实验五假设检验
假设检验的原理思路
假设检验的原理思路
假设检验的原理思路基本上可以分为五个步骤：
1. 提出原假设（H0）和备择假设（H1）：首先确定要检验的假设，一般来说，原假设是要被否定的假设，备择假设是相对于原假设的另一个可能的假设。
2. 选择显著水平（α）：这个步骤决定了在实际进行实验或收集数据时，要达到多大的程度才能拒绝原假设。
一般情况下，α的值为0.05或0.01，表示有5%或1%的可能拒绝一个正确的原假设。
3. 选择适当的统计检验方法：根据样本数据（或实验结果）和假设的性质，选择合适的统计检验方法。
常见的检验方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。
4. 计算检验统计量的值：通过对样本数据进行计算，得到检验统计量（test statistic）的值。
检验统计量是一个可以用来判断原假设是否成立的量。
5. 判断并做出结论：通过比较检验统计量的值与临界值，判断原假设是否成立。
如果检验统计量的值大于临界值，则拒绝原假设，接受备择假设；反之，接受原假设。
最后根据结论，对研究问题给出适当的解释。
总之，假设检验的原理思路是根据给定的假设、显著水平和统计检验方法，通过计算检验统计量的值，对原假设进行推断和判断，从而得出结论。
这个过程旨在
提供有力的证据支持或否定某一假设，使决策更加科学和可靠。
假设检验的5个步骤
假设检验的5个步骤假设检验的5个步骤包括问题陈述、建立假设、选择统计检验方法、计算检验统计量和做出决策。
在进行假设检验之前，首先要明确问题陈述。
即要明确研究目的是什么，需要验证的假设是什么。
通常假设检验分为原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设是默认的假设，备择假设是要验证的假设。
在问题陈述中，需要清楚地表明要验证的假设是什么。
接着是建立假设。
根据问题陈述，确定原假设和备择假设。
原假设通常是无效果、无影响、无差异的假设，备择假设则是要验证的假设，通常是有效果、有影响、有差异的假设。
建立假设是假设检验的基础，也是进行后续统计分析的前提。
选择统计检验方法是假设检验的第三步。
根据研究问题的性质和假设的设定，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、回归分析等。
选择合适的统计检验方法是假设检验的关键，只有选择合适的方法才能得到可靠的检验结果。
接下来是计算检验统计量。
根据选择的统计检验方法，计算相应的检验统计量。
检验统计量是根据样本数据计算出来的一个数值，用于衡量样本数据与假设的偏离程度。
检验统计量的计算是假设检验的核心，根据检验统计量的大小和显著性水平，来做出假设的验证和决策。
最后是做出决策。
根据计算出的检验统计量和设定的显著性水平，做出决策是否拒绝原假设。
如果检验统计量的计算结果落在拒绝域内，即显著性水平的临界值之外，就拒绝原假设，接受备择假设；如果检验统计量的计算结果落在接受域内，即显著性水平的临界值之内，就接受原假设。
做出决策是假设检验的最终步骤，也是检验结果的呈现和解释。
假设检验PPT课件
60 62.5 65 67.5 70 72.5 75
b
H0 不真
67.5 70 72.5 75 77.5 80 82.5
两类错误是互相关联的， 当样本容 量固定时，一类错误概率的减少导致另 一类错误概率的增加.
b a
要同时降低两类错误的概率a b，或 者要在 a 不变的条件下降低 b，需要增
加样本容量.
