesting)1.事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立2.有参数假设检验和非参数假设检验3.采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理提出原假设和备择假设Æ什么是原假设？(nullhypothesis)1.待检验的假设，又称“0假设”2.研究者想收集证据予以反对的假设3.总是有等号=,£或³4.表示为H0H0：m=某一数值指定为=号，即£或³例如,H0：m=3190（克）Æ什么是备择假设？(alternativehypothesis)1.与原假设对立的假设，也称“研究假设”2.研究者想收集证据予以支持的假设总是有不等号:¹,<或>3.表示为H1H1：m<某一数值，或m>某一数值例如,H1：m<3910(克)，或m>3910(克)假设检验中的两类错误1.第一类错误（弃真错误）原假设为真时拒绝原假设会产生一系列后果第一类错误的概率为a被称为显著性水平2.第二类错误（取伪错误）原假设为假时接受原假设第二类错误的概率为b(Beta)Æ什么是检验统计量？1.用于假设检验决策的统计量2.选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑是大样本还是小样本总体方差已知还是未知3.检验统计量的基本形式为规定显著性水平a(significantlevel)Æ什么是显著性水平？1.是一个概率值2.原假设为真时，拒绝原假设的概率被称为抽样分布的拒绝域3.表示为a(alpha)常用的a值有0.01,0.05,0.104.由研究者事先确定作出统计决策1.计算检验的统计量2.根据给定的显著性水平a，查表得出相应的临界值za或za/2，ta或ta/23.将检验统计量的值与a水平的临界值进行比较4.得出拒绝或不拒绝原假设的结论什么是P值?(P-value)1.是一个概率值2.如果原假设为真，P-值是抽样分布中大于或小于样本统计量的概率左侧检验时，P-值为曲线上方小于等于检验统计量部分的面积右侧检验时，P-值为曲线上方大于等于检验统计量部分的面积1.被称为观察到的(或实测的)显著性水平H0能被拒绝的最小值双侧检验的P值左侧检验的P值右侧检验的P值利用P值进行检验(决策准则)1.单侧检验若p-值>a,不拒绝H0若p-值
a/2,不拒绝H0若p-值
