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假設檢驗應該遵循什么樣的步驟？它的方法有哪些？
2020-07-07
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假設檢驗是根據一定的假設條件，由樣本推斷總體的一種方法。

假設檢驗問題是統計推斷中的一類重要問題，在總體的分布函數完全未知或只知其形式，不知其參數的情況，為了推斷總體的某些未知特性，提出某些關于總體的假設，這類問題被稱為假設檢驗。

1.假設檢驗步驟

一個假設檢驗問題可以分為5步，無論細節如果變化，都一定會遵循這5個步驟。

陳述研究假設，包含原假設(null hypothesis)和備擇假設(alternate hypothesis)

通常來說，我們會把原假設的描述寫成變量之間不存在某種差異，或不存在某種關聯，原假設是被保護的假設， 如果沒有確鑿的證據不能推翻。備擇假設則為存在某種差異或關聯。例如，原假設：男人和女人的平均身高沒有差別， 備擇假設男人和女人的平均身高存在顯著差別。

為驗證假設收集數據

為了統計檢驗的結果真實可靠，需要根據實際的假設命題從總體中抽取樣本，要求抽樣的數據要具有代表性，例如在上述男女平均身高的命題中，抽取的樣本要能覆蓋到各類社會階級，各個國家等所有可能影響到身高的因素。

構造合適的統計測試量并測試

統計檢驗量有很多種類，但是所有的統計檢驗都是基于組內方差和組間方差的比較，如果組間方差足夠大，使得不同組之間幾乎沒有重疊，那么統計量會反映出一個非常小的P值，意味著不同組之間的差異不可能是由偶然性導致的。

決定是接受還是拒絕原假設

基于統計量的結果做出接受或拒絕原假設的判斷，通常我們會以P=0.05作為臨界值(單側檢驗)。

2.假設檢驗的四種方法

1、有關平均值參數u的假設檢驗

根據是否已知方差,分為兩類檢驗：U檢驗和T檢驗。

如果已知方差，則使用U檢驗，如果方差未知則采取T檢驗。

2、有關參數方差σ2的假設檢驗

F檢驗是對兩個正態分布的方差齊性檢驗，簡單來說，就是檢驗兩個分布的方差是否相等

3、檢驗兩個或多個變量之間是否關聯

卡方檢驗屬于非參數檢驗，主要是比較兩個及兩個以上樣本率(構成比)以及兩個分類變量的關聯性分析。根本思想在于比較理論頻數和實際頻數的吻合程度或者擬合優度問題。


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假設檢驗 正態分布

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