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什么是假设检验?假设检验的基本思想?假设检验的步骤?

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发表于 2024-3-4 09:19:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
请教下:
1.什么是假设检验?
2.假设检验的基本思想?(基于什么原理)
3.假设检验的步骤?

4.经常看到有的写F统计量,P统计量?这个是什么意思,统计上有几个统计量?这几个统计量什么情况下使用?怎么使用?
不胜感激!
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发表于 2024-3-4 10:17:00 | 显示全部楼层
谢谢分享

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发表于 2024-3-4 11:15:48 | 显示全部楼层
假设检验用来基于样本数据对总体的某个未知参数或某种假设进行评估和决策。在实际研究中,我们无法直接了解整个总体的信息,只能通过抽取一部分样本来进行分析。假设检验的基本步骤如下:

提出假设:

零假设(H0):通常代表现状或者没有显著差异、效应存在的状态。
备择假设(H1):与零假设对立的假设,代表存在差异、效应或其他感兴趣的状况。
选择检验统计量:根据研究问题和样本数据特征,确定一个合适的统计量(例如Z值、t值、卡方值、F值等),该统计量能够量化样本数据与原假设之间的偏差程度。

确定显著性水平(α):显著性水平是一个预先设定的概率阈值,如0.05,它表示了错误地拒绝零假设的风险度,即犯第一类错误的概率(假阳性)。

计算检验统计量的观测值:基于所收集的样本数据来计算检验统计量的具体数值,并查找对应的P值。

做出决策:

如果观测到的P值小于或等于显著性水平α,则认为证据足够强大以拒绝零假设,接受备择假设。
如果P值大于显著性水平α,则没有足够的证据否定零假设,因此不能拒绝它。
解释结果:根据上述决策,报告结果并给出结论,说明是否支持研究中的理论假设或研究问题。

假设检验还可以分为参数检验和非参数检验,参数检验是在已知总体分布类型的情况下检验未知参数,非参数检验则不依赖于总体分布的具体形式。

此外,根据研究目的不同,假设检验可以是双侧检验(关注差异方向不论正负)、左侧检验(仅关注差异是否大于零)或右侧检验(仅关注差异是否小于零)。

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发表于 2024-3-4 11:52:22 | 显示全部楼层
提出假设,验证建设,以达到统计学对某一可能性的结论。

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 楼主| 发表于 2024-3-4 13:35:10 | 显示全部楼层
tiaxuan 发表于 2024-3-4 11:15
假设检验用来基于样本数据对总体的某个未知参数或某种假设进行评估和决策。在实际研究中,我们无法直接了解 ...

大神 请教什么是P值?确认检验统计量后,是不是要根据样品计算一个统计量的具体值然后与理论值相互比较来判断是否接受或者拒绝?

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发表于 2024-3-4 15:52:56 | 显示全部楼层
P值用来衡量观测到的数据与原假设之间的符合程度。即在原假设为真的条件下,所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。当P值小于预先设定的显著性水平(通常采用0.05或0.01)时,有足够的证据拒绝原假设,反之,如果P值大于显著性水平,则一般不足以拒绝原假设。

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发表于 2024-3-4 20:25:19 | 显示全部楼层
tiaxuan 发表于 2024-3-4 11:15
假设检验用来基于样本数据对总体的某个未知参数或某种假设进行评估和决策。在实际研究中,我们无法直接了解 ...

感谢分享

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 楼主| 发表于 2024-3-5 08:32:31 | 显示全部楼层
tiaxuan 发表于 2024-3-4 15:52
P值用来衡量观测到的数据与原假设之间的符合程度。即在原假设为真的条件下,所得到的样本观察结果或更极端 ...

请教下 单样本与双样本是什么意思,是一个测量结果与两个测量结果的区别?
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