（二）备择假设（alternative hypothesis），与原假设相对立(相反)的假设。 一般为研究者想收集数据予以证实自己观点的假设。 用H1表示。 表示形式：H1：总体参数≠某值 （＜） （＞）
例:H1： 0
（三）两类假设建立原则 1、H0与H1必须成对出现 2、通常先确定备择假设，再确定原假设 3、假设中的等号“=”总是放在原假设中
•
P>α时，H0成立
多重检验及校正
在同一研究中，有时我们会用到二次或多次显著 性检验，从上表可以看出，如果我们将显著性水平确 定为α=0.05水平，做一次显著性检验后我们只能保证 有95%的研究结果与真值是一致的；如果做两次显著 性检验后，研究结果与真值的符合程度就会降至 95%*95%=90.25，当我们进行5次显著性检验后，就 会降至77.4%，即在5次显著性检验后，由α水平所得 到的显著性检验结果的可靠性只有3/4的可靠性。
用于处理生物学研究中比较不同处理效应 的差异显著性。
数据资料中，两个样本的各个变量从各自 总体中抽取，两个样本之间变量没有任何关 联，即两个抽样样本彼此独立，不论两个样 本容量是否相同。
方法1：两个总体方差都已知（或方差未知大样本)
• 假定条件
– 两个样本是独立的随机样本
– 两个总体都是正态分布 – 若不是正态分布, 可以用正态分布来近似(n130和
实验五 均值比较与T检验
实验五均值比较与T检验⏹均值（Means）过程对准备比较的各组计算描述指标，进行预分析，也可直接比较。
⏹单样本T检验（One-Samples T Test）过程进行样本均值与已知总体均值的比较。
⏹独立样本T检验（Independent-Samples T Test）过程进行两独立样本均值差别的比较，即通常所说的两组资料的t检验。
⏹配对样本（Paired-Samples T Test）过程进行配对资料的显著性检验，即配对t检验。
⏹单因素方差分析（One-Way ANOVA）过程进行两组及多组样本均值的比较，即成组设计的方差分析，还可进行随后的两两比较，详情请参见单因素方差分析。
预备知识：假设检验的步骤：⏹第一步，根据问题要求提出原假设（Null hypothesis）和备选假设（Alternative hypothesis）；⏹第二步，确定适当的检验统计量及相应的抽样分布；⏹第三步，计算检验统计量观测值的发生概率；⏹第四步，给定显著性水平并作出统计决策。
第二步和第三步由SPSS自动完成。
假设检验中的P值⏹P值（P-value）是指在原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果的概率，即样本统计量落在观察值以外的概率。
⏹根据“小概率原理”，如果P值非常小，就有理由拒绝原假设，且P值越小，拒绝的理由就越充分。
⏹实际应用中，多数统计软件直接给出P值，其检验判断规则如下（双侧检验）：⏹若P值<a，则拒绝原假设；⏹若P值≥ a ，则不能拒绝原假设。
均值比较中原假设H0：μ=μ0（即某一特定值）（适用于单样本情形）或 H0：μ1=μ2。
（适用于两独立样本情形）一、Means（均值）过程选择：分析Analyze==>均值比较Compare Means ==>均值means;1、基本功能分组计算、比较指定变量的描述统计量，还可以给出方差分析表和线性检验结果表。
优点各组的描述指标被放在一起便于相互比较，如果需要还可以直接输出比较结果，无须再次调用其他过程。
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。
实验设计中的假设检验方法
实验设计中的假设检验方法实验设计是科学研究中不可或缺的一个部分。
在实验设计中，我们需要根据研究问题设计出合适的实验方案，并进行数据收集和分析。
其中，假设检验是一个非常重要的统计方法，用于对实验结果的可靠性进行验证和判断。
一、假设检验的基本概念假设检验是指根据样本数据对总体参数进行推断的一种统计方法。
在假设检验中，我们通常会根据研究问题和样本数据，提出一个关于总体参数的假设，然后根据一定的统计方法进行检验，以确定该假设是否成立。
举个例子，假设我们想研究某种药物对癌症治疗的效果。
我们可以将患者随机地分成两组，一组使用药物治疗，另一组使用安慰剂进行对比。
然后我们可以根据两组患者的数据，比如生存时间、癌症复发率等指标，来检验使用药物是否对治疗效果产生了显著的影响。
在假设检验中，我们需要根据研究问题和样本数据，提出两种假设：原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设是指我们最初的假设，通常是一个默认或常规假设，比如“两组数据没有显著差异”或“药物对治疗没有显著影响”。
备择假设是指我们希望证实的假设，通常是对原假设的否定或替代假设，比如“两组数据有显著差异”或“药物对治疗有显著影响”。
假设检验的过程主要包括以下几个步骤：1. 建立原假设和备择假设。
2. 确定显著性水平，一般设置为0.05或0.01等。
3. 根据样本数据计算统计量的值。
4. 计算统计量的p值，即原假设成立的概率。
