假设检验的5个步骤例题
假设检验的5个步骤例题
假设检验的五个步骤分别是：提出假设、构造检验统计量、确定显著水平、进行统计决策和结论。以下是一个例题：
研究问题：某公司认为，他们的新产品的销售额会在100万以上，否则就会在100万以下。我们来检验这个预测是否准确。
提出假设：
假设1: 新产品的销售额在100万以上。
假设2: 新产品的销售额在100万以下。
构造检验统计量：
如果新产品的销售额在100万以上，则认为假设1为真，否则假设2为真。我们需要收集新产品的销售额数据来进行判断。
确定显著水平：
选择显著水平为0.05，这意味着如果数据不支持假设1的准确性，那么我们有5%的概率会错误地拒绝假设1。
进行统计决策：
根据收集的数据，我们计算出销售额为150万。由于这个数值高于100万，所以假设1是正确的。
结论：根据以上步骤，我们得出结论：新产品的销售额在100万以上，因此假设1是正确的。
请注意，这只是一个简单的例子，实际应用中的假设检验可能会涉及更复杂的统计方法和数据分析。
假设检验spss操作例题
单样本T检验 按规定苗木平均高达1.60m以上可以出圃，今在苗圃中随机抽取10株苗木，测定的苗木高度如下： 1.75 1.58 1.71 1.64 1.55 1.72 1.62 1.83 1.63 1.65 假设苗高服从正态分布，试问苗木平均高是否达到出圃要求？(要求α=0.05) 解：1）根据题意，提出： 虚无假设H0：苗木的平均苗高为H0=1.6m; 备择假设H1：苗木的平均苗高H1>1.6m； 2）定义变量：在spss软件中的“变量视图”中定义苗木苗高, 之后在“数据视图”中输入苗高数据； 3)分析过程 在spss软件上操作分析，输出如下：
表1.1:单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准误 苗高10 1.6680 .08430 .02666 表1.2:单个样本检验 检验值 = 1.6 t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限 苗高 2.551 9 .031 .06800 .0077 .1283 4）输出结果分析 由图1.1和表1.1数据分析可知，变量苗木苗高成正态分布，平均值为1.6680m，标准差为0.0843，说明样本的离散程度较小，标准误为0.0267，说明抽样误差较小。 由表1.3数据分析可知，T检验值为2.55，样本自由度为9，t检
验的
p值为0.031<0.05,说明差异性显著，因此，否定无效假设H0，取备择假设H1。 由以上分析知：在显著水平为0.05的水平上检验，苗木的平均苗高大于1.6m，符合出圃的要求。 独立样本T检验 从两个不同抚育措施育苗的苗圃中各以重复抽样的方式抽得样本如下： 样本1苗高（CM）：52 58 71 48 57 62 73 68 65 56 样本2苗高（CM）：56 75 69 82 74 63 58 64 78 77 66 73 设苗高服从正态分布且两个总体苗高方差相等（齐性），试以显著水平α=0.05检验两种抚育措施对苗高生长有无显著性影响。 解：1）根据题意提出： 虚无假设H0：两种抚育措施对苗木生长没有显著的影响； 备择假设H1：两种抚育措施对苗高生长影响显著； 2）在spss中的“变量视图”中定义变量“苗高1”，“抚育措施”，之后在“数据视图”中输入题中的苗高数据，及抚育措施，其中措施一定义为“1”措施二定义为“2”； 3）分析过程 在spss软件上操作分析输出分析数据如下;
假设检验的习题及详解包括典型考研真题
§假设检验 基本题型Ⅰ 有关检验统计量和两类错误的题型 【例8.1】u 检验、t 检验都是关于 的假设检验.当 已知时，用u 检验；当 未知时，用t 检验. 【分析】 由u 检验、t 检验的概念可知，u 检验、t 检验都是关于均值的假设检验，当方差2 σ为已知时，用u 检验；当方差2 σ为未知时，用t 检验. 【例8.2】设总体2(,)X N u σ，2,u σ未知，12,, ,n x x x 是来自该总体的样本，记 11n i i x x n ==∑，21 ()n i i Q x x ==-∑，则对假设检验0010::H u u H u u =↔≠使用的t 统计量 t = （用,x Q 表示） ；其拒绝域w = . 【分析】2 σ未知，对u 的检验使用t 检验，检验统计量为 (1)x t t n = =- 对双边检验0010::H u u H u u =↔≠，其拒绝域为2 {||(1)}w t t n α=>-. 【例8.3】设总体211(,)X N u σ，总体222(,)Y N u σ，其中22 12,σσ未知，设 112,, ,n x x x 是来自总体X 的样本，212,,,n y y y 是来自总体Y 的样本，两样本独立，则 对于假设检验012112::H u u H u u =↔≠，使用的统计量为 ，它服从的分布为 . 【分析】记1111n i i x x n ==∑，2 1 21n i i y y n ==∑,因两样本独立，故,x y 相互独立，从而在0H 成立下，()0E x y -=，2 2 12 1 2 ()()()D x y D x D y n n σσ+=+= + ，故构造检验统计量 (0,1)x y u N = . 【例8.4】设总体2(,)X N u σ，u 未知，12,, ,n x x x 是来自该总体的样本，样本方 差为2 S ，对2201:16:16H H σσ≥↔<，其检验统计量为 ，拒绝域为 .
