實驗假設檢驗是什么方法(假設檢驗的基本步驟是什么)
1.假設檢驗的基本步驟是什么
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。
2.統計學假設檢驗有幾種方法
統計學假設檢驗主要有T檢驗、Z檢驗兩種方法，具體內容是：
1、T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用于樣本含量較?。ɡ鏽<30），總體標準差σ未知的正態(tài)分布資料。
2、z檢驗（U檢驗），是一般用于大樣本（即樣本容量大于30）平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態(tài)分布的理論來推斷差異發(fā)生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
除以上兩種主要方法外，還有F檢驗和卡方檢驗。
3.假設檢驗方法有幾種
假設檢驗是不可能做到完全正確的，它只能保證假設在最大概率上的成立。
一般雙側U-檢驗的做法就是你列出的檢驗法1。
利用檢驗法2或3，表面上結果是檢驗水來平a下進行的，但實際內在的結果是：假設是在檢驗水平為b時成立；其中b可能大于a，也可能小于a。也就是說
(1)（當假設值與真實值差別非常小時） b≥a，即在比a更高的檢驗水平下也能成立，若使用這種檢驗法，則“棄真”的概率就更大；
(2)（當假設值與真實值差別比較大時） b≤自a，即只有在比a低的檢驗水平下才能成立，若使用這種檢驗法，則“納偽”的概率就更大。
所以一般不采用檢驗法2和3。
可以想像，檢驗法1中，u2和u1的大小關系是由契比學夫不等式確定的，只有成立與不成立的情況，沒有程度關系。
而在檢驗法2和3中，u0或xx落在置信區(qū)間內的具體位置對其概率的影響是很大的，所以檢驗的結果也不一定準確，至少檢驗的結果不是對應于檢驗水平a的。
如果是通過矩估計法得到的u0，那么你列出的檢驗法2和檢驗法3就是一回事zhidao,u0=xx。
4.假設檢驗的一般步驟是哪些
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(guī)定顯著性水平 ，就是選擇發(fā)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(fā)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(guī)則。
在選擇好檢驗統計量和規(guī)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(fā)生第一類錯誤的概率進行了控制，而不對發(fā)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(fā)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。
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5.假設檢驗方法有幾種
假設檢驗是不可能做到完全正確的，它只能保證假設在最大概率上的成立。
一般雙側U-檢驗的做法就是你列出的檢驗法1。利用檢驗法2或3，表面上結果是檢驗水來平a下進行的，但實際內在的結果是：假設是在檢驗水平為b時成立；其中b可能大于a，也可能小于a。
也就是說（1）（當假設值與真實值差別非常小時） b≥a，即在比a更高的檢驗水平下也能成立，若使用這種檢驗法，則“棄真”的概率就更大；（2）（當假設值與真實值差別比較大時） b≤自a，即只有在比a低的檢驗水平下才能成立，若使用這種檢驗法，則“納偽”的概率就更大。所以一般不采用檢驗法2和3。
可以想像，檢驗法1中，u2和u1的大小關系是由契比學夫不等式確定的，只有成立與不成立的情況，沒有程度關系。而在檢驗法2和3中，u0或xx落在置信區(qū)間內的具體位置對其概率的影響是很大的，所以檢驗的結果也不一定準確，至少檢驗的結果不是對應于檢驗水平a的。
如果是通過矩估計法得到的u0，那么你列出的檢驗法2和檢驗法3就是一回事zhidao,u0=xx。
6.何謂假設檢驗
所謂假設檢驗，就是根據研究目的，對樣本所屬總體特征提出一個假設，然后用適當方法根據樣本所提供的信息，對所提出的假設作出拒絕或不拒絕的結論的過程。
假設檢驗一般分為五個步驟： ① 建立假設：包括： H0，稱無效假設；H1： 稱備擇假設；② 確定檢驗水準：檢驗水準用α表示，α一般取0.05；③ 計算檢驗統計量：根據不同的檢驗方法，使用特定的公式計算；④確定P值：通過統計量及相應的界值表來確定P值；⑤推斷結論：如P>α，則接受H0，差別無統計學意義；如P≤α，則拒絕H0， 差別有統計學意義。
7.統計學中假設檢驗的基本步驟有哪些
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。
擴展資料
注意事項
要進行統計假設的檢驗， 必須利用各種不同的判據， 即利用規(guī)則來選擇。假設的采用與拒絕， 通常在判據的前件中應有某個數量指標（稱為統計判據）。
根據判據方式， 假設分為參數假設和非參數假設。按照參數統計結論， 通常應提出被研究特征在總體中分布的具體形式， 因為在這種情況下， 統計學通常是以分布參數（平均值、方差、回歸系數）的利用為依據的。非參數判據的優(yōu)點是能把判據用于只靠名義級或次序級完成的特征度量上。
否定零假設的判據值總體能構成否定域。如果某一點能將否定域與接受零假設的區(qū)域劃分開來， 這一點就稱為臨界點。
參考資料來源：百度百科-假設檢驗
參考資料來源：百度百科-統計假設檢驗