5. 判断p值是否小于显著性水平，如果小于，则拒绝原假设，接受备择假设；如果大于，则接受原假设，拒绝备择假设。
二、假设检验的类型在假设检验中，主要有以下几种类型：1. 单样本假设检验。
这种假设检验适用于只有一个样本的情况，比如我们想比较某种产品的销售额是否达到预期水平。
在这种假设检验中，原假设通常是“产品销售额在预期水平以下”。
2. 独立样本假设检验。
这种假设检验适用于存在两个或多个独立样本的情况，比如我们想比较男性和女性在某项指标上的差异。
统计学实验报告
统计学实验报告姓名：田媛学号：20092771 班级：营销0901 成绩：一、实验步骤总结：成绩：实验一：数据的搜集与整理1．数据收集：（1）间接数据的搜集。
有两种方法，一种是直接进入网站查询数据，另一种是使用百度等搜索引擎。
（2）直接数据的搜集。
直接统计数据可以通过两种途径获得：一是统计调查或观察，二是实验。
统计调查是取得社会经济数据的最主要来源，它主要包括普查、重点调查、典型调查、抽样调查、统计报表等调查方式。
2．数据的录入：数据的录入是将搜集到的数据直接输入到数据库文件中。
数据录入既要讲究效率，又要保证质量。
3．数据文件的导入：Excel数据文件的导入是将别的软件形成的数据或数据库文件，转换到Excel工作表中。
导入的方法有二，一是使用“文件-打开”菜单，二是使用“数据-导入外部数据-导入数据”菜单，两者都是打开导入向导，按向导一步步完成对数据文件的导入。
4．数据的筛选：数据的筛选是从大数据表单中选出分析所要用的数据。
Excel中提供了两种数据的筛选操作，即“自动筛选”和“高级筛选”。
5．数据的排序：Excel的排序功能主要靠“升序排列”（“降序排列”）工具按钮和“数据-排序”菜单实现。
在选中需排序区域数据后，点击“升序排列“（“降序排列”）工具按钮，数据将按升序（或降序）快速排列。
6．数据文件的保存：保存经过初步处理的Excel数据文件。
可以使用“保存”工具按钮，或者“文件-保存”菜单，还可以使用“文件-另存为”菜单。
实验二：描述数据的图标方法1．频数频率表：（一）Frequency函数使用方法举例：假设工作表里列出了考试成绩。
这些成绩为79、85、78、85、83、81、95、88 和97，并分别输入到单元格A1:A9。
这一列考试成绩就是data_array。
Bins_array 是另一列用来对考试成绩分组的区间值。
在本例中，bins_array 是指C4:C6 单元格，分别含有值70、79 和89。
《实验经济学》第五讲：假设检验共45页
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
Байду номын сангаас
《实验经济学》第五讲：假设检验
51、山气日夕佳，飞鸟相与还。 52、木欣欣以向荣，泉涓涓而始流。
53、富贵非吾愿，帝乡不可期。 54、雄发指危冠，猛气冲长缨。 55、土地平旷，屋舍俨然，有良田美 池桑竹 之属， 阡陌交 通，鸡 犬相闻 。
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
实验五 假设检验
实验五 假设检验一、实验目的与实验要求掌握平均数的比较与检验，包括单样本、独立样本、配对样本二、实验内容详细介绍t 检验是用小样本检验总体参数，特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性。
1.单样本的均值检验1）基本数学原理对单个正态总体并且方差未知的情况，用下面的统计量来检验其平均数的显著性（假设样本均值与总体均值相等，即0μμ=）x T =当原假设成立时，上面的统计量应该服从自由度为1n -的t 分布。
简单的说，单样本均值检验是检验单个样本的均值是否与给定的常数之间存在差异。
这个给定的常数就是总体均值。
单一样本的T 检验：零假设H 0：样本平均数Mean=常数（检验值）2）SPSS 实现方法：“Analyze ”|“Compare Means ”|“One-Sample T Test ”图1（1）Test列表框：将其中对应变量名对应的变量数据进行均值检验（2）Test Value文本框：在该文本框中输入总体均值。
默认值为0。
（3）Options按钮：利用单击该按钮打开的对话框，设置检验时采用的置信度和缺失值的处理。
打开的对话框如图3所示图3假设屈服点服从正态分布。
已知总体均值为5.20，试对该样本的数据进行均值检验。
假设该样本的均值与总体均值之间没有显著差别。
（设α=0.05）要求：1.输入数据到SPSS中，并保存为Bend.sav文件；（提示：只需要建一个变量）2.对上述数据进行均值检验，给出输出结果并对输出结果进行分析提示：（结果中比较有用的值：样本平均数Mean和Sig显著性概率值）输出结果中各变量中文解释如下：N：数据个数Std. Deviation：标准离差，也就是标准差，方差的平方根对其中变量名对应的变量数据进行均值检验输入总体均值Std. Error Mean ：均值的标准误差 Test Value ：检验值（即总体均值），也就是要比较的值 df ：自由度，自由度等于样本大小减1，这里为20-1=19 Sig.(2-tailed)：双尾显著性概率Mean Difference ：均值差。
