假设检验的规律

如题所述

假设检验的规律如下:

预先设定的检验水准为0.05;当检验假设为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=0.05或α=0.01。

显著性检验是假设检验中最常用的一种方法,也是一种最基本的统计推断形式,其基本原理是先对总体的特征做出某种假设,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做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。

注意问题

1、作假设检验之前,应注意资料本身是否有可比性。

2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。

3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。

4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。

5、判断结论时不能绝对化,应注意无论接受或拒绝检验假设,都有判断错误的可能性。

扩展资料

在确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:

(1)原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件,而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此,在进行单侧检验时,最好把原假设取为预想结果的反面,即把希望证明的命题放在备择假设上。

(2)将可能犯的严重错误看作第一类错误,因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。

如医生对前来问诊的病人作诊断时,可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病’的错误,相比较而言,“无病看成有病“的错误更严重,故应将“问诊人有病”作为原假设。而在某项疾病普查中,将“被检查人有病’作为原假设就不恰当了。

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