假设检验例题讲解
假设检验例题讲解 引言 假设检验是统计学中一种重要的推断方法，用于根据样本 数据对总体参数进行推断。在实际应用中，我们经常需要对某个总体参数是否满足某个假设进行检验，以此来判断某种情况的发生是否是偶然的还是具有统计学意义的。 在本文中，我们将通过一个具体的例子来详细讲解假设检 验的步骤和方法。 例题描述 某公司通过市场调研，推出了一种新的产品，并声称该产 品的平均寿命超过了现有市场上的同类产品。为了验证这一声称，该公司随机选取了30台该产品进行了测试，并记录了它们的寿命（以小时为单位）。假设该产品的寿命服从正态分布，现在我们想要对该声称进行检验。 步骤1：建立假设 在进行假设检验之前，首先需要明确我们的原假设和备择 假设。
原假设（H0）：该产品的平均寿命不超过现有市场上同类产品的平均寿命，即μ ≤ μ0（μ0为现有产品的平均寿命）。 备择假设（H1）：该产品的平均寿命超过现有市场上同类产品的平均寿命，即μ> μ0。 在本例中，我们要采用单侧检验，因为我们关心的是新产 品平均寿命是否超过现有产品的平均寿命。 步骤2：选择显著性水平 显著性水平（α）是在进行假设检验时事先设定的一个值，它规定了我们对收集到的样本数据作出判断的临界点。常用的显著性水平有0.05和0.01两种。 在本例中，我们选择α = 0.05作为显著性水平。 步骤3：计算样本统计量 根据收集到的样本数据，我们需要计算出一个样本统计量，用来对总体参数进行估计。 在本例中，我们要计算平均寿命的样本均值和样本标准差。假设样本的平均寿命为x̄，样本标准差为s。
步骤4：计算检验统计量 在假设检验中，我们需要计算一个检验统计量来判断样本数据和原假设是否一致。 在本例中，我们要计算t检验统计量，其公式为： t统计量 其中，x̄为样本均值，μ0为原假设的参数值，s为样本标准差，n为样本容量。 步骤5：计算P值 在假设检验中，P值是一个重要的指标，用于评估样本数据在原假设为真时出现的概率。 在本例中，我们要计算P值，即检验统计量大于等于观察到的t检验统计量的概率。根据t分布的性质，我们可以查找表格或使用统计软件来计算P值。 步骤6：做出决策 在假设检验的最后一步，我们使用P值与显著性水平进行比较，从而做出判断。
假设检验的五个基本步骤
假设检验的五个基本步骤 1、根据研究问题的要求提出假设，以平均数差异检验为例，可以提出3种类型的假设。 2、选择合适的检验统计量。 3、根据需要选择显著性水平。 4、计算出检验统计量。 5、根据检验统计量做出统计决策。 1、建立假设 正确地明确提出原假设h 0 和Malus假设h 1 ，一个完备的检验问题原假设与Malus 假设的论调： h 0 :μ=μ 0 ;h 1 :μ≠μ 0 ，其中μ为总体参数，μ 0 为总体参数的设定值。 h 0 :μ≥μ 0 ;h 1 :μ\ucμ 0 ，同上。 h 0 :μ≤μ 0 ;h 1 :μ\ueμ 0 ，同上。 2、挑选出检验统计数据量 假设检验的任务是要确认原假设是否为真，其做法是：先假定原假设成立，然后用样 本去判断真伪，由于样本所含信息较为分散，因此需要构造一个统计量来进行判断，此统 计量称为检验统计量。 3、确认显著性水平α 当试图对原假设h 0 是否为真作判断时有可能会犯错误，这就要冒风险。为了控制这一风险，首先需要用一个概率去表示这一风险，这个概率便是事件“ h 0 为真但被拒绝”的概率，这个概率就是需要确定的显著性水平。由于样本的随机性，要完全避免不犯“弃 真错误”是不可能的，因此只能把这个事件发生的概率控制在一个很小的范围内。 4、确认检验统计数据量的临界值 依据统计量的概率分布和显著性水平，确定检验统计量的临界值。 5、作出统计数据推论 比较利用样本计算出来的统计量值与给定显著性水平下的临界值，若统计量计算出的 绝对值大于临界值，则拒绝原假设h 0 ，否则只能接受原假设。另外，我们也可以将某统计量的观察值对应的p值与设定的显著性水平α进行比较，从而做出判断。
假设检验
四 假设检验 一 基本内容 1.假设检验 对总体分布或分布中的某些参数作出假设，然后利用样本的观测值所提供的信息，检验这种假设是否成立，这一统计推断过程，称为假设检验。 （1） 待检验假设或零假设记为0H ，正在被检验的与0H 相对立的假设1H 称为备选假设或对立假设。 （2） 假设检验的依据——小概率原理：小概率事件在一次试验中实际上不会发生。 （3） 假设检验的思路是概率性质的反证法。即首先假设成立，然后根据一次抽样所得的 样本值得信息，若导致小概率事件发生，则拒绝原假设，否则接受原假设。 （4） 假设检验可能犯的两类错误： ① 第一类错误（弃真错误）：即假设0H 为真而被拒绝，记为α，即 00{|}P H H α=拒绝为真。 ② 第二类错误（存伪错误）：假设0H 不真而被接受，记为β，即 00{|}P H H β=接受不真。 ③ 当样本容量n 一定时，,αβ不可能同时减少，在实际工作中总是控制α适当的小。 2.假设检验的程序 对任何实际问题进行假设检验，其程序一般为五步，即： ⑴ 根据题意提出零假设0H （或相应备选假设1H ）。 ⑵构造样本统计量并确定其分布； ⑶给定显著性水平α，查表确定临界值，从而得出接受域和拒绝域； ⑷由样本观测值计算出统计量的值； ⑸作出判断：若统计量的值落入拒绝域则拒绝0H ，若统计量的值落入接受域则接受0H 。 3.假设检验的主要方法 Z 检验法、t 检验法、2λ检验法、F 检验法。 4.关于一个正态总体的假设检验 ⑴2200(,),H X N μδδμμ 已知，检验假设：= Z 检验法： ①001000H H μμμμμμμμ≠><：= （：或或） ②统计量0(0,1)()Z N H - = 成立时。 ③给出112 2 {}P Z Z Z α α αα- - <=，，查正表定 ④ 由样本值12n x x x （，，，） 计算Z 的值 ⑤ 判断：若112 2 Z Z Z α α - - ∈∞∈∞0（-，-）或Z （-，+），则拒绝H （这是对双侧检验提出的Z 检验法步骤，若是单侧可仿比） （2）2 2 00(,),H X N μδδμμ 未知，检验假设：= t 检验法： ①001000H H μμμμμμμμ≠><：= （：或或） ②0(1)()t t n H - = - 成立时。 ③给出112 2 {(1)}(1)P T t n t n α α αα- - <-=-，，查t分布表定
假设检验基本步骤
假设检验基本步骤 上述抽样模拟试验表明，从同一总体中以固定n随机抽样，由于抽样误差的影响，样本均数x与总体均数μ往往不相等，且两个样本均数x1和x2也往往不相等。因此在实际工作中遇到样本均数与总体均数间或样本均数与样本均数间不相等时，要考虑两种可能：①由于抽样误差所致；②两者来自不同总体。如何作出判断？统计上是通过假设检验（hypothesis testing），又称显著性检验（significance test），来回答这个问题。 下面以样本均数x与总体均数μ比较的假设检验为例，介绍假设检验的基本步骤。 一、建立假设和确定检验水准 假设有二。一是无效假设（null hypothesis），符号为H0.假设两总体均数相等（μ=μ0），即样本均数x所代表的总体均数μ与假设和总体均数μ0相等。x和μ0差别仅仅由抽样误差所致；二是备择假设（alternative hypothesis），符号为H1.二者都是根据推断的目的提出的对总体特征的假设。这里还有双侧检验和单侧检验之分，需根据研究目的和专业知识而定：若目的是推断两总体是否不等（即是否μ≠μ0），并不关心μ＞μ0还是μ＜μ0，应用双侧检验，H0：μ=μ0，H1：μ≠μ0；若从专业知识已知μ＞μ0，不会μ＜μ0（或已知μ＜μ0不会μ＞μ0），或目的是推断是否μ＞μ0（或μ＜μ0），则用单侧检验，H0：μ=μ0，H1：u＞μ0（或μ＜μ0）。一般认为双侧检验较为稳妥，故较常用。 检验水准（size of a test）亦称显著性水准（significance level），符号为α，是假设检验时发生第一类错误的概率。α常取0.05或0.01. 二、选定检验方法和计算统计量 根据研究设计的类型、资料类型及分析目的选用适当的检验方法。如配对设计的两样本均数比较，选用配对t检验；完全随机设计的两样本均数比较，选用u检验（大样本时）或t检验（小样本时）等。 不同的检验方法有不同的检验假设以及不同的公式。根据公式计算现有样本统计量，如t值、u值等。 三、确定P值，作出推断结论 用算得的统计量与相应的界值作比较，确定P值。P值是指在由H0所规定的总体中随机抽样，获得等于及大于（或等于及小于）现有统计量的概率。根据P值大小作出拒绝或不拒绝H0的统计结论。
假设检验习题及答案
假设检验习题及答案 填空题 1.原假设与备择假设是一个__________，也就是说在假设检验中原假设与备择假设只有一个成立，且必有一个成立。（完备事件组） 2.我们在检验某项研究成功与否时，一般以研究目标作为__________，如在研究新管理方法是否对销售业绩（周销售量）产生影响时，设原周销售量为A 元，欲对新管理方法效果进行检验，备择假设为__________。 （备择假设H1：μ>A） 单选题 从统计量出发，对总体某些特性的“假设”作出拒绝或接受的判断的过程称为( ) A.参数估计 B.统计推断 C.区间估计 D.假设检验 答案：d 2.假设检验的概率依据是( )。 A.小概率原理 B.最大似然原理 C.大数定理 D.中心极限定理 答案：a 多选题 1.统计推断包括以下几个方面的内容( )。 A.通过构造统计量，运用样本信息，实施对总体参数的估计 B.