抽样分布于区间估计用EXCEL假设检验分析
实验五抽样分布于区间估计之用EXCEL进行假设检验一、实验目的及要求熟练使用Excel进行参数的假设检验二、实验内容本章介绍的假设检验包括一个正态总体的参数检验和两个正态总体的参数检验。
对于一个正态总体参数的检验,可利用函数工具和自己输入公式的方法计算统计量,并进行检验。
1)一个正态总体的参数检验一个正态总体均值的假设检验：方差已知【例1】假设某批矿砂10个样品中的镍含量，经测定为3.28，3.27，3.25，3.25，3.27，3.24，3.26，3.24，3.24，3.25（单位：％）。
设总体服从正态分布，且方差为，问：在下能否认为这批矿砂的平均镍含量为3.25。
解根据题意，提出检验的原假设和备择假设是：；：这是一个双侧检验问题，具体步骤如下：步骤一：输入数据。
打开Excel工作簿，将样本观测值输入到A1：A10单元格中。
步骤二：假设检验。
1. 在B2中输入“=AVERAGE(A1：A10)”，回车后得到样本平均值3.255；2. 在B3中输入总体标准差0.01；3. 在B4中输入样本容量10；4. 在B5中输入显著性水平0.01；5. 在B6中输入“”，即输入“”，回车后得标准正态分布的的双侧分位数；6.在B7中输入检验统计量的计算公式：“”，回车后得统计量的值：。
步骤三：结果分析。
由于，未落入否定域内，所以接受原假设，即这批矿砂的平均镍含量为3.25 %。
一个正态总体均值的假设检验：方差未知【例2】某一引擎生产商声称其生产的引擎的平均速度每小时高于公里。
现将生产的20台引擎装入汽车内进行速度测试，得到行驶速度（单位：公里/小时）如下：250 236 245 261 256258 242 262 249 251254 250 247 245 256256 258 254 262 263试问：样本数据在显著性水平为0.025时是否支持引擎生产商的说法。
解根据题意，提出检验的原假设和备择假设是：；：这是一个右侧检验问题，具体步骤如下：步骤一：输入数据。
假设检验
1、建立检验假设及确定检验水准 H0： =0 山区成年男子平均脉搏 数与一般人群相等 H1 ： >0 山区成年男子平均脉搏 数高于一般人群 单侧 =0.05
23
2 选定检验方法及计算检验统计量
不同分析目的、不同设计类型和不同资料类 型，选用不同检验方法。 样本均数与总体均数比较用单样本t检验 配对设计的两样本均数的比较用配对t 检验 完全随机设计的两样本均数比较时，选用成 组设计的两样本均数比较的t 检验
32
用到假设检验比较的例子：
例1：单样本均数与已知总体均数差异的比较 例2：两个样本均数所代表的总体均数之间差异 的比较 能否列举出其它比较的实例？
不同机器性能是否一致？ 不同人群的患病率是否相似？ 不同年龄的红细胞数测量值是否不同？ 不同厂家产品质量对比？
33
例3 某医生测得18例慢性支气管炎患者及16例 健康人的尿17酮类固醇排出量(mg/dl)分别为 X1 和X2, 试问两组的尿17酮类固醇排出量有无 不同。 成组设计 X 1: 3.14 5.83 7.35 4.62 4.05 5.08 4.98 4.22 4.35 2.35 2.89 2.16 5.55 5.94 4.40 5.35 3.80 4.12 X 2: 4.12 7.89 3.24 6.36 3.48 6.74 4.67 7.38 4.95 4.08 5.34 4.27 6.54 4.62 5.92 5.18
未 知 且 n未知，且体 较小，按t分布 ) % 可 信 区 间 为 ： 较 小 的 总 n均 数 的 1 0 0 ( 1 ( X t / 2( ) S X , X t / 2( ) S X ) 或 X t / 2( ) S X
假设检验实验报告
假设检验实验报告实验报告假设检验学院:参赛队员:参赛队员:参赛队员:指导⽼师:⼀、实验⽬的1.了解假设检验的基本内容；2.了解单样本t检验；3.了解独⽴样本t检验；、4.了解配对样本t检验；5.学会运⽤spss软件求解问题；6.加深理论与实践相结合的能⼒。
⼆、实验环境Spss、office三、实验⽅法1.单样本t检验；2.独⽴样本t检验；3.配对样本t检验。
四、实验过程1.1实验过程依题意，设H0：µ= 82，H1：µ>82 (1)定义变量为成绩，将数据输⼊SPSS；(2)选择：分析→⽐较均值→单样本T检验；(3)将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输⼊数据82；(4)观察结果1.2实验结果1.3结果分析该题是右尾检验,所以右尾P=0.037/2=0.0185因为P值明显⼩于0.05, 表明在0.05⽔平上变量与检验值有显著性差异，故接受原假设，所以该县的英语教学改⾰成功。
