假设检验的基本步骤（今日假设检验的基本方法和步骤）

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假设检验是推断统计学中检验统计假设的一种方法。“统计假设”是一种科学假设，可以通过观察一组随机变量模型来检验。一旦未知参数可以估计，我们希望根据结果对未知的真实参数值做出适当的推断。

假设基本步骤：

1.检验假设也叫无效假设，符号是H0；替代假说的代表是H1。

H0:样本与总体或样本与样本的差异是由抽样误差引起的；

H1:样本与整体或样本之间有本质区别；

预设的检验水平为0.05；当检验假设为真，但被错误拒绝时，该概率称为，通常为=0.05或=0.01。

2.选择统计方法，计算统计量，如X2值、t值等。根据相应的公式从样本的观测值中得出。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验、T检验、秩和检验和卡方检验。

3.根据统计量及其分布，确定检验假设的概率P，判断结果。如果P，结论是按取的水平不显著，不拒绝H0，即差异很可能是抽样误差造成的，在统计学上不成立。

如果P，结论是水平是显著的，H0被拒绝，H1被接受。认为这种差异不太可能仅仅是由抽样误差造成的，很可能是由不同的实验因素造成的，因此在统计上是成立的。p的值一般可以通过查阅相应的边界值表得到。

教学实践3360

1.根据实际情况提出原假设和备选假设；

2.根据假设的特点，选择合适的检验统计量；

3.根据样本的观测值，计算检验统计量的观测值；

4.选择允许的显著性水平，根据相应统计量的统计分布表，找出相应的临界值(CTRIT)；

5.根据检验统计量的观测值的位置，决定原假设的选择。

扩展信息：

假设检验中需要注意的问题：

1.在进行假设检验之前，要注意数据本身是否具有可比性。

2.当差异具有统计学意义时，要注意差异在实际应用中是否有意义。

3.根据数据类型和特点选择正确的假设检验方法。

4、根据专业和经验确定是选择单边检验还是双边检验。

5.当检验结果是拒绝无效假设时，要注意I类错误的可能性，即错误地拒绝了自己建立的H0。这种误差的可能性是事先知道的，就是测试水平这么大。

当检验结果为无效假设未被拒绝时，应注意出现类错误的可能性，即仍有可能接受本身无效的H0。这种误差的可能性事先是未知的，但它与样本内容和I类误差的大小有关。

6.判断结论的时候，不应该是绝对的。需要注意的是，无论你接受还是拒绝检验假设，都有判断错误的可能。

7.在报告结论时，应注意使用的统计数据、检验的单边和双边以及P值的确切范围。

来源：搜狗百科-假设检验

这篇文章到此就结束，希望能帮助到大家。