从统计量出发，对总体某些特性的“假设”作出拒绝或接受的判断 C.相关分析 D.时间序列分析 E.回归分析 答案：a, b 2.假设检验的基本思想是( )。 A.先对总体的参数或分布函数的表达式做出某种假设，然后找出一个在假设成立条件下出现可能性甚小的(条件)小概率事件。 B.如果试验或抽样的结果使该小概率事件出现了，这与小概率原理相违背，表明原来的假设有问题，应予以否定，即拒绝这个假设。 C.若该小概率事件在一次试验或抽样中并未出现，就没有理由否定这个假设，表明试验或抽样结果支持这个假设，这时称假设也实验结果是相容的，或者说可以接受原来的假设。 D.如果试验或抽样的结果使该小概率事件出现了，则不能否认这个假设。 E.若该小概率事件在一次试验或抽样中并未出现，则否定这个假设。 答案：a, b, c 3.假设检验的具体步骤包括( )。 A.根据实际问题的要求，提出原假设及备择假设;
假设检验案例集
案例一：假设检验设备判断中的应用[1] 例如：某公司想从国外引进一种自动加工装置。这种装置的工作温度X服从正态分布(μ,52),厂方说它的平均工作温度是80度。从该装置试运转中随机测试16次，得到的平均工作温度是83度。该公司考虑，样本结果与厂方所说的是否有显著差异？厂方的说法是否可以接受？ 类似这种根据样本观测值来判断一个有关总体的假设是否成立的问题，就是假设检验的问题。我们把任一关于单体分布的假设，统称为统计假设，简称假设。上例中，可以提出两个假设：一个称为原假设或零假设，记为H0：μ=80（度）；另一个称为备择假设或对立假设，记为H1 ：μ≠80（度）这样，上述假设检验问题可以表示为： H0：μ=80H1：μ≠80 原假设与备择假设相互对立，两者有且只有一个正确，备择假设的含义是，一旦否定原假设H0，备择假设H1备你选择。所谓假设检验问题就是要判断原假设H0是否正确，决定接受还是拒绝原假设，若拒绝原假设，就接受备择假设。 应该如何作出判断呢？如果样本测定的结果是100度甚至更高（或很低），我们从直观上能感到原假设可疑而否定它，因为原假设是真实时，在一次试验中出现了与80度相距甚远的小概率事件几乎是不可能的，而现在竟然出现了，当然要拒绝原假设H0。现在的问题是样本平均工作温度为83度，结果虽然与厂方说的80度有差异，但样本具有随机性，80度与83度之间的差异很可能是样本的随机性造成的。在这种情况下，要对原假设作出接受还是拒绝的抉择，就必须根据研究的问题和决策条件，对样本值与原假设的差异进行分析。若有充分理由认为这种差异并非是由偶然的随机因素造成的，也即认为差异是显著的，才能拒绝原假设，否则就不能拒绝原假设。假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验，因此，检验过程中要使原假设得到维护，使之不轻易被否定,否定原假设必须有充分的理由；同时，当原假设被接受时，也只能认为否定它的根据不充分，而不是认为它绝对正确。 [编辑] 案例二：假设检验在卷烟质量判断中的应用[2] 在卷烟生产企业经常会遇到如下的问题：卷烟检验标准中要求烟支的某项缺陷的不合格品率P不能超过3%，现从一批产品中随机抽取50支卷烟进行检验，发现有2支不合格品，问此批产品能否放行？按照一般的习惯性思维：50支中有2支不合格品，不合格品率就是4%，超过了原来设置的3%的不合格品率，因此不能放行。但如果根据假设检验的理论，在α＝0.05的显著性水平下，该批产品应该可以放行。这是为什么呢？
假设检验的5个步骤
假设检验的5个步骤 假设检验是一种统计方法，用于确定一个样本数据是否支持或拒绝某个假设。这个过程包括五个步骤：制定假设、选择适当的检验统计量、设定显著性水平、计算检验统计量的观察值、作出统计推断。 第一步：制定假设 在进行假设检验之前，首先需要制定原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。原假设是我们想要推翻 的假设，而备择假设是我们希望支持的假设。在制定假设时，需要考虑具体研究问题和研究目的，以及相关变量的研究背景和先前研究的结论。 第二步：选择适当的检验统计量 根据样本数据的性质和研究问题的特点，选择适当的检验统计量。常见的检验统计量包括t值、F值、卡方值等。选择适当 的检验统计量需要考虑样本的分布、样本大小、独立性等条件。 第三步：设定显著性水平 显著性水平（significance level）是指在假设检验中，如果观 察到的检验统计量的P值小于显著性水平，就拒绝原假设。 通常，显著性水平设定为0.05或0.01，分别表示5%和1%的 错误率。这意味着在假设检验中，假设成立的情况下，观察到的检验统计量小于显著性水平的概率为5%或1%。 第四步：计算检验统计量的观察值 根据收集到的样本数据，计算检验统计量的观察值。观察值是
