写出假设检验的基本步骤
数据分析知识：数据分析中的假设检验流程
数据分析知识：数据分析中的假设检验流程在数据分析领域里，假设检验是一种用来判断样本统计量是否代表整体总体的方法。
其基本思想是首先确定一个假设，然后使用统计方法对这个假设进行检验，从而得出结论。
假设检验流程主要包括以下五个步骤：第一步：确定零假设和备择假设。
在进行假设检验时，需要先明确零假设和备择假设。
零假设是指认为不存在差异或者认为差异是由随机因素造成的假设，通常使用"H0"表示；备择假设则是指认为存在差异或者认为差异不是由随机因素造成的假设，通常使用"Ha"表示。
需要注意的是，备择假设并不一定是"完全相反"的假设，而是对零假设的补充或者修正。
第二步：确定显著性水平。
显著性水平指的是能够接受零假设的程度，通常使用"α"表示。
常见的显著性水平有0.05和0.01两种。
当显著性水平为0.05时，意味着我们只接受在5%的概率范围内出现假阳性（Type I Error）的结论；同理，当显著性水平为0.01时，只接受在1%的概率范围内出现假阳性的结论。
第三步：计算检验统计量。
检验统计量是用来度量样本数据与零假设之间偏差的统计量，通常使用"t"或"z"符号表示。
具体计算公式根据检验类型的不同而异。
常见的检验类型有单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析等。
第四步：计算P值。
P值，也称为"显著性水平"，指的是当零假设为真的情况下，获得当前检验统计量或更极端的结果的概率。
通常情况下，P值越小，代表得到类似结果的概率越小，说明样本结果更具有显著性。
如果P值小于显著性水平α，则拒绝零假设；反之，则无法拒绝零假设。
第五步：解释结果。
在判断零假设和备择假设之间的关系时，需要将P值与显著性水平进行比较，如果P值小于显著性水平，则获得拒绝零假设的结论，否则获得接受零假设的结论。
从本章开始介绍一些常用的假设检验方法对单个
2
df 2
2
1 df1 df2
2
df1 df2
(x1 x1)2 (x1 x1)2 (n1 1) (n2 1)
所以：均数差异标准误为
S x1x2
(x1 x1)2 (x1 x1)2 • 1 1
(n1 1) (n2 1)
n1 n2
x12
( x1 )2
n1
x2 2
( x2 )2
5. 2 两个总体平均数的比较
x1 x2 1 2
为了比较两个总体均数的差异，不可能对两个总 体的所有个体进行测定，只能通过样本来推断总 体。 分别从两个总体随机抽取一定数量的个体，从而 获得两个独立的样本，然后通过对样本数据的分 析来对两个总体平均数有无差异进行检验。
5. 2 两个总体平均数的比较
如果检验结果显著，接受备择假设σ12 ≠ σ22，
那么按照下面的t检验方法进行检验。
（二） σ12 ≠ σ22，但是n1=n2
统计量的计算与前面的t检验方法，只是查t 表时，自由度改为n-1，而不是2（n-1）.
例100页
(三) σ12 ≠ σ22，而且n1 ≠ n2
Cochran-Cox检验 例103页
上次课内容回顾
一、本章的内容为样本平均数的差异显著性检验 非配对实验和配对实验两类
二、显著性检验的目的：
x1 x2 1 2
x1 x2 (1 2 ) (1 2 )
1 2 : 处理效应 1 2 : 试验误差
x1 x2 : 表面效应
x1 x2 1 2
表面效应
排除实验误差
处理效应
设第一个总体的平均数为1，方差为
2，
1
由该总体抽取了一个含量为n1的样本，
假设检验的基本原理简答
假设检验的基本原理简答什么是假设检验？假设检验是一种统计推断方法，用于在给定样本数据的情况下对总体参数做出推断或进行决策。
它的基本原理是利用样本信息对总体参数进行估计，然后通过对总体参数的估计进行检验来判断某一假设是否成立。
假设检验的基本步骤1.建立原假设（H0）和备择假设（H1）在进行假设检验之前，需要明确研究问题的原假设和备择假设。
原假设通常表示默认情况或无效情况，而备择假设则表示我们希望证明的情况。
2.选择适当的检验统计量选择适当的检验统计量是假设检验的关键步骤。
检验统计量是一个样本特征的函数，它的取值决定了对原假设的接受或拒绝。
常见的检验统计量包括均值差异检验的 t 统计量和比例差异检验的 z 统计量。
3.设定显著性水平（α）显著性水平α表示在原假设为真的情况下，拒绝原假设的概率阈值。
通常，我们使用0.05作为显著性水平，这意味着我们愿意接受在误差率为5%的情况下犯错的可能性。
4.计算检验统计量的观察值利用样本数据计算检验统计量的观察值。
观察值表示样本数据相对于原假设的一个度量。
5.确定拒绝域和接受域拒绝域是检验统计量取值的范围，如果观察值在拒绝域内，就拒绝原假设；如果观察值在接受域内，就接受原假设。
6.做出统计决策将观察值与拒绝域进行比较，如果观察值在拒绝域内，则拒绝原假设；如果观察值在接受域内，则接受原假设。