问题⼆：2.1实验过程依题意，设H0：µ= 500，H1：µ≠500(1)定义变量为成绩，将数据输⼊SPSS；(2)选择：分析⽐较均值单样本T检验；(3) 将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输⼊数据500；2.2实验结果2.3结果分析该题是双检验,所以双尾P=0.650因为P值明显⼤于0.05, 表明在0.05⽔平上变量与检验值⽆显著性差异，故不能拒绝原假设,接受备择假设，所以⾃动装罐机性能良好问题三：3.1.1数据的导⼊先将数据输⼊进excel表格中，⽤SPSS打开；在SPSS页⾯点击⽂件→打开→数据3.1.2选择：分析→⽐较均值→独⽴样本T检验3.1.3检验变量选择成绩，分组变量选择班级，定义组输⼊1,2；3.1.4点击选项卡、Bootstrap，勾选执⾏bootstrap；3.1.5输出结果3.2结果分析原假设0:dH m⽆差异备择假设1:dH m有差异F=0.892 Sig=0.351>0.05 接受⽅差齐性，此时看数据的第⼀⾏t=-2.011 df=38 P=0.051>0.05 接受原假设，经过双测检验，差异显著。
假设检验的五个具体步骤
假设检验的五个具体步骤
1. 提出假设，假设检验的第一步是明确研究者要检验的假设。
通常有两种假设，即零假设（H0）和备择假设（H1）。
零假设通常
是研究者想要进行推翻的假设，而备择假设则是对零假设的补充或
对立假设。
2. 确定显著性水平，显著性水平（α）是在假设检验中用来判
断是否拒绝零假设的临界值。
通常取0.05或0.01。
选择显著性水
平时需要考虑研究的具体情况以及对错误类型的容忍程度。
3. 计算统计量，根据样本数据计算出一个统计量，该统计量用
于衡量样本数据与零假设的一致性。
常见的统计量包括t值、z值、F值等，具体的选择取决于研究问题和数据类型。
4. 做出决策，根据计算得到的统计量和显著性水平，判断是否
拒绝零假设。
如果计算得到的统计量落在拒绝域（即落在显著性水
平内），则拒绝零假设；否则接受零假设。
5. 得出结论，最后一步是根据对零假设的拒绝或接受做出结论，并对研究结果进行解释。
如果拒绝了零假设，则可以根据备择假设
对研究问题进行解释；如果接受了零假设，则需要说明样本数据不足以支持对总体参数的改变。
这五个步骤构成了假设检验的基本流程，通过严格按照这些步骤进行推断，可以确保统计推断的准确性和科学性。
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。
统计学实验报告总结(共3篇)
篇一：统计学实验心得体会统计学实验心得体会为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。
经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。
统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。
因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。
几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。
几次的实验课，我每次都有不一样的体会。
个人是理科出来的，对这种数理类的课程本来就很感兴趣，经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。
每次做实验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法，这样做可以加深我的记忆。
根据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握。
就拿最近一次实验来说吧，我们做的是“平均发展速度”的问题，这是个比较容易的问题，但是放到软件上进行操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做实验的时候难免会有很多问题。
不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了，但是这次似乎遇到了大麻烦，因为内容比较多又是一些没接触过的东西。
假设检验(Hypothesis Testing)
假设检验（HypothesisTesting）假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。
生物现象的个体差异是客观存在，以致抽样误差不可避免，所以我们不能仅凭个别样本的值来下结论。
当遇到两个或几个样本均数（或率）、样本均数（率）与已知总体均数（率）有大有小时，应当考虑到造成这种差别的原因有两种可能：一是这两个或几个样本均数（或率）来自同一总体，其差别仅仅由于抽样误差即偶然性所造成；二是这两个或几个样本均数（或率）来自不同的总体，即其差别不仅由抽样误差造成，而主要是由实验因素不同所引起的。
假设检验的目的就在于排除抽样误差的影响，区分差别在统计上是否成立，并了解事件发生的概率。