根据样本数据得出的一个具体数值，表示样本数据和假设之间的差异。 第五步：作出统计推断 在计算了检验统计量的观察值之后，需要将观察值与临界值进行比较，以作出统计推断。临界值是一个特定的数值，根据显著性水平、自由度和检验的类型来确定。如果观察值小于临界值，则拒绝原假设，接受备择假设；如果观察值大于等于临界值，则接受原假设，拒绝备择假设。并根据统计推断结果，对研究问题进行解释和结论得出。 假设检验的五个步骤是一个系统严密的推理过程，通过对样本数据的观察和分析，得出对总体或总体参数的推断。这个过程可以帮助我们判断样本数据的显著性，对假设的成立与否进行推断，并对研究问题提供科学依据。
假设检验的一般步骤
假设检验的一般步骤 假设检验是统计学中一种重要的方法，用于检验研究者提出的关于总体参数的假设是否成立。它的一般步骤如下： 第一步：确定问题并建立假设 在开始假设检验之前，需要确定所要研究的问题并建立相应的假设。一般来说，假设分为原假设和备择假设两种。原假设通常是指总体参数没有变化或存在某种规律性，备择假设则是指总体参数发生了变化或不存在任何规律性。 第二步：选择检验统计量 在确定假设之后，需要选择检验统计量。检验统计量是用来度量样本数据与假设的差异程度的统计量，通常是样本均值、样本比率、样本方差等。 第三步：设定显著性水平 显著性水平是指在进行假设检验时所允许的犯错误的概率。通常情况下，显著性水平设定为0.05或0.01。 第四步：计算检验统计量的值 在进行假设检验时，需要计算出检验统计量的值。具体计算方法根
据所选择的检验统计量的不同而有所差异。 第五步：确定拒绝域 拒绝域是指当检验统计量的值落在该区域内时，拒绝原假设。拒绝域的确定需要根据所选的显著性水平和自由度来进行计算。 第六步：进行统计决策 在计算出检验统计量的值并确定了拒绝域之后，需要进行统计决策，判断是拒绝原假设还是接受原假设。具体决策方法根据所选的显著性水平和自由度而有所不同。 第七步：得出结论 在进行统计决策之后，需要根据结果得出结论。如果拒绝原假设，则表明样本数据与原假设存在显著差异，否则则表明样本数据与原假设不存在显著差异。 假设检验是一种重要的统计方法，它能够帮助研究者确定总体参数的真实情况，提高研究的可靠性和准确性。熟练掌握假设检验的一般步骤和方法，对于科学研究和实践应用都具有重要的意义。
假设检验的一般步骤
假设检验的一般步骤 1简述假设检验的一般步骤1 简述假设检验的一般步骤。 (1) 建立假设（2）确定显著性水平（3）计算统计量（4）确定概率值p（5）做出推断结论简述文献检索的基本步骤。 1）明确检索课题，明确检索目的，制定检索策略2）选择检索工具，查找文献线索3）选择检索途径，确定检索标识4）查找文献线索5）获取原始文献3 简述选择研究问题的注意事项。 实用性，创新性，范围不可过大，可行性，结合自己熟悉的专业选题4 简述知情同意书应该包括的基本内容（1）介绍研究目的（2）介绍研究的过程（3）介绍研究的风险和可能带来的不舒适之处（4）介绍研究的益处（5）匿名和保密的保证（6）提供回答受试者问题的途径（7）非强制性的放弃（8）退出研究的选择权5简述减少抽样误差的方法。 1）选取合适的抽样方法，使样本更具有代表性；2）增加样本量到适当水平；3）选择变异程度小的研究指标。 6简述选择研究样本的注意事项。 1、严格规定总体的条件。 2、按随机原则选取样本，并应注意具有代表性。 3、每项研究课题都应规定有足够的样本数，例数太少则无代表性，而样本数太大实验条件不易严格控制。 7按文献的外表特征进行检索的途径。
1、书名途径； 2、著者途径； 3、序号途径8按文献的内容特征进行检索的途径。 1、分类途径； 2、主题途径； 3、关键词途径； 4、分类主题途径9文献按载体类型划分可分为哪些？印刷型文献、缩微型文献、视听型文献、机读型文献。 10实验性研究的特点有哪些？干预、设对照组、随机取样和随机分组11简述变量的分类。 自变量、依变量、外变量12选择指标时应注意哪些问题？1、客观性2、合理性3、灵敏性4、关联性5、稳定性和准确性13简述概率抽样的类型。 单纯随机抽样、等距抽样、分层抽样、整群抽样14简述非概率抽样的类型。 配额抽样、主观抽样、网络抽样、方便抽样15简述选择性偏倚的种类。 1、诊断性偏倚 2、入院率偏倚 3、无应答偏倚 4、分组偏倚16简述衡量性偏倚的种类。 1、回忆偏倚 2、诊断怀疑偏倚 3、调查者偏倚 4、被调查者偏倚17简述偏倚的控制方法。 1、选择设计方案 2、制定严格的纳入标准 3、使用盲法 4、配对和分层分析18改善依从性的方法有哪些？1、注意加强卫生和医学教育2、家庭与社会的有力支持3、送医送药上门4、在防治措施、实验
假设检验练习试题-答案解析