7.给出结论根据统计决策做出结论，判断原假设是否被拒绝或接受，并解释结论的意义。
假设检验的类型假设检验通常分为单样本检验、两独立样本检验和配对样本检验。
•单样本检验单样本检验用于比较单个样本的均值是否与一个已知的总体均值相等。
常见的单样本检验包括单样本 t 检验和单样本 z 检验。
•两独立样本检验两独立样本检验用于比较两个独立样本的均值是否相等。
常见的两独立样本检验包括独立样本 t 检验和独立样本 z 检验。
•配对样本检验配对样本检验用于比较同一组被试在两个不同条件下的得分是否有显著差异。
假设检验的步骤 (2)
假设检验的步骤
假设检验是统计学中用来判断关于总体参数的假设是否成立的方法。
它的步骤通常包括以下几个部分：
1. 提出假设：根据研究问题，明确原假设（H0）和备择假设（H1），它们是互斥的。
2. 选择合适的检验统计量：根据研究问题和数据的特性，选择合适的检验统计量，如t检验、χ²检验、F检验等。
3. 设置显著水平：明确显著水平（α），即拒绝原假设的最小可接受准则。
常见的显著水平有0.05和0.01。
4. 计算统计量的观察值：根据样本数据，计算统计量的观察值。
5. 确定拒绝域：根据显著水平和分布的特性，确定统计量观察值在拒绝域的位置。
6. 进行假设检验：根据统计量观察值的位置，判断是否拒绝原假设。
如果观察值落在拒绝域内，则拒绝原假设；如果观察值落在接受域内，则接受原假设。
7. 得出结论：根据假设检验结果，进行相应的结论，判断是否存在统计显著性或差异的实际意义。
需要注意的是，假设检验的步骤可以根据具体的情况和问题而有所差异，而且在实际应用中还需要考虑诸如样本选择、抽样误差等因素的影响。
假设检验的定义和步骤
假设检验的定义和步骤
假设检验是统计学中一种常用的推断方法，用于判断样本数据
是否支持对总体参数的某个假设。
通过对样本数据进行分析，假设
检验可以帮助我们判断我们所做的假设是否合理，并据此对总体参
数进行推断。
假设检验的步骤通常包括以下几个步骤：
1. 提出假设，首先，我们需要明确提出一个关于总体参数的假设，通常包括原假设（H0）和备择假设（H1）两种。
2. 选择检验统计量，根据所提出的假设，选择适当的检验统计量，该统计量应能够在原假设成立时具有已知的概率分布。
3. 确定显著性水平，确定显著性水平（α），即拒绝原假设的
概率阈值。
通常选择0.05作为显著性水平。
4. 计算统计量的值，利用样本数据计算出所选检验统计量的值。
5. 做出决策，根据检验统计量的值和显著性水平，做出决策，
即是拒绝原假设还是不拒绝原假设。
6. 得出结论，根据做出的决策，得出对原假设的结论，判断样本数据是否支持原假设。
总的来说，假设检验是一种通过对样本数据进行统计分析，以判断对总体参数的假设是否成立的方法。
通过严格的步骤和逻辑推理，假设检验可以帮助我们做出合理的推断和决策。
数理统计中的假设检验方法
数理统计中的假设检验方法在数理统计中，假设检验方法是一种重要的统计推断方法，旨在通过对样本数据进行统计分析，对总体参数的假设进行验证。
本文将介绍假设检验的基本概念和步骤，并介绍几种常见的假设检验方法。
一、假设检验的基本概念和步骤假设检验是基于样本数据对总体参数进行推断的方法，其基本思想是通过假设检验来判断总体参数是否符合某种特定的假设。
例如，我们可以对一个总体的均值是否等于某个特定值进行假设检验。
假设检验的基本步骤如下：1. 建立原假设（H0）和备择假设（H1）：原假设是我们要进行检验的假设，备择假设是原假设的对立假设。
例如，原假设可以是总体均值等于某个特定值，备择假设可以是总体均值不等于该特定值。
2. 选择适当的显著性水平（α）：显著性水平是我们在进行假设检验时所允许的犯第一类错误的概率，通常取0.05或0.01。
3. 根据样本数据计算检验统计量：检验统计量是用来判断原假设是否成立的量，其选择取决于具体的假设检验方法。
4. 设置拒绝域：拒绝域是指当检验统计量的取值落入该域时，我们拒绝原假设。
拒绝域的划定依赖于显著性水平和假设检验方法。
5. 做出统计判断：根据对样本数据的分析以及检验统计量是否落入拒绝域，我们可以判断是否拒绝原假设。
6. 得出结论：根据统计判断，我们可以得出关于总体参数的统计结论，并对其进行解释。
二、常见的假设检验方法1. 单样本 t 检验：单样本t 检验用于判断一个样本的均值是否与某个已知的数值相等。
它常用于样本容量较小（小于30）且总体标准差未知的情况。
2. 独立样本 t 检验：独立样本 t 检验用于比较两个独立样本的均值是否相等。
它常用于独立样本间的均值差异的比较。
3. 配对样本 t 检验：配对样本 t 检验用于比较同一组样本在两个时间点或两个条件下的均值是否相等，常用于配对样本的差异性分析。
4. 卡方检验：卡方检验用于检验两个或多个分类变量之间的关联性。
它可用于判断观察到的频数与期望的频数是否有显著差异。
简述假设检验的基本步骤