在质量管理工作中经常遇到两者进行比较的情况，如采购原材料的验证，我们抽样所得到的数据在目标值两边波动，有时波动很大，这时你如何进行判定这些原料是否达到了我们规定的要求呢？再例如，你先后做了两批实验，得到两组数据，你想知道在这两试实验中合格率有无显著变化，那怎么做呢？这时你可以使用假设检验这种统计方法，来比较你的数据，它可以告诉你两者是否相等，同时也可以告诉你，在你做出这样的结论时，你所承担的风险。
假设检验的思想是，先假设两者相等，即：μ＝μ0，然后用统计的方法来计算验证你的假设是否正确。
假设检验的基本思想1.小概率原理如果对总体的某种假设是真实的，那么不利于或不能支持这一假设的事件A（小概率事件）在一次试验中几乎不可能发生的；要是在一次试验中A竟然发生了，就有理由怀疑该假设的真实性，拒绝这一假设。
2.假设的形式H0——原假设，H1——备择假设双尾检验：H0:μ = μ0，单尾检验：，H1:μ < μ0，H1:μ > μ0假设检验就是根据样本观察结果对原假设（H0）进行检验，接受H0，就否定H1；拒绝H0，就接受H1。
假设检验的五个基本步骤
假设检验的五个基本步骤1、根据研究问题的要求提出假设，以平均数差异检验为例，可以提出3种类型的假设。
2、选择合适的检验统计量。
3、根据需要选择显著性水平。
4、计算出检验统计量。
5、根据检验统计量做出统计决策。
1、建立假设正确地明确提出原假设h 0 和Malus假设h 1 ，一个完备的检验问题原假设与Malus 假设的论调：h 0 :μ=μ 0 ;h 1 :μ≠μ 0 ，其中μ为总体参数，μ 0 为总体参数的设定值。
h 0 :μ≥μ 0 ;h 1 :μ\ucμ 0 ，同上。
h 0 :μ≤μ 0 ;h 1 :μ\ueμ 0 ，同上。
2、挑选出检验统计数据量假设检验的任务是要确认原假设是否为真，其做法是：先假定原假设成立，然后用样本去判断真伪，由于样本所含信息较为分散，因此需要构造一个统计量来进行判断，此统计量称为检验统计量。
3、确认显著性水平α当试图对原假设h 0 是否为真作判断时有可能会犯错误，这就要冒风险。
为了控制这一风险，首先需要用一个概率去表示这一风险，这个概率便是事件“ h 0 为真但被拒绝”的概率，这个概率就是需要确定的显著性水平。
由于样本的随机性，要完全避免不犯“弃真错误”是不可能的，因此只能把这个事件发生的概率控制在一个很小的范围内。
4、确认检验统计数据量的临界值依据统计量的概率分布和显著性水平，确定检验统计量的临界值。
5、作出统计数据推论比较利用样本计算出来的统计量值与给定显著性水平下的临界值，若统计量计算出的绝对值大于临界值，则拒绝原假设h 0 ，否则只能接受原假设。
另外，我们也可以将某统计量的观察值对应的p值与设定的显著性水平α进行比较，从而做出判断。
统计学实训报告假设检验
一、实习目的本次统计学实训报告旨在通过实际操作，加深对假设检验理论的理解，掌握假设检验的基本步骤和常用方法，并能够运用统计软件进行假设检验的实际操作。
通过本次实训，我将学会如何根据实际问题选择合适的假设检验方法，分析结果，并得出合理的结论。
二、实习背景在现代社会，统计学作为一门重要的应用科学，广泛应用于各个领域。
假设检验是统计学中的一个重要分支，主要用于推断总体参数。
通过假设检验，我们可以判断样本数据是否支持某个假设，从而为决策提供依据。
三、实习内容本次实训主要分为以下几个步骤：1. 问题提出与假设构建- 针对实际问题，提出研究假设。
- 明确检验类型（单样本检验、双样本检验、方差分析等）。
2. 数据收集与整理- 收集与问题相关的数据。
- 对数据进行整理，确保数据质量。
3. 假设检验方法选择- 根据问题类型和数据特点，选择合适的假设检验方法。
- 常用的假设检验方法包括：t检验、z检验、卡方检验、F检验等。
4. 统计软件操作- 利用统计软件（如SPSS、R、Python等）进行假设检验。
- 输入数据，选择检验方法，设置参数，进行计算。
5. 结果分析与结论- 分析检验结果，判断假设是否成立。
- 根据分析结果，得出合理的结论。
四、实习过程1. 问题提出与假设构建- 以某企业为例，假设该企业员工的平均工作时间与国家法定工作时间存在显著差异。
2. 数据收集与整理- 收集该企业100名员工的平均工作时间数据，数据范围为8小时至12小时。
3. 假设检验方法选择- 由于样本量较小，且总体标准差未知，选择单样本t检验。
4. 统计软件操作- 使用SPSS软件进行单样本t检验。
- 输入数据，选择单样本t检验，设置参数，进行计算。
5. 结果分析与结论- 检验结果显示，P值小于0.05，拒绝原假设，即该企业员工的平均工作时间与国家法定工作时间存在显著差异。
五、实习总结通过本次统计学实训，我深刻体会到以下几方面：1. 假设检验的重要性- 假设检验是统计学中一个重要的分支，对于推断总体参数具有重要意义。
《实验经济学》第五讲：假设检验
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• 由于配对排列检验运用样本中的全部信息，在非 参数检验方法中配对排列检验是检验强度较高的 检验方法。 • 缺点: 观察值的数量较大时该检验方法的计算负担 较繁重。 • 与配对排列检验方法类似、计算量又相对较小的 非参数检验方法是Wilcoxon符号秩检验，有时该 方法也被称作配对符号秩检验。
