统计学假设检验的原假设怎么设?
原假设的设法则根据题目要求做出假设,且必须保证等号放在原假设。
假设检验分为双侧假设检验和单侧假设检验,双侧假设检验所针对的问题是证明总体某个参数是否等于某个特定值,而单侧检验假设是证明是否大于或是否小于某一固定数值,其基本原理是先假设总体某项假设成立,若导致结果不合理的现象产生,则拒绝原假设,若不导致不合理的现象产生,则接受原假设。
假设检验中所谓“小概率事件”,并非逻辑中的绝对矛盾,而是基于人们在实践中广泛采用的原则,即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的,但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”,显然,“小概率事件”的概率越小,否定原假设H0就越有说服力,常记这个概率值为α(0<α<1),称为检验的显著性水平。
对于不同的问题,检验的显著性水平α不一定相同,一般认为,事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等,即“小概率事件”
扩展资料:
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 。
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