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      假设检验的应用

      发布时间:2015-12-17 15:14 作者:远图电动平车

        假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法,秩和检验等。

        假设检验是根据样本的信息来判断总体分布是否具有指定的特征.为了对总体的分布类型或分布中的未知参数作出推断,首先给出一个具有肯定意义的原假设 ,然后用统计方法对 做出拒绝或接受的检验,即在假设 为真的前提下,通过对总体进行抽样来构造一个小概率事件,若在一次试验中,小概率事件居然发生了,就完全有理由拒绝 ,接受 ,否则就没有充分的理由拒绝 ,从而接。推荐阅读,电动平车的变压器的原理和作用

        生物现象的个体差异是客观存在,以致抽样误差不可避免,所以我们不能仅凭个别样本的值来下结论。当遇到两个或几个样本均数(或率)、样本均数(率)与已知总体均数(率)有大有小时,应当考虑到造成这种差别的原因有两种可能:一是这两个或几个样本均数(或率)来自同一总体,其差别仅仅由于抽样误差即偶然性所造成;二是这两个或几个样本均数(或率)来自不同的总体,即其差别不仅由抽样误差造成,

        首先要正确理解假设检验的结论。不要把没有被拒绝的假设误解为一定是正确的假设,因为每一种检验结论都面临着犯错误的风险。其次,不要把“拒绝H0,接受H1”时很小的P值误解为总体参数间差异很大。P值的统计学意义在第九节已经阐明。虽然当H0不成立时P值可能与总体参数间的差异有关,但不是P值小差异必然大的关系。所以在报告检验结论时,如果P<α,宜说“差异有统计学意义”而不要说“差异显著”与“差异非常显著”。


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