X 0 T S/ n
S S2 1 n 2 ( X X ) i n 1 i 1
8
对于T检验的拒绝域的描述与前面对Z检验的拒绝 域的描述类似，唯一的区别是标准正态分布换成 了t分布。例如，双侧被择假设μx ≠ μ0被接受、零 假设μx = μ0被拒绝的条件为：
| T |
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• Wilcoxon-Mann-Whitney检验是与中位数检 验相类似的非参数检验方法。 WilcoxonMann-Whitney检验的强度要高于中位数检 验的强度，但代价是 Wilcoxon-MannWhitney检验要作出更强的假设，比如两个 独立样本所服从的分布的方差相同。
?将实验中得到的平均价格差与其它的1023个预期平均价格差相比较实验者就得到了实验所得平均价格差在配对排列检验中的p值p值是在零假设为真的前提下预期的平均价格差高于实验所得平均价格差的机率
《实验经济学》第五讲： 假设检验
杜宁华 上海财经大学经济学院，经济学实验室 2008 年 3月
• 采用什么办法进行假设检验与实验设置设计密切 相关。
| X 0 | S/ n
t / 2 (n 1)
9
例:
假设我们相信在某个对策环境中，某个特定的纳 什均衡解出现的概率为p。我们并不知道在实际操 作中p为多少，但理论中对p的预测为25%。这里 我们需要检验的零假设为p = 0.25，被择假设为p ≠ 0.25。为了检验这一假设，我们征召100组实验 对象进行实验，观察在实验中纳什均衡解是否出 现。由此，我们得到100个服从伯努利分布的、 成功率为p的独立观察值。
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实验五 假设检验
一、实验目的与实验要求
掌握平均数的比较与检验，包括单样本、独立样本、配对样本
二、实验内容详细介绍
t 检验是用小样本检验总体参数，特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均
数的显著性。
1.单样本的均值检验
1）基本数学原理
对单个正态总体并且方差未知的情况，用下面的统计量来检验其平均数的显著性（假设样本均值与总体均值相等，即0μμ=）
x T = 当原假设成立时，上面的统计量应该服从自由度为1n -的t 分布。
简单的说，单样本均值检验是检验单个样本的均值是否与给定的常数之间存在差异。
这个给定的常数就是总体均值。
单一样本的T 检验：
零假设H 0：样本平均数Mean=常数（检验值）
2）SPSS 实现
方法：“Analyze ”|“Compare Means ”|“One-Sample T Test ”
图1
（1
）Test列表框：将其中对应变量名对应的变量数据进行均值检验
（2）Test Value文本框：在该文本框中输入总体均值。
默认值为0。
（3）Options按钮：利用单击该按钮打开的对话框，设置检验时采用的置信度和缺失值的处理。
打开的对话框如图3所示
图3
该样本的均值与总体均值之间没有显著差别。
（设α=0.05）
要求：
1.输入数据到SPSS中，并保存为Bend.sav文件；（提示：只需要建一个变量）
2.对上述数据进行均值检验，给出输出结果并对输出结果进行分析
提示：（结果中比较有用的值：样本平均数Mean和Sig显著性概率值）
输出结果中各变量中文解释如下：
N：数据个数
对其中变量名对应的变量数
据进行均值检验
输入总体
均值
Std. Deviation ：标准离差，也就是标准差，方差的平方根 Std. Error Mean ：均值的标准误差 Test Value ：检验值（即总体均值），也就是要比较的值 df ：自由度，自由度等于样本大小减1，这里为20-1=19 Sig.(2-tailed)：双尾显著性概率
Mean Difference ：均值差。
为样本均值与总体均值之间的差值
95% Confidence Interval of the Difference ：均值差的95%置信区间
若显著性概率大于5%的显著性水平，则可以接受原假设样本的均值与给定的常数之间不存在显著差异。
2.独立样本均值比较
应用t 检验，可以检验独立的正态总体下样本均值之间是否有显著性差异。
检验前，要求进行比较的两个样本相互独立，即没有配对关系，并且来自正态总体，服从正态分布，而且均值对于检验是有意义的描述统计量。
因此需要首先对将要进行均值比较的样本作独立性检验和正态分布检验。
1）基本数学原理
方差不齐（指的是方差不相等）时，统计量为
X Y T =
式中，X 和Y 表示样本1和样本2的均值；2
X S 和2
Y S 为样本1和样本2的方差；m 和n 为样本1和样本2的数据个数。
方差齐时，采用的统计量为
X Y
T =
式中，W S 为两个样本的标准差，它是样本1的方差和样本2的方差的加权平均值的方根，计算公式如下：
