假設(shè)檢驗的基本概念(參考版)
2025-05-15 17:30本頁面
【正文】 當(dāng)專業(yè)上和統(tǒng)計學(xué)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(shè)前提下，出現(xiàn)當(dāng)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(dāng)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(zhǔn) (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。拒絕 H0，接受 H1時，要結(jié)合樣本均數(shù)說明其大小。 ? ? H1: ? ?0 成立 ? 界值 ?0 1 ? ? 1 ? ? 單雙側(cè)檢驗 ?如例 82，如果有理由認(rèn)為 (參考文獻(xiàn)，專業(yè)背景） 2021年應(yīng)征男青年得平均身高不會小于1995年，則可用單側(cè)檢驗 H0： μ=μ0 ＝ 168. 5， H1： μμ0＝ α=(單側(cè)） u＝ ＝ ， P , 按檢驗水準(zhǔn) α =， 拒絕 H0 ,接受H1，二者差別有統(tǒng)計學(xué)意義 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布單雙側(cè)界值 單側(cè)檢驗更容易得出有差別的結(jié)論（容易犯 Ⅰ 類錯誤），應(yīng)用時要有過硬的專業(yè)依據(jù)，發(fā)表論文時要特別注明。 ?β一般未知，即不知道犯第二類錯誤的概率。 ?當(dāng) n確定時， α越大， β 越?。? ?要同時減小 α和 β，可以增大 n。已知常規(guī)藥治療的平均血脂下降量為 μ0，問該藥是否優(yōu)于常規(guī)藥？ ? H0： μ =μ0， H1： μ ≠ μ0 (μ μ0) ?Ⅰ 類錯誤 把與常規(guī)藥本無差別的藥說成優(yōu)于常規(guī)藥。 Ⅱ 類錯誤 (type Ⅱ error)： 不拒絕實際上是不成立的 H0 (存?zhèn)危?，亦稱假陰性錯誤。 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(dāng)不滿足正態(tài)分布應(yīng)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)。 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 (p1
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