1樓：我是一個麻瓜啊
假設檢驗是推論統計中用於檢驗統計假設的一種方法。而「統計假設」是可通過觀察一組隨機變數的模型進行檢驗的科學假說。一旦能估計未知引數，就會希望根據結果對未知的真正引數值做出適當的推論。
假設檢驗基本步驟：
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0；備擇假設的符號是h1。
h0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
h1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立。
如果p≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分佈表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。
2樓：張馳管理諮詢****
什麼是假設檢驗：假設檢驗(hypothesis testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：
根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作h0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設h0成立時，其分佈為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設h0的判斷。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、f—檢驗法，秩和檢驗等。
假設檢驗的基本步驟如下：
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0；備擇假設的符號是h1。
h0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
h1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果p≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分佈表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。
3樓：棟天賦
假設檢驗是事先對總體引數或總體分佈形式做出一個假設，然後利用樣本資訊來判斷原假設是否合理的一種檢驗。
假設檢驗的基本步驟是什麼？
4樓：張馳管理諮詢****
什麼是假設檢驗：假設檢驗(hypothesis testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：
根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作h0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設h0成立時，其分佈為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設h0的判斷。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、f—檢驗法，秩和檢驗等。
假設檢驗的基本步驟如下：
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0；備擇假設的符號是h1。
h0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
h1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果p≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分佈表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。
5樓：百度文庫精選
內容來自使用者:覃曉芳
（三）假設檢驗的基本步驟｜統計推斷｜1．建立假設檢驗，確定檢驗水準｜h0和h1假設都是對總體特徵的檢驗假設，相互聯絡且對立。｜h0總是假設樣本差別來自抽樣誤差，無效/零假設｜h1是來自非抽樣誤差，有單雙側之分，備擇假設。｜檢驗水準，a＝0.
05｜檢驗水準的含義｜2．選定檢驗方法，計算檢驗統計量｜選擇和計算檢驗統計量要注意資料型別和實驗設計型別及樣本量的問題，｜一般計量資料用t檢驗和u檢驗；｜計數資料用χ2檢驗和u檢驗。｜3．確定p值，作出統計推理｜p≤a ，拒絕h0，接受h1｜p> a，按a＝0.05水準，不拒絕h0，無統計學意義或顯著性差異｜假設檢驗結論有概率性，無論使拒絕或不拒絕h0，都有可能發生錯誤｜（四）兩均數的假設檢驗（各種假設檢驗方法的適用條件及假設的特點、計算公式、自由度確定以及確定概率p值並做出推斷結論）｜u檢驗適用條件｜t檢驗適用條件｜t檢驗和u檢驗｜1．樣本均數與總體均數比較｜2．配對資料的比較/成組設計的兩樣本均數的比較｜配對設計的情況：
3點｜3. 兩個樣本均數的比較｜（1）兩個大樣本均數比較的u檢驗｜（2）兩個小樣本均數比較的t檢驗｜（五）假設檢驗的兩類錯誤及注意事項（ⅰ和ⅱ類錯誤）｜1.兩類錯誤｜拒絕正確的h0稱ⅰ型錯誤－棄真，用檢驗水準α表示，α＝0.
05，犯i型錯誤概率為0.05，理論上平均每100次抽樣有5次發生此類錯誤；｜接受錯誤的h0稱ⅱ型錯誤－存偽。用β表示，（1－β）為檢驗效能或把握度，意義為兩總
6樓：睜開眼等你
假設檢驗的基本步驟如下：
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0；備擇假設的符號是h1。
h0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
h1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果p≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
7樓：劍半雙
1. 建立假設，確定檢驗水準 α
將實際問題抽象為統計問題
選擇假設檢驗的工具：根據資料型別選擇不同的假設檢驗的工具；
2.定義原假設、備擇假設
原假設：不證自明的假設，它是關於「沒有差異」或者「根本沒有效果」或「是相同的」陳述的假設，直到有充分的證據說明其是錯誤時為止總被認為是真實的；
備擇假設：懷疑什麼，什麼就是備擇假設，它是關於「有差異」或「有效果」，或「不同的」陳述的假設，在零假設被推翻時生效的另一個假設，根據具體事件有不同的假設。
原假設和備擇假設是不對等的，不能互換；「拒絕總是有道理的」，我們可以說「拒絕原假設」，但不能說「接受原假設」，而只能說「沒有充足的理由拒絕原假設」。
何謂假設檢驗?其一般步驟是什麼?
8樓：匿名使用者
假設檢驗又稱統計假設檢驗（注：顯著性檢驗只是假設檢驗中最常用的一種方法），是一種基本的統計推斷形式，也是數理統計學的一個重要的分支，用來判斷樣本與樣本，樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質差別造成的統計推斷方法。
其基本原理是先對總體的特徵作出某種假設，然後通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受作出推斷。
基本步驟
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0；備擇假設的符號是h1。
h0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
h1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果p≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分佈表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。
假設檢驗的基本思想，統計中假設檢驗的基本思想是什麼
假設檢驗就是採用邏輯上的反證法，利用統計學中的 小概率原理 也有人稱之為 小概率事件原理 事先對總體引數或則分佈提出假設 假設分原假設和被擇假設，原假設又叫歸無假設通常指一樣的 沒有差別等等，被擇假設是拒絕原假設後我們採用的一種結果 然後利用樣本資訊來判斷假設是否成立 minitab軟體提供了此項功...
假設檢驗的思想和步驟，假設檢驗的是基本思想是什麼？步驟是什麼？
表情不能註冊 假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。基本依據是 小概率原理 所謂小概率原理就是 概率很小的隨機事件在一次試驗中一般不會發生.根據這一原理,我們從h0 出發,在一定的顯著性水平 下,從總體中抽取一個子樣進行檢驗,在h0 成立的條件下,若發現 相應統計量 即隨機變數 取到此子樣代入統計量...
心理統計學檢驗方法，心理統計學中假設檢驗是什麼意思
首先做個大的分類，一類是引數檢驗，一類是非引數檢驗，引數檢驗用於資料為計量資料的時候，也就是每個人有具體的資料或得分，比如每個人的考試成績，每個人的體溫，這都是計量資料，非引數檢驗用於資料為計數資料的時候，每個人沒有具體的分數，你只能得到某個統計中所包含的個體數，比如某次考試，通過的人24個，沒通過...