假设检验练习题 1. 简单回答下列问题： 1假设检验的基本步骤？ 答：第一步建立假设<通常建立两个假设,原假设H0 不需证明的命题,一般是相等、无差别的结论,备择假设H1,与H0对立的命题,一般是不相等,有差别的结论> 有三类假设 第二步选择检验统计量给出拒绝域的形式。 根据原假设的参数检验统计量： 对于给定的显著水平样本空间可分为两部分：拒绝域W 非拒绝域A 拒绝域的形式由备择假设的形式决定 H1：W为双边 H1：W为单边 H1：W为单边 第三步：给出假设检验的显著水平 第四步给出零界值C,确定拒绝域W 有了显著水平按照统计量的分布可查表得到临界值,确定拒绝域。例如：对于=0.05有 的双边W为 的右单边W为 的右单边W为 第五步根据样本观测值,计算和判断 计算统计量Z 、t 、当检验统计量的值落在W内时能拒绝, 否则接受 <计算P值227页p值由统计软件直接得出时拒绝,否则接受 计算1-a的置信区间置信区间由统计软件直接得出统计量落入置信区间接受,否则接受> 2假设检验的两类错误及其发生的概率？ 答：第一类错误：当为真时拒绝,发生的概率为
第二类错误：当为假时,接受发生的概率为 3假设检验结果判定的3种方式？ 答：1.计算统计量Z 、t 、当检验统计量的值落在W内时能拒绝, 否则接受 2.计算P值227页p值由统计软件直接得出时拒绝,否则接受 3.计算1-a的置信区间置信区间由统计软件直接得出,落入置信区间接受,否则接受 4在六西格玛A阶段常用的假设检验有那几种？应用的对象是什么？ 答：连续型〔测量的数据：单样本t检验-----比较目标均值 双样本t检验-----比较两个均值 方差分析-----比较两个以上均值 等方差检验-----比较多个方差 离散型〔区分或数的数据：卡方检验-----比较离散数 2．设某种产品的指标服从正态分布,它的标准差σ=150,今抽取一个容量为26 的样本,计算得平均值为1 637。问在5%的显著水平下,能否认为这批产品的指标的期望值μ = 1600。 答：典型的Z检验 1.提出原假设和备择假设 ：平均值等于1600：平均值不等于1600 2. 检验统计量为Z,拒绝域为双边 ~~N〔0,1 3. 4. 查表得 5. 计算统计量Z,有 1.26 =1.26<1.96
假设检验-例题讲解
假设检验 一、单样本总体均值的假设检验1 二、独立样本两总体均值差的检验3 三、两匹配样本均值差的检验4 四、单一总体比率的检验5 五、两总体比率差的假设检验6 一、单样本总体均值的假设检验 例题： 某公司生产化装品，需要严格控制装瓶重量。标准规格为每瓶250 克，标准差为1 克，企业的质检部门每日对此进展抽样检验。某日从生产线上随机抽取16 瓶测重，以95%的保证程度进展总体均值的假设检验。 data6_01 样本化装品重量 SPSS操作： 〔1〕翻开数据文件，依次选择Analyze〔分析〕→pare Means〔比拟均值〕→One Sample T Test〔单样本t 检验〕，将要检验的变量置入Test Variable(s)〔检验变量〕； 〔2〕在Test Value〔检验值〕框中输入250；点击Options〔选项〕按钮，在Confidence Interval〔置信区间百分比〕后面的框中，输入置信度〔系统默认为95%，对应的显著性水平设定为5%，即0.05，假设需要改变显著性水平如改为0.01，
那么在框中输入99 即可〕； 〔3〕点击Continue〔继续〕→OK〔确定〕，即可得到如下图的输出结果。 图中的第2~5 列分别为：计算的检验统计量t 、自由度、双尾检验p-值和样本均值与待检验总体均值的差值。使用SPSS 软件做假设检验的判断规那么是：p-值小于设定的显著性水平Ɑ时，要拒绝原假设〔与教材不同，教材的判断标准是p<Ɑ/2〕。从图中可以看到，p-值为0.01，小于0.05，故检验结论是拒绝原假设、承受备择假设，认为当天生产的全部产品平均装瓶重量与250 克有显著差异(拒绝原假设)，不符合规定的标准。 图中表格的最后两列，是样本均值与待检验总体均值差值〔xi-250〕1-Ɑ置信区间的下限与上限，待检验的总体均值Test Value 加上这两个值，就构成了总体均值的1-Ɑ置信区间。通过这个置信区间也可以做假设检验：假设这个区间不包含待检验的总体均值，就要在Ɑ水平上拒绝原假设。本例中样本均值与待检验总体均值差值95%置信区间的下限与上限均为负值，因此所构造的总体均值的95%置信区间不可能包含待检验的总体均值250，因此要在0.05 的水平上拒绝原假设、承受备择假设，与依据p-值得出的检验结论一致。 注意：除非给出明确结果，SPSS没有单侧检验，SPSS中的p值均为双侧检验的概率p值，如果要进展要单侧检验，将软件给出的p值与2倍的显著性水平进展比拟即可，如要求Ɑ=0.05，单侧比拟时，p值与2Ɑ=0.1进展比拟.
