什么是统计假设检验
统计假设检验又称统计假设检验,是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
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。
假设检验的基本思想是小概率事件原理,其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。
反证法思想是先提出检验假设,再用适当的统计方法,利用小概率原理,确定假设是否成立。即为了检验一个假设H0是否正确,首先假定该假设H0正确,然后根据样本对假设H0做出接受或拒绝的决策。
如果样本观察值导致了小概率事件发生,就应拒绝假设H0,否则应接受假设H0。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。
假设检验注意的问题:
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。