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文檔簡介

假設檢驗的步驟

一、提出原假設和備擇假設原假設（H?）是我們想要檢驗的一個初步假設，通常是一種基于現狀或者傳統觀點的假設。例如，在研究一種新藥物是否有效時，原假設可能是該藥物沒有效果。備擇假設（H?）則是與原假設相對立的假設。如果原假設是藥物無效果，備擇假設就是藥物有效果。原假設和備擇假設的設定要確保它們涵蓋了所有可能的情況。二、選擇檢驗統計量檢驗統計量是一個根據樣本數據計算出來的值，用于對原假設和備擇假設進行判斷。它的選擇取決于多種因素，如樣本的分布類型、樣本大小、總體的參數等。常見的檢驗統計量有t統計量（用于小樣本且總體方差未知時對均值的檢驗）、z統計量（用于大樣本或者總體方差已知時對均值的檢驗）、卡方統計量（用于對分類數據的檢驗，如檢驗兩個分類變量是否獨立）等。三、確定顯著性水平（α）顯著性水平是我們預先設定的一個概率值，它表示當原假設實際上為真時，我們錯誤地拒絕原假設的概率。通常取α=0.05或者0.01等。較小的α值意味著我們對拒絕原假設更加謹慎，要求更嚴格的證據。四、計算檢驗統計量的值根據所選取的檢驗統計量的公式，結合樣本數據進行計算。例如，如果是對樣本均值進行z檢驗，就需要根據樣本均值、樣本容量、總體均值（在原假設下）和總體標準差（已知時）等數據計算z值。五、確定臨界值或P-值-臨界值法：根據選定的顯著性水平α和檢驗統計量的分布，查找相應的臨界值。例如，對于雙側z檢驗，當α=0.05時，臨界值為±1.96。如果計算得到的檢驗統計量的值落在拒絕域（大于正臨界值或者小于負臨界值），就拒絕原假設；否則就不拒絕原假設。-P-值法：P-值是在原假設為真的前提下，得到當前樣本數據或者更極端數據的概率。計算出檢驗統計量的值后，可以通過統計軟件或者分布表得到對應的P-值。如果P-值小于等于α，就拒絕原假設；如果P-值大于α，就不拒絕原假設。六、做出決策并得出結論根據上述確定的臨界值或P-值做出決策。如果拒絕原假設，就意味著有足夠的證據支持備擇假設；如果不拒絕原假設，并不意味著原假設一定為真，只是表示目前的樣本數據沒有提供足夠的證據來拒絕原假設。最后，要

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