假設檢驗的基本概念(存儲版)
【正文】 ，是 根據(jù)現(xiàn)有樣本，在 H0成立的假設前提下 ，選用不同公式計算出來的 不同的檢驗方法要計算其相應的統(tǒng)計量，它們各自服從特定的概率分布 P值并作出推斷結(jié)論 P值系指在 H0成立的假設前提下，出現(xiàn)當前檢驗統(tǒng)計量以及更極端情況的概率。 2021年在當?shù)?20歲應征男青年中隨機抽取 85人，平均身高為 ，標準差為 ，問這兩年身高是否不同。試驗組比對照組平均退熱天數(shù)短。 12121212103 49%117 55( 1 ) ( 1 1 )cccXXpnnppup p n n??? ? ????? ? ???兩樣本率比較及多個樣本率比較，當不滿足正態(tài)分布應用條件時，可采用?2檢驗或 Fisher精確概率法，詳見后面的 ?2檢驗章節(jié)。 ?β一般未知，即不知道犯第二類錯誤的概率。當專業(yè)上和統(tǒng)計學上都有“顯著性意義”時，才有實用價值 P 值 ?指在 H0成立的假設前提下，出現(xiàn)當前檢驗統(tǒng)計量以及更極端情況的概率 ?檢驗后才能確定 ?只針對某個樣本而言，不同的樣本可能有不同的 P 值 ?P值越小，當前實驗結(jié)果越“不利于”接受 H0，不能說明總體參數(shù)間的差別越大，只能據(jù) P 值做出拒絕或接受 H0的定性判斷 顯著性水平 α ?檢驗水準 (size of a test)或顯著性水平(significance level) ?需要在檢驗前確定（常取 ， ） ?表示拒絕了實際上成立的 H0的概率大小，也可表示在拒絕 H0做出“有差別”結(jié)論時可能犯錯誤的最大概率。 ?當 n確定時， α越大， β 越??； ?要同時減小 α和 β，可以增大 n。 解： 基本原理與兩樣本均數(shù) u檢驗類同，在 H0 成立和大樣本條件下，兩樣本率差值 (p1p2)近似服從均數(shù)為 π1 π2=0，方差為 的正態(tài)分布。 解： 可用兩組大樣本資料的 u檢驗。 結(jié)論一般包含統(tǒng)計結(jié)論和專業(yè)結(jié)論。本例，可以認為該礦區(qū)新生兒總體均數(shù)與一般新生兒頭圍總體均數(shù)不同 。 所得 u值因樣本而異，但其絕對值多數(shù)情況下落在 0附近。 H0成立時會怎樣？ 根據(jù)樣本均數(shù)抽樣分布知識得 ~N(μ0 , σ02/n)。根據(jù)小概率事件在一次抽樣中不可能發(fā)生的原理我們通常選擇后者。 不管是拒絕還是不拒絕 H0，都有可能發(fā)生錯誤。 5 .31 7 1 .2 1 .9 6 ( 1 7 0 .1 , 1 7
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