检验统计量

在假设检验期间根据样本数据计算的标准化值，用于确定是否要否定原假设。当假设检验将观测的样本数据与原假设下所期望的数据进行比较时，比较以检验统计量为基础。检验统计量的值对应于假设检验的 p 值。因此，当数据表现出强有力的证据反对原假设中的假设时，检验统计量的量值将变大，而检验的 p 值可能变得小到足以否定原假设。

例如，Z 检验使用 Z 统计量。假设以 a 水平 0.05 执行双尾 Z 检验，并获得 Z 值 2.5。此 Z 值对应的 p 值为 0.0124。由于此 p 值小于选择的 a 水平，因此断定统计意义显著性并否定原假设。

根据原假设中假定的概率模型，不同的假设检验使用不同的检验统计量。常见的检验及其检验统计量包括：