假设检验的基本步骤
假设检验的基本步骤 （三）假设检验的基本步骤 统计推断 1．建立假设检验，确定检验水准 H0和H1假设都是对总体特征的检验假设，相互联系且对立。 H0总是假设样本差别来自抽样误差，无效/零假设 H1是来自非抽样误差，有单双侧之分，备择假设。 检验水准，a＝0.05 检验水准的含义 2．选定检验方法，计算检验统计量 选择和计算检验统计量要注意资料类型和实验设计类型及样本量的问题， 一般计量资料用t检验和u检验； 计数资料用χ2检验和u检验。 3．确定P值，作出统计推理 P≤a ，拒绝H0，接受H1 P> a，按a＝0.05水准，不拒绝H0，无统计学意义或显著性差异 假设检验结论有概率性，无论使拒绝或不拒绝H0，都有可能发生错误 （四）两均数的假设检验（各种假设检验方法的适用条件及假设的特点、计算公式、自由度确定以及确定概率P值并做出推断结论） u检验适用条件 t检验适用条件 t检验和u检验
1．样本均数与总体均数比较 2．配对资料的比较/成组设计的两样本均数的比较 配对设计的情况：3点 3. 两个样本均数的比较 （1）两个大样本均数比较的u检验 （2）两个小样本均数比较的t检验 （五）假设检验的两类错误及注意事项（Ⅰ和Ⅱ类错误） 1.两类错误 拒绝正确的H0称Ⅰ型错误－弃真，用检验水准α表示，α＝0.05，犯I型错误概率为0.05，理论上平均每100次抽样有5次发生此类错误； 接受错误的H0称Ⅱ型错误－存伪。用β表示，（1－β）为检验效能或把握度，意义为两总体有差异，按α水准检出差别的能力，1－β＝0.9，若两总体确有差别，理论上平均每100次抽样有90次得出有差别的结论。 两者的关系：α愈大β愈小；反之α愈小β愈大。 2.假设检验中的注意事项 （1）随机化：代表性和均衡可比性 （2）选用适当的检验方法 （3）正确理解统计学意义 （4）结论不绝对 （5）单侧与双侧检验的选择 四．分类变量资料的统计描述
统计学中假设检验的基本步骤详解
统计学中假设检验的基本步骤详解假设检验是统计学中最基本的方法之一，它用于验证某个总体参数的假设是否成立。本文将详细介绍假设检验的基本步骤。 一、确定假设 任何一项实验或研究都需要一个调查或分析的对象——总体。首先要确定总体的某一特征或参数，例如总体均值、方差等等。假设检验需要提出两个假设：零假设H0和备择假设H1，其中H0通常是一个默认的假设，而H1则是我们要研究或验证的假设。 例如，在进行一项关于人群身高的研究时，我们可能对平均身高感兴趣。此时零假设H0可以设为“这个人群的平均身高为X”，而备择假设H1可以设为“这个人群的平均身高不为X”，即H0和H1是对这个人群平均身高是否等于X的两种假设。 二、确定检验统计量
检验统计量是通过对样本数据的统计分析得到的，它量化了样本数据对假设的支持程度。具体而言，检验统计量应满足以下特点： 1. 检验统计量应该与所要检验的参数有关。 2. 检验统计量应该容易计算、便于分析。 3. 检验统计量应该有已知的分布，方便计算其p值。 常用的检验统计量有t值、z值、F值、卡方值等。 三、设定显著性水平 显著性水平α是当零假设成立时，拒绝H0的概率。通常显著性水平α的取值为0.05或0.01。如果H0在样本数据下被拒绝，我们将得到一个p值，它表示在零假设成立的情况下，观察到这样数据或更极端数据的概率。 四、计算检验统计量
计算检验统计量是假设检验的核心步骤，其公式可以根据不同的参数和检验统计量来确定。 例如，在进行样本均值的假设检验时，常使用t检验。样本均值的t检验统计量为： t=(xbar-μ)/(s/√n) 其中，xbar为样本均值，μ为所要检验的总体均值，s为样本标准差，n为样本量。 五、查表或计算p值 在得到检验统计量后，需要查表或计算p值，以判断是否拒绝零假设。 对于t检验，可以利用t分布表计算出对应的p值。如果p值小于等于显著性水平α，则拒绝零假设，否则接受零假设。
统计学简述假设检验的基本步骤
统计学简述假设检验的基本步骤 假设检验是统计学中常用的推断方法之一，用于对样本数据进行统计推断，并对关于总体或总体参数的假设提出统计推断。以下是假设检验的基本步骤： 1. 建立原假设和备择假设：首先明确要研究的问题，并建立相应的原假设（H0）和备择假设（H1）。原假设通常表示没有效果、无差异或无关联等，备择假设则表示存在效果、有差异或有关联等。 2. 选择适当的检验统计量：根据所研究的问题和数据类型，选择适当的检验统计量。例如，如果研究两个样本均值是否有差异，可以选择t检验统计量来进行假设检验。 3. 确定显著性水平：显著性水平（α）是限定拒绝原假设的临界值，通常常见的显著性水平有0.05和0.01。选择合适的显著性水平取决于研究的目的和可接受的错误类型。 4. 计算或检索检验统计量的观察值：根据收集的样本数据，计算或检索出所选检验统计量的观察值。