W S =
2）SPSS 实现
方法：“Analyze ”|“Compare Means ”|“Independent-Samples T Test …”
图4
在图4的“Independent-Samples T Test”对话框中各选项的意思如下：
Options…按钮：点击打开对话框，进行置信度和缺失值处理方式的设置
Test列表框：将对该列表框中的数据进行t检验
Grouping Variable文本框：在该文本框中输入变量名，将在该变量名后面显示括号，并在括号内显示两个问号。
选中此变量名，用“Define Groups”按钮进行设置，把该变量的数据分成两类，对这两类数据进行t检验。
Define Groups按钮选中Grouping Variable文本框中的变量，将根据变量类型的不同，打开不同的对话框。
✧当Grouping Variable文本框中的变量为分类变量时，打开图5所示对话框
图5
在两个“Group”文本框中输入欲进行检验的数据对应的分类变量取值。
✧当Grouping Variable文本框中的变量为度量变量时，打开图6所示对话框
图6
在图6中的Define Groups对话框中有两种数类定义方式
✓Use specified values单选钮选择此项，该单选钮下面的两个“Group”文本框变为可用，在其中输入不同的变量值，则不同的变量值对应的数据将被用做检
验对象。
✓Cut point单选钮：选中此单选钮，并在其后的文本框中输入数值，则“Independent-Samples T Test”对话框中“Grouping”文本框内变量对应的数
据中大于或等于该值的数据作为一组，小于该值的数据作为一组，对这两组数据
进行t检验。
3）实验题目
要求：
1.输入数据到SPSS中，并保存为Paddy.sav文件；
2.给出输出结果并对输出结果进行分析
提示：
1）输入数据的类型如下：
部分数据输入如下：
2）SPSS在独立样本的均值比较的运算过程中会自动进行方差齐性检验，并给出结果，用户可以根据检验结果在后面的输出结果中选择方差齐或方差不齐的那一组统计量作为最终计
算结果。
例如，如果方差齐性检验的显著性概率（Sig.）大于0.05，则方差齐的假设条件满足。
3）输出结果中各变量中文解释如下： t ：t 值
Std. Error Difference ：均值差异的标准误差 df ：自由度
Sig.(2-tailed)：双尾显著性概率 Mean Difference ：均值差。
95% Confidence Interval of the Difference ：均值差的95%置信区间
若显著性概率大于5%的显著性水平，则可以接受原假设样本均值之间没有显著性差异。
3.成对样本的均值比较
在实际中，有些数据是天然相关成对的。
为了需要，有时也要设计试验，使得数据间成对相关。
无论是天然相关的，还是人为设计的，两样本间的方差并不相等，这时，应用t 检验可以对成对样本的均值进行比较。
注意：独立样本均值比较和成对样本均值比较中使用的数据文件的结构应该是不同的
1）基本数学原理
成对样本的均值比较t 检验假设这两个样本之间的均值差异为0，用于检验的统计量为
X Y
T =
上式中，(1)n -为自由度，n 为数据个数
2）SPSS 实现
方法：“Analyze ”|“Compare Means ”|“Paired-Samples T Test …”
打开图7所示的对话框
图7
图7中，在“Paired-Samples T Test”对话框中连续选择并单击两个变量名，则所选择的变量名显示到“Current Selection”方框中，用向右箭头按钮可以将配对变量转移到“Paired Variables”列表框中，其数据作为配对样本均值比较的对象。
在该列表框中可以输入多个变量名。
同样在图7的对话框中有一个“Optins…”按钮，也是打开对话框进行置信度和缺失值处理方式的设置。
3）实验题目
为了检验甲、乙、丙三种分离机在析出某种有用物质效能上的高低，今抽取8批溶液，每批均分为三份，分别由甲、乙、丙分解处理，其析出效果数据如下表。
试问甲、乙、丙三种分
要求：
1.输入数据到SPSS中，并保存为xyz.sav文件；
2.给出输出结果并对输出结果进行分析
提示：要注意跟独立样本的均值检测区分开
1）输入数据的类型如下：
部分数据输入如下：
3）输出结果中各变量中文解释如下：
Correlation：相关系数
Sig.：显著性概率
Mean：配对样本数据差异的均值
Std. Deviation：标准离差
Std. Error Mean：均值的标准误差
95% Confidence Interval of the Difference：均值差的95%置信区间
t：t值
df：自由度
Sig.(2-tailed)：双尾显著性概率
若显著性概率大于5%的显著性水平，则可以接受原假设两样本均值之间没有显著性差异三、实验任务
参见实验详细讲解部分中每一部分的实验题目，每个题目都要求不仅仅做出实验结果，并且要求对实验结果进行分析，在实验报告中写明分析结果。