什么是统计假设检验?其基本步骤是什么?做假设检验时应注意哪些问题
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统计假设检验(Statistical hypothesis test)主要是验证所选的模型和所解释的公式,在结构上、形式上、变化方向上是否能代表客观情况。
其具体步骤如下:
①提出无效假设H0,即实得差异由误差造成的;备择假设HA,即实得差异由总体参数不同所致,它与H0相对立。
②选取统计量,明确其分布。
③确定显著性水平α,即否定H0的概率水准。农化研究中α常取0.05或0.01。
④在H0为正确的假设下,由统计量的抽样分布算出实得差异属于随机误差的概率p。
⑤根据“小概率的实际不可能性原理”,当P≤α时则在α水平上否定H0接受HA,推断实得差异由总体参数不同所致;若P≥α则接受H0否定HA,推断实得差异属于随机误差。
注意事项:
要进行统计假设的检验, 必须利用各种不同的判据, 即利用规则来选择。假设的采用与拒绝, 通常在判据的前件中应有某个数量指标(称为统计判据)。
根据判据方式, 假设分为参数假设和非参数假设。按照参数统计结论, 通常应提出被研究特征在总体中分布的具体形式, 因为在这种情况下, 统计学通常是以分布参数(平均值、方差、回归系数)的利用为依据的。非参数判据的优点是能把判据用于只靠名义级或次序级完成的特征度量上。
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