5. 确定拒绝域：根据显著性水平和所选检验统计量的分布，确定拒绝原假设的临界值。拒绝域是指当检验统计量的观察值落在该区域内时，拒绝原假设。 6. 进行统计决策：根据检验统计量的观察值和拒绝域的关系，进行统计决策。如果检验统计量的观察值落在拒绝域内，则拒绝原假设，并接受备择假设。如果观察值不在拒绝域内，则无法拒绝原假设。 7. 得出结论：根据统计决策，得出对原假设的结论。结论应该明确表达对原假设的接受或拒绝，并解释统计推断的结果。 8. 进行敏感性分析（可选）：对于接受备择假设的统计推断，可以进行敏感性分析，检查推断结果对数据变化的稳健性。 需要注意的是，以上是假设检验的一般步骤，具体的应用方法和检验统计量的选择会根据具体问题和数据类型进行调整和更改。在进行假设检验时，应遵循统计学的原则和规范，并做好解释结果和结论的工作。
假设检验-例题讲解剖析
假设检验 一、单样本总体均值的假设检验 .................................................... 1 二、独立样本两总体均值差的检验 ................................................ 2 三、两匹配样本均值差的检验 ........................................................ 4 四、单一总体比率的检验 ................................................................ 5 五、两总体比率差的假设检验 .. (7) 一、单样本总体均值的假设检验 例题： 某公司生产化妆品，需要严格控制装瓶重量。标准规格为每瓶250 克，标准差为1 克，企业的质检部门每日对此进行抽样检验。某日从生产线上随机抽取16 瓶测重，以95%的保证程度进行总体均值的假设检验。 x t μ-= data6_01 样本化妆品重量 SPSS 操作： （1）打开数据文件，依次选择Analyze （分析）→Compare Means （比较均值）→One Sample T Test （单样本t 检验），将要检验的变量置入Test Variable(s)（检验变量）； （2）在Test Value （检验值）框中输入250；点击Options （选项）按钮，在
Confidence Interval（置信区间百分比）后面的框中，输入置信度（系统默认为95%，对应的显著性水平设定为5%，即0.05，若需要改变显著性水平如改为0.01，则在框中输入99 即可）； （3）点击Continue（继续）→OK（确定），即可得到如图所示的输出结果。 图中的第2~5 列分别为：计算的检验统计量t 、自由度、双尾检验p-值和样本均值与待检验总体均值的差值。使用SPSS 软件做假设检验的判断规则是：p-值小于设定的显著性水平Ɑ时，要拒绝原假设（与教材不同，教材的判断标准是p<Ɑ/2）。从图中可以看到，p-值为0.01，小于0.05，故检验结论是拒绝原假设、接受备择假设，认为当天生产的全部产品平均装瓶重量与250 克有显著差异(拒绝原假设)，不符合规定的标准。 图中表格的最后两列，是样本均值与待检验总体均值差值（xi-250）1-Ɑ置信区间的下限与上限，待检验的总体均值Test Value 加上这两个值，就构成了总体均值的1-Ɑ置信区间。通过这个置信区间也可以做假设检验：若这个区间不包含待检验的总体均值，就要在Ɑ水平上拒绝原假设。本例中样本均值与待检验总体均值差值95%置信区间的下限与上限均为负值，因此所构造的总体均值的95%置信区间不可能包含待检验的总体均值250，因此要在0.05 的水平上拒绝原假设、接受备择假设，与依据p-值得出的检验结论一致。 注意：除非给出明确结果，SPSS没有单侧检验，SPSS中的p值均为双侧检验的概率p值，如果要进行要单侧检验，将软件给出的p值与2倍的显著性水平进行比较即可，如要求Ɑ=0.05，单侧比较时，p值与2Ɑ=0.1进行比较. 二、独立样本两总体均值差的检验 例题：