简述假设检验的基本步骤假设检验是统计学中一种常用的推断统计方法，用于对统计样本数据进行分析和判断。
它的基本步骤可以分为以下几个阶段：问题提出、建立假设、选择检验方法、计算统计量、做出决策、得出结论。
1.问题提出：在进行假设检验之前，首先需要明确研究目的，并提出有关研究对象的问题。
例如，我们想要研究一些新药物是否对疾病治疗有效，那么问题可以是“新药物的治疗效果是否显著”。
2.建立假设：根据问题提出的研究目的，我们需要明确两个假设：原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设是我们要进行推翻的假设，通常默认为无效果、无差异或无关联等；备择假设则是我们希望得到证据支持的理论或预期结论。
3.选择检验方法：根据问题的性质和数据类型，选择适当的检验方法。
常见的假设检验方法包括：单样本t检验、双样本t检验、方差分析、卡方检验、相关分析等。
每种检验方法都有特定的前提条件和使用条件，需要根据实际情况选择。
4.计算统计量：在选择了适当的检验方法之后，需要计算相应的统计量来评估样本数据对假设的支持程度。
统计量的计算方法与所选择的检验方法相关，通常包括计算样本均值、标准差和观察值等。
5.做出决策：根据计算得到的统计量，利用临界值、p值或置信区间等统计指标来进行决策。
通常根据指定的显著性水平，判断统计量是否达到了拒绝原假设的条件。
如果统计量超过了临界值，或者p值小于显著性水平，那么我们有充分的理由拒绝原假设。
6.得出结论：根据决策结果，得出结论并对研究问题进行解释。
如果拒绝了原假设，我们可以得出备择假设成立的结论，并提出相应的推断；如果无法拒绝原假设，则需要说明结果未能提供充分证据来支持备择假设。
除了以上基本步骤，还可以在假设检验中使用抽样方法进行数据采集，以确保推断结果的准确性和代表性。
1.样本容量：样本容量的选择会影响假设检验的统计功效和可靠性。
通常，较大的样本容量能够提高统计模型的精确性，减小误差的发生。
2.显著性水平：显著性水平是假设检验最常用的统计显著性度量，通常取0.05或0.01、选择较小的显著性水平可以降低犯第一类错误的概率，即错误地拒绝了正确的原假设。
假设检验的基本步骤
假设检验的基本步骤假设检验的基本步骤如下：1. 建立假设：- 建立原假设（H0）: 对于研究问题，假设没有差异或效应。
原假设通常是一种默认假设。
- 建立备择假设（H1或Ha）: 对于研究问题，假设存在差异或效应。
2. 确定显著性水平：- 显著性水平（α）用来确定在原假设为真的情况下，观察到的差异或效应被认为是罕见的。
- 典型的显著性水平为0.05，表示只有当观察到的差异或效应出现的概率小于5%时，才拒绝原假设。
3. 选择适当的统计检验：- 根据研究设计和假设的特点，选择适当的统计检验方法。
- 常用的统计检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
4. 收集和分析数据：- 根据研究设计和样本的特点，收集相关的数据。
- 使用适当的统计方法对数据进行分析。
5. 计算检验统计量：- 根据所选择的统计检验方法，计算相应的检验统计量。
6. 确定拒绝域和做出决策：- 根据显著性水平和计算的检验统计量，确定拒绝域（即拒绝原假设的区域）。
- 如果计算的检验统计量落在拒绝域内，则拒绝原假设，接受备择假设；否则，接受原假设。
7. 得出结论：- 根据上述决策，得出关于原假设是否被拒绝的结论，并解释结果的意义。
8. 检验结果的解释：- 对于拒绝原假设的情况，进一步分析检验结果的统计和实际意义。
- 对于接受原假设的情况，确定是否需要额外的研究或数据以进一步确认结论。
需要注意的是，这只是假设检验的基本步骤，具体的步骤和方法可能会因不同的研究设计和问题而有所差异。
此外，在进行假设检验时，还需考虑样本的大小、数据的分布以及其他统计假设的前提条件等因素。
简述假设检验的基本流程
简述假设检验的基本流程步骤答案解析假设检验的基本步骤:(1)建立假设:依据问题建立原假设和备择假设;(2)选择检验统计量:选择恰当的检验统计量,并根据样本资料计算出它的实际取值;(3)确定拒绝域:给定显著性水平α,称之为小概率值,并根据此值得到相应的拒绝域的临界值;(4)判断:根据小概率原理以及上述拒绝域做出最后的关于原假设正确与否的判断。
上述步骤是假设检验的基本步骤。
通过给定显著性水平α确定临界值,给出拒绝域,如果检验统计量的观测值落入拒绝域内,就拒绝原假设;没有落入拒绝域内,就不拒绝原假设。
