《假设检验研》课件

*******************假设检验研究假设检验是统计学中常用的方法，用于判断关于总体参数的假设是否成立。课程大纲统计学基础回顾数据类型、集中趋势、离散程度、概率分布等假设检验的基本概念总体参数、样本统计量、假设的定义、错误类型等常用假设检验方法t检验、z检验、卡方检验、方差分析、回归分析等实际案例分析运用假设检验解决实际问题，并进行结果解释统计学基础回顾在深入研究假设检验之前，我们需要回顾一些统计学的基本概念。这些概念将帮助我们更好地理解假设检验的原理和应用。数据类型和变量类型概率分布和样本分布描述性统计量和推论统计量中心极限定理总体参数的概念1描述总体特征总体参数是用来描述总体特征的数值，比如总体均值、总体方差等。2未知且固定总体参数通常是未知的，但是它是固定的值，不会随着样本的变化而改变。3通过样本估计我们通常通过样本数据来估计总体参数，比如用样本均值估计总体均值。抽样分布1中心极限定理大量独立随机变量的平均值近似服从正态分布2样本均值的分布样本均值的期望值等于总体均值3样本方差的分布样本方差的期望值等于总体方差样本统计量样本均值样本均值是样本中所有数据的平均值。样本标准差样本标准差衡量样本数据的离散程度。样本方差样本方差是样本标准差的平方，也反映数据的离散程度。假设的定义假设对总体参数的陈述或推测，通常基于对研究问题的了解和观察。目的为验证研究问题提供一个可检验的框架，并引导研究方向。原假设和备择假设原假设想要反驳的假设，通常表示“没有差异”或“没有关系”。备择假设想要支持的假设，通常表示“有差异”或“有关系”。错误的类型第一类错误拒绝真假设，也称为假阳性第二类错误接受假假设，也称为假阴性显著性水平0.05默认值研究中常用的显著性水平。0.01严格标准用于更严格的假设检验。0.1宽松标准用于更宽松的假设检验。检验统计量描述样本数据检验统计量用于描述从总体中抽取的样本数据的特征。比较样本和总体通过比较样本统计量和总体参数，检验统计量可以帮助我们判断样本是否来自该总体。决定假设是否成立检验统计量值的大小和分布可以帮助我们确定原假设是否应该被拒绝。单尾检验和双尾检验单尾检验单尾检验用于检验一个方向上的假设。双尾检验双尾检验用于检验两个方向上的假设。p值的概念1假设成立的概率p值表示在原假设为真的情况下，观察到当前样本或更极端样本的概率。2拒绝原假设的依据如果p值小于显著性水平α，则拒绝原假设；反之，则不拒绝原假设。3误差风险的衡量p值越小，拒绝原假设的证据越强，但仍存在犯错的风险。决策规则1设定显著性水平通常设定为0.05，这意味着有5%的概率拒绝一个正确的原假设。2计算检验统计量根据样本数据计算出检验统计量，用于比较样本数据与原假设之间的差异。3确定拒绝域根据显著性水平和检验统计量的分布确定拒绝域，即拒绝原假设的范围。4比较检验统计量与拒绝域如果检验统计量落在拒绝域内，则拒绝原假设，否则接受原假设。t检验t检验是一种统计检验方法，用于比较两个样本的均值。t检验通常用于样本量较小或总体方差未知的情况。t检验使用t分布来计算检验统计量，并根据t分布表进行判断。z检验假设检验z检验是一种假设检验方法，用于比较总体均值与已知总体均值或两个总体均值之间是否存在显著差异。标准正态分布z检验基于标准正态分布，用于检验样本均值与总体均值之间的差异是否超过随机误差范围。应用场景z检验广泛应用于医疗保健、市场研究和社会科学等领域，以评估样本数据是否支持研究假设。卡方检验分类变量用于分析分类变量之间是否存在关联性。列联表数据通常以列联表的形式呈现。期望值检验样本观察频数与理论期望频数的差异。方差分析1比较多个样本均值用于检验两个或多个样本的均值之间是否存在显著差异。2组间差异分析将总体方差分解为组间方差和组内方差，以判断组间差异是否显著。3应用广泛在医学、工程、农业等领域中应用广泛，用于分析不同处理方式对变量的影响。相关性分析相关系数测量两个变量之间线性关系的强度和方向。正相关当一个变量增加时，另一个变量也增加。负相关当一个变量增加时，另一个变量减少。回归分析预测变量回归分析通过建立数学模型，解释自变量和因变量之间的关系。线性关系回归分析通常用于预测因变量的值，并确定自变量对因变量的影响。数据分析回归分析的目的是揭示数据之间的关系，并利用这种关系进行预测。非参数检验数据分布假设不需要关于数据分布的假设，适用

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