假设检验临界值法

假设检验临界值法
假设检验是统计学中常用的一种方法，可以用来推断某些假设是
否属实。

在假设检验中，临界值被用来判断样本统计量是否在给定的
显著性水平下是显著的。

假设检验临界值法是一种计算临界值的方法，以下将分步骤介绍它的具体执行过程。

第一步，确定显著性水平。

显著性水平通常被设置为0.05或
0.01，它表示当数据统计结果位于这个水平下时，我们认为结果是显
著的，并且拒绝原假设。

例如，设置显著性水平为0.05，表示只有当
结果出现的概率小于等于0.05时，我们才会拒绝原假设。

第二步，确定检验统计量。

检验统计量一般是在原假设下，样本
中观察到的一个值。

例如，我们要判断某个商品是否符合标准，这时
可以采集样本，并计算出样本中这个商品的平均值。

平均值就是我们
所用的检验统计量。

第三步，根据样本特征选择合适的分布。

根据样本特征来选择合
适的分布是判断一个检验统计量在统计学上是否显著的基础。

如果样
本量比较小，并且总体分布是正态分布的话，使用t分布来计算临界值；如果样本量比较大，并且总体分布是正态分布的话，使用z分布
计算临界值；如果样本分布不是正态分布，那么可以使用非参数检验
方法计算临界值。

第四步，根据样本容量和样本分布情况计算临界值。

计算临界值
时需要考虑样本容量和样本分布情况，以确定所使用的统计量。

对于
基于t分布的临界值方法，需要根据样本容量和显著性水平计算t值，并查找t分布表格以确定临界值。

对于基于z分布的临界值方法，需
要查找标准正态分布表格以确定临界值。

第五步，比较检验统计量与临界值。

最后一步是将检验统计量与
临界值进行比较，以确定原假设是否被接受或者拒绝。

如果检验统计
量小于临界值，那么我们接受原假设；如果检验统计量大于等于临界值，那么我们拒绝原假设，认为样本结果在显著性水平下是显著的。

总之，假设检验临界值法是一种常用的分析方法，用于推断某些假设是否属实。

它的计算方法涉及到显著性水平、样本容量和样本分布等多个因素，需要仔细分析结果并进行严格比较，才能得出判断结论。