根据反证法的思想和小概率原理可将假设检验的步骤归纳如下：(1)根据问题的要求提出原假设H0和备择假设H1.(2)根据检验对象构造检验统计量丁(X1X2…Xn)使当H0为真时T有确定的分布．(3)由给定的显著水平a查统计量T所服从的分布表定出临界值λ使P(｜T｜＞λ)=a或P(T＞λ1)=P(T＜λ2)=a／2从而求出H0的拒绝域：｜T｜＞λ或T＞λ1T＜λ2．(4)由样本观察值计算统计量T的观察值t．(5)作出判断将t的值与临界值比较大小作出结论：当t∈拒绝时则拒绝H0否则不拒绝H0即认为在显著水平a下H0与实际情况差异不显著．根据反证法的思想和小概率原理,可将假设检验的步骤归纳如下：(1)根据问题的要求,提出原假设H0和备择假设H1.(2)根据检验对象,构造检验统计量丁(X1,X2,…,Xn),使当H0为真时,T有确定的分布．(3)由给定的显著水平a,查统计量T 所服从的分布表,定出临界值λ,使P(｜T｜＞λ)=a,或P(T＞λ1)=P(T＜λ2)=a／2,从而求出H0的拒绝域：｜T｜＞λ或T＞λ1,T＜λ2．(4)由样本观察值计算统计量T的观察值t．(5)作出判断,将t的值与临界值比较大小作出结论：当t∈拒绝时,则拒绝H0,否则,不拒绝H0,即认为在显著水平a下,H0与实际情况差异不显著．。
假设检验的5个步骤
假设检验的5个步骤假设检验是统计学中常用的一种方法，用于对统计假设进行推断和验证。
通过假设检验，我们可以根据样本数据来推断总体参数，并对这些推断进行显著性验证。
假设检验通常包括以下5个步骤。
1. 建立原假设和备择假设假设检验首先需要建立原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设通常是关于总体参数的一个陈述，我们用它来提出研究问题。
备择假设则对原假设进行补充或提出另一种可能性，它是我们希望得出结论的假设。
2. 选择显著性水平显著性水平（α）用来表示犯错误的概率，通常取0.05或0.01。
在假设检验中，我们将样本数据与一个参考分布进行比较，并根据显著性水平来判断是否拒绝原假设。
选择适当的显著性水平是假设检验中的关键步骤之一。
3. 计算检验统计量在假设检验中，我们需要计算一个检验统计量来衡量样本数据在原假设下的极端程度。
检验统计量的选择取决于原假设和检验的类型。
常用的检验统计量包括t统计量、z统计量、卡方统计量等，根据具体情况选择适当的统计量进行计算。
4. 确定拒绝域和拒绝原假设拒绝域是在原假设成立的条件下，观测到样本数据较为极端的取值范围。
通常根据显著性水平和检验统计量的分布来确定拒绝域的边界。
如果样本数据落在拒绝域内，我们将拒绝原假设，并认为差异是显著的。
否则，我们无法拒绝原假设。
5. 得出结论并进行解释在最后一步，我们根据样本数据的结果和假设检验的结论，得出关于总体参数的结论。
如果我们拒绝原假设，我们可以认为样本数据提供了足够的证据来支持备择假设。
如果我们无法拒绝原假设，则不能得出备择假设成立的结论。
同时，我们还要对结果进行解释，并将其与相关的理论和研究背景进行联系。
总结起来，假设检验是一种用于对统计假设进行验证和推断的方法。
通过5个步骤，我们可以建立原假设和备择假设，选择适当的显著性水平，计算检验统计量，确定拒绝域并拒绝或接受原假设，最后得出结论并进行解释。
假设检验的应用广泛，可以用于验证研究结果、判断市场效应、评估产品质量等等，是统计学中不可或缺的工具。
假设检验的5个步骤例题
假设检验的5个步骤例题
假设检验的五个步骤分别是：提出假设、构造检验统计量、确定显著水平、进行统计决策和结论。
以下是一个例题：
研究问题：某公司认为，他们的新产品的销售额会在100万以上，否则就会在100万以下。
我们来检验这个预测是否准确。
提出假设：
假设1: 新产品的销售额在100万以上。
假设2: 新产品的销售额在100万以下。
构造检验统计量：
如果新产品的销售额在100万以上，则认为假设1为真，否则假设2为真。
我们需要收集新产品的销售额数据来进行判断。
确定显著水平：
选择显著水平为0.05，这意味着如果数据不支持假设1的准确性，那么我们有5%的概率会错误地拒绝假设1。
进行统计决策：
根据收集的数据，我们计算出销售额为150万。
由于这个数值高于100万，所以假设1是正确的。
结论：根据以上步骤，我们得出结论：新产品的销售额在100万以上，因此假设1是正确的。
请注意，这只是一个简单的例子，实际应用中的假设检验可能会涉及更复杂的统计方法和数据分析。
假设检验的5个步骤
假设检验的5个步骤
假设检验是一种用来检验统计样本是否有显著性差异的方法，它可以用于研究各种不同领域的问题，包括医学、社会学、心理学等。
通常，假设检验的5个步骤包括以下内容：
1. 确定研究问题和假设：首先需要明确研究问题及其研究假设，即确定需要研究的变量和它们之间的关系。
例如，一项社会学研究可能需要检验两个不同人群在某项社会指标上的差异，研究假设可能是“这两个人群在该指标上没有显著差异”。
2. 确定统计方法和显著性水平：接下来需要选择合适的统计方法和显著性水平。
常用的统计方法包括t检验、方差分析、卡方检验等，显著性水平通常设置在0.05或0.01。
3. 确定样本及进行检验：接着需要确定样本，并采用合适的统计方法进行检验。
