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如何进行假设检验

来源:教育资源网 • 发布时间:2020-12-04 08:00:28 • 点击:1509

假设检验的想法相对简单。在各种研究中，我们观察到某些事件。我们必须问，这个事件是由于偶然的缘故，还是我们应该寻找的原因？我们需要有一种方法来区分偶然发生的事件和极不可能随机发生的事件。这种方法应该简化和明确定义，以便其他人可以复制我们的统计实验。

有几种不同的方法用于进行假设检验。其中一种方法被称为传统方法，另一种方法涉及所谓的p值。这两种最常见方法的步骤在某种程度上是相同的，然后略有不同。下面概述了传统的假设检验方法和p值方法。

传统方法

传统方法如下：

  1. 首先陈述正在测试的声明或假设。另外，对于假设是错误的情况，形成一个陈述。
  2. 用数学符号表达**步的两个陈述。这些语句将使用不平等和等号等符号。
  3. 确定两个符号语句中哪一个不具有平等。这可以只是一个"不等于"符号，但也可以是一个"小于"符号（）。包含不等式的语句称为替代假设，表示为H或H。
  4. **步中声明参数等于特定值的语句称为零假设，表示为H中医健康教育知识讲座。
  5. 选择我们想要的显着性水平。显着性水平通常用希腊字母alpha表示。在这里，我们应该考虑I型错误。当我们拒绝实际为真的零假设时，会发生I型错误。如果我们非常担心这个位置发生可能性，那么我们对阿尔法的价值应该很小。这里有点权衡。α越小，实验成本**。值0.05和0.01是用于alpha的常用值，但0和0.50之间的任何正数都可以用于显着性水平。
  6. 确定我们应该使用哪个统计量和分布。分布类型由数据的特征决定。常见分布包括z得分，t得分和卡方检验。
  7. 找到该统计量的检验统计量和临界值。在这里，我们将不得不考虑我们是否正在进行双尾检验（通常当替代假设包含“不等于”符号时）或单尾检验（通常在替代假设陈述中涉及不平等时使用）。
  8. 从分布类型，置信水平，临界值，
  9. 如果检验统计量在我们的关键区域，那么我们必须拒绝零假设。另一种假设成立。如果检验统计量不在我们的关键区域，则我们不能拒绝零假设。这并不能证明零假设是正确的，而是提供了一种方法来量化它有多可能是真实的。
  10. 我们现在陈述假设检验的结果，使原始声明得到解决。

Thep-Value Method

p值方法与传统方法几乎相同。前六个步骤是相同的。对于第七步，我们找到检验统计量和p-值。然后，如果p-值小于或等于alpha，我们拒绝零假设。如果p-值大于alpha，我们不能拒绝零假设。然后，我们像以前一样总结测试，清楚地说明结果。

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