具体步骤会因不同的统计方法而有所不同，但通常涉及到计算出样本的t值、F值或卡方值等，并比较这些值与显著性水平的关系。
4. 得出结论：根据检验结果，可以得出结论，判断研究假设是否成立。
例如，在上述社会学研究中，如果得出的t值小于临界值，
就可以认为这两个人群在该指标上没有显著差异，否则就需要拒绝研究假设。
5. 进行结果解释和推论：最后，需要对检验结果进行解释和推论。
这个步骤涉及到对统计方法和结果的理解，以及对研究假设和样本的背景知识的考虑。
例如，在上述社会学研究中，还需进一步考虑两个人群的性质、样本的抽样方法、数据收集的可靠性等因素，以确保结果的可靠性和可解释性。
总的来说，假设检验是一种重要的统计方法，可以用于检验各种不同领域的问题。
掌握假设检验的5个步骤，可以帮助研究人员合理设计和分析研究，为实际问题提供科学的解决方案。
假设检验所包含的五个基本步骤
假设检验所包含的五个基本步骤六西格玛管理中的假设检验，就是事先对总体参数或总体分布形式的作出一个假设，然后利用样本信息来判断原假设是否合理，即判断样本信息与原假设是否有显著差异，从而决定应接受或否定原假设，所以假设检验也称为显著性检验。
假设检验的前提条件是：·当比较不同的总体时，我们假设相互独立；·当比较不同的总体时，我们假设过程稳定；·如果数据是连续的，我们假设基本分布是正态；假设检验的术语和基本步骤：1.将实际问题抽象为统计问题选择假设检验的工具：根据数据类型选择不同的假设检验的工具；2.定义原假设、备择假设原假设：不证自明的假设，它是关于“没有差异”或者“根本没有效果”或“是相同的”陈述的假设，直到有充分的证据说明其是错误时为止总被认为是真实的；备择假设：怀疑什么，什么就是备择假设，它是关于“有差异”或“有效果”，或“不同的”陈述的假设，在零假设被推翻时生效的另一个假设，根据具体事件有不同的假设。
原假设和备择假设是不对等的，不能互换；“拒绝总是有道理的”，我们可以说“拒绝原假设”，但不能说“接受原假设”，而只能说“没有充足的理由拒绝原假设”。
3.规定α、β水平，确定样本量因为我们是用样本来判断总体，所以有可能选择了“典型”的样本判断正确，也有可能选择了“怪异”的样本而判断错误；Ⅰ类错误：又名“弃真错误”，是指零假设是真的时候而拒绝它α值：犯Ⅰ类错误的概率，一般取5%；Ⅱ类错误：又名“取伪错误”，是指原假设是假的时候而接受它β值：犯Ⅱ类错误误的概率，一般取10-20%1-β值：检验功效4.计算P值，判断是否应该拒绝原假设P值：原假设成立的情况下，发生目前状况的概率；原假设成立的情况下，拒绝原假设发生错误的概率；判断：P值小于0.05就拒绝原假设；5.根据统计结论，还原为实际问题，对实际问题作出判断假设检验是基于这样的原理：在原假设成立的情况下，按照常识，与大概率事件相比，小概率事件在一次实验中是几乎不会发生的，如果它发生了，就说明最初“原假设成立”的假设并不正确，应该拒绝原假设。
检验假设的基本步骤
检验假设的基本步骤假设检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据是否支持某个假设。
在科学研究、市场调查和数据分析等领域中，假设检验被广泛应用。
以下是检验假设的基本步骤：1. 提出原假设和备择假设：首先，我们需要明确要检验的假设。
原假设（H0）通常是我们想要反驳的零假设，而备择假设（H1或Ha）是我们想要支持的替代假设。
例如，我们可能想要检验一个新产品的销售是否比旧产品好，原假设可能是“新产品的销售额等于旧产品的销售额”，备择假设可能是“新产品的销售额大于旧产品的销售额”。
2. 选择适当的检验统计量：根据研究问题和数据类型，我们需要选择一个适当的检验统计量。
常见的检验统计量有t 检验、卡方检验、F检验等。
这些统计量可以帮助我们在原假设成立的情况下，计算观察到的数据出现的概率。
3. 确定显著性水平：显著性水平（α）是一个概率值，表示我们愿意接受的错误拒绝原假设的概率。
通常，显著性水平取0.05或0.01。
显著性水平越低，我们对结果的信心越高，但同时错误地拒绝原假设的风险也越大。
4. 计算检验统计量的观测值和临界值：根据样本数据，我们可以计算出检验统计量的观测值。
然后，我们需要查找相应的临界值表，以确定在给定的显著性水平和原假设成立的情况下，观察到的数据出现的概率。
临界值是使得观察到的数据出现的概率等于显著性水平的数值。
5. 做出决策：最后，我们需要根据检验统计量的观测值和临界值来做出决策。
如果观测值大于临界值，我们拒绝原假设，接受备择假设；如果观测值小于或等于临界值，我们接受原假设，拒绝备择假设。
需要注意的是，我们只能拒绝原假设，而不能证明它是错误的。
因此，我们的结论应该是基于观察到的数据和检验统计量的结果，而不是绝对的事实。
6. 解释结果：在做出决策后，我们需要对结果进行解释。
这包括描述我们的研究发现、讨论可能的原因和影响、提出进一步的研究建议等。
此外，我们还需要考虑其他可能影响结果的因素，如实验设计、样本大小、数据收集方法等。
假设检验的一般步骤
假设检验的一般步骤
x
一、确定检验的假设：
1、确定检验的假设，即对检验对象进行评价所依据的假设，包括显著水平、检验统计量的分布以及检验的类型；
2、根据所进行检验的科学研究，确定检验假设中的参数；
3、根据所研究的科学研究，确定检验的显著水平，即要求统计检验的可靠性。
二、收集数据：
1、选取检验的对象，以及收集其相关的数据；
2、确定收集数据的样本大小、采样方式以及采样的精确度；
3、确定收集数据的方法、时间以及实施者。
三、计算检验统计量：
1、根据收集的数据，计算检验统计量；
2、根据检验的类型，选取合适的检验统计量；
3、根据检验的显著水平，计算出检验统计量的参考值。
四、推断检验结果：
1、根据检验统计量的参考值，推断检验结果；
2、根据检验结果，判断是否接受或拒绝原假设；
3、根据检验结果对检验对象进行评价。
8.1.3假设检验的基本步骤
4.假设检验的一般步骤（1）充分考虑和利用已知的背景知识，提出原假设0H 及备择假设;1H （2）（3）确定检验统计量,U 并在原假设0H 成立的前提下导出U 的概率分布，要求U 的分布不依赖于任何未知参数；根据实际问题的要求， 以及样本容量;n 给定显著性水平（4）即依据直观分析先确定拒绝域的确定拒绝域，形式，然后根据给定的显著性水平α和U的分布，由{P 拒绝00|H H 为真}α=确定拒绝域的临界值，从而确定拒绝域；（5）根据得到的样本观察值和所得的拒绝域，对假设0H 作出拒绝或接受的判断.作一次具体的抽样，（I ）若样本观察值落入拒绝域，则拒绝原假设；（II ）若样本观察值未落入拒绝域，则接受原假设.例1某化学日用品有限责任公司用包装机包装洗衣粉,洗衣粉包装机在正常工作时,)22(单位:g),每天开工后,需先检验包装机工作是否正常.某天开工后,在装好的洗衣粉中任取9袋,其重量为:假设总体标准差σ不变,即,2=σ试问这天包装机工作是否正常?)05.0(=α解(1)NX ~装包量,500(505499502506498498497510503提出假设检验:,500:0=μH .500:1≠μH (2)确定检验0H 的统计量及其分布0H 成立为前提,以).1,0(~3/2500/0N X nX U -=-=σμ(3)确定0H 的接受域W 或拒绝,W 取临界点为,96.12/=αu 使,}|{|2/αα=>u U P ,05.0=α对给定显著性水平故0H 被接受与拒绝的区域分别为],96.1,96.1[-=W ).,96.1()96.1,(+∞--∞= W .33/2500502=-=u (4)U 的值由样本计算统计量(5)0H 作出推断.因为对假设W u ∈(拒绝域),这天洗衣粉包装机工作不正常.故认为。
简述假设检验的一般流程
简述假设检验的一般流程
假设检验是一种通过分析统计数据，来确定某个假设是否为真的研究方法。
它是从抽样的结果中推出整体性的结论的过程，它的目的是用数据证明某种假设或理论是否正确。
简单来说，假设检验是在现有知识基础上做出关于未知数据的推断。
假设检验的一般流程是：
首先，确定研究的目的，比如说要检验两组数据间的差异，考察某一假设的真伪或是检验某一关系的存在性。
第二步，确定假设检验的类型，比如是双尾检验（two-tailed test）还是单尾检验（one-tailed test），这取决于要测试的假设是双向和无方向性，还是单向和有方向性。
第三步，选择合适的统计检验方法，根据检验类型，选择合适的检验类型，比如t-检验（t-test）、比例检验（proportion test）、卡方检验（chi-square test）、F检验（F-test）等等。
第四步，计算检验的显著性（significance）程度，即计算出概率值（P值）以及统计量（statistic），并衡量它们之间的关系，以判断假设的真伪。
第五步，决定采纳或拒绝某一假设，根据计算出的概率值，此时可以采取明确的决定，如果P值小于预定的临界值（critical value），则拒绝原假设，也就是说原假设不成立，反之则接受原假设。
假设检验是统计分析中比较重要的一个步骤，这个过程中要注意把握临界值的选择，也就是说要正确选择一个α水平，以达到检验结
果的有效性。
总而言之，假设检验的一般流程包括：确定研究目的、确定假设检验类型、选择合适的统计检验方法、计算检验的显著性程度、决定采纳或拒绝某一假设。
假设检验有助于证明假设是否真实，有效地推出整体性的推断，也是统计分析中不可或缺的一部分。
假设检验步骤与概念解析
假设检验步骤与概念解析假设检验是统计学中常用的一种方法，用于判断样本数据是否支持或拒绝某个假设。
在进行假设检验时，需要按照一定的步骤进行，以确保结果的准确性和可靠性。
本文将对假设检验的步骤进行详细解析，并对相关概念进行解释。
一、假设检验的步骤1. 确定原假设和备择假设：在进行假设检验之前，首先需要明确原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设通常是我们要进行验证的假设，而备择假设则是与原假设相对立的假设。
2. 选择适当的检验统计量：根据研究问题的特点和数据类型，选择适当的检验统计量。
常见的检验统计量包括t统计量、F统计量、卡方统计量等。
3. 确定显著性水平：显著性水平（α）是在进行假设检验时事先设定的一个阈值，用于判断样本数据是否支持或拒绝原假设。
常见的显著性水平有0.05和0.01。
4. 计算检验统计量的观察值：根据样本数据计算出检验统计量的观察值。
观察值是根据样本数据计算得出的一个具体数值，用于与临界值进行比较。
5. 确定临界值：根据显著性水平和自由度，查找相应的临界值。
临界值是在给定显著性水平下，使得拒绝原假设的最小观察值。
6. 进行假设检验：将观察值与临界值进行比较，如果观察值大于临界值，则拒绝原假设，否则接受原假设。
7. 得出结论：根据假设检验的结果，得出相应的结论。
如果拒绝原假设，则说明样本数据支持备择假设；如果接受原假设，则说明样本数据不支持备择假设。
二、概念解析1. 原假设（H0）：原假设是在进行假设检验时要进行验证的假设。
通常，原假设是我们希望证明的假设，也可以理解为默认的假设。
2. 备择假设（H1）：备择假设是与原假设相对立的假设。
当原假设被拒绝时，备择假设成立。
3. 检验统计量：检验统计量是根据样本数据计算得出的一个数值，用于进行假设检验。
检验统计量的选择应根据研究问题的特点和数据类型进行。
4. 显著性水平（α）：显著性水平是在进行假设检验时事先设定的一个阈值。
通常，显著性水平取0.05或0.01，用于判断样本数据是否支持或拒绝原假设。
假设检验的主要流程
假设检验的主要流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!Download Tip: This document has been carefully written by the editor. I hope that after you download, they can help you solve practical problems. After downloading, the document can be customized and modified. Please adjust and use it according to actual needs. Thank you!假设检验主要流程：①提出假设：明确研究目的后，建立零假设(H0)，即假设没有差异或关系存在，以及备择假设(H1)，反映实际研究中期望发现的情况。
②设定显著性水平(α)：确定犯第一类错误的概率，常见取值为0.05或0.10，用于界定拒绝零假设的临界值。
③选择检验统计量：依据数据类型和研究设计选择合适的统计量，如t值、z值、F值等，用于量化样本数据与零假设之间的偏离程度。
④计算统计量值：基于样本数据计算选定的检验统计量的实际值。
⑤确定临界值：根据样本大小、检验类型（单侧或双侧）及自由度查找或计算相应的临界值。
⑥比较与决策：将统计量值与临界值对比，若统计量值落在拒绝域内，即大于临界值，则拒绝零假设；反之，若小于等于临界值，则不拒绝零假设。
⑦计算P值：另一种决策依据是P值，代表零假设为真时，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。
若P值小于显著性水平α，则拒绝零假设。
⑧得出结论：根据上述比较结果，得出是否支持备择假设的结论，并解释其在实际问题中的意义，注意结论应谨慎表述，避免过度推断。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
制作：太原市卫生学校 石海兰
第4章人群健康研究的统计方法
学习目标 1 ．说出统计中几个基本概念和统计工作的基本 步骤 2 ．学会根据不同的资料选择适宜的集中趋势和 离散趋势指标，并会进行计算。 3．写出假设检验的基本步骤，会作常用的t检验 4．简述常用相对数的种类及应用时的注意事项 5 ．能够根据资料的性质正确选择检验方法，会 作常用的检验 6 ．统计表和统计图的意义和制作方法，会根据 不同资料选择合适的统计图
表4-1某年某市100名成年男子血清 总胆固醇(mmol/L)测定结果
二、统计工作的基ห้องสมุดไป่ตู้步骤
统计工作一般分四个步骤，即先有一个周密的设 计、然后根据设计的要求搜集资料、整理资料和分析 资料。这四个步骤是相互联系、前后呼应、不可分割 的整体。 （一）统计设计 设计是统计工作的第一步，也是最关键的一步，是 对统计工作全过程的设想和计划，是今后研究工作应 遵循的依据。
（二）搜集资料
（三）抽样误差
由于总体中各观察单位间存在个体差异 ，抽样 研究中抽取的样本 ，只包含总体的一部分观察单位， 因而，样本指标不可能恰好等于相应的总体指标。这 种由于抽样而引起的样本指标与总体指标、样本指标 与样本指标之间的差异，统计学上称为抽样误差 (samplingerror)。 一般说来，样本越大，则抽样误差越小 ，越和 总体的情况相接近 ，用样本推断总体的精确度越高， 反之亦然。由于个体变异是客观存在的，因而抽样误 差是不可避免的，但可以通过增加样本含量来减小抽 样误差。
（五）概 率
概率 (probability) 是描述某事件或某现象发生的 可能性大小的一个度量，用符号P来表示 。根据事件 发生可能性的大小，将所有事件分为三类：在一定条 件下，肯定发生的事件称为必然事件，肯定不发生的 事件称为不可能事件, 可能发生也可能不发生的事件， 称为随机事件或偶然事件。必然事件的概率等于1, 不 可能事件的概率等于0,随机事件的概率介于0与1之间。
搜集资料（collectionofdata）是根据统计设计 的要求，及时取得完整、准确的原始数据的过程。 1．医学研究资料的来源
（1）日常医疗卫生工作记录
（2）统计报表与报告卡 （3）专题调查和实（试）验资料 2．搜集资料的注意事项 搜集资料时应注意资料的完整、准确、及时。
（三）整理资料
整理资料（sortingdata）是根据设计的要求，对 原始资料进行科学的加工、整理，使其条理化、系统 化，以便进一步进行统计分析的过程。一般来说，整 理资料首先应检查核对资料，检查核对资料要注意以 下几点： 1．资料的逻辑检查 2．从专业角度对资料的合理性进行检查 3．从专业角度对资料的一致性进行检查
（四）分析资料
分析资料（ analysisofdata），就是将整理好的资 料，按照设计的要求，进行统计描述和统计推断，阐明 事物的内在规律。 统计描述（ descriptivestatistics ）是将计算得 到的统计指标与统计图表结合，来描述数据的分布特征、 变化趋势等，为进一步进行统计推断奠定基础。 统计推断（ inferentialstatistics ）是根据研究 目的和资料性质，利用样本信息对总体特征进行估计和 推断的统计方法，包括参数估计和假设检验。 分析资料时应注意，不同资料类型，不同分析目的， 使用的统计分析方法不同，本章后几节将作详细介绍。
第2 节
数值变量资料的统计
计量资料经过整理后，可以计算一系列统计指标， 以说明资料的特征，便于对资料作进一步的统计分析。 平均数描述其集中趋势或平均水平，标准差描述 其离散程度或变异程度。 当例数较多时，可先编制成频数表，了解变量值 的分布情况，然后再计算其统计指标。
一、数值变量资料的频数分布
所谓频数就是观察值的个数。频数表 (frequencytable)，即同时列出观察值在其取值范围内， 于各组段中频数分布情况的表格。 1．频数表的编制 现举例说明数值变量资料的频数表编制方法。 例 4-1 某年某市 100 名成年男子血清总胆固醇测定 结果如表4-1，试编制频数表。
（二）总体和样本
总体(population) 是根据研究目的所确定的同 质的观察单位的全体。 样本(sample)是从总体中随机抽出的部分有代 表性的个体。 所谓随机，即总体中的每一个个体均有同等的 机会被抽取。这种从总体中抽取部分个体的过程称 为抽样(sampling)。 样本所包含的个体数目，称为样本含量或样本 大小，用n表示。
3．资料的转化
实际上，资料的类型可以根据研究分析的需要 进行相互转化。例如，观察每个人的血红蛋白含量 （g/L），属计量资料；若按血红蛋白正常与异常分 为两组，清点各组人数，则为计数资料；若将血红 蛋白含量 (g ／ L) 的多少分为五个等级：重度贫血、 中度贫血、较度贫血、正常、血红蛋白增高，清点 各等级人数，则成为等级资料。
（四）资料的类型
1．数值变量资料 对每个观察单位用定量方法测定某项指标的数值 大小，所得的资料称为数值变量资料，亦称为计量资 料（measurementdata）。 2．分类变量资料 将观察单位按某种属性或类别不同进行分类计数 所得的资料，称为分类变量资料。分类变量资料分为 无序分类变量即计数资料(enumerationdata)和有序分 类变量即等级资料（rankeddata）。
x2
第1节卫生统计的基本概念和步骤
一、统计中的基本概念 （一）同质和变异 同质(homogeneity)是指事物的性质、影响条件或背 景相同或相近。例如，研究儿童生长发育情况，应选取同 性别、同年龄儿童进行观察。 同质个体间的差异，称为变异(variation)。如研究儿童 的身体发育，即使同质(同性别、同年龄)儿童的身高，也 有高有低，各不相同，称为身高的变异。同一种药物，同 样的剂量治疗同样病种的病人，其疗效亦不一样。 同质观察单位之间的个体变异，是生物的重要特征。统计 的任务就是在同质分组的基础上，通过对个体变异的研究 ，透过偶然现象，反映同质事物的本质特征和规律。