假設(shè)檢驗的基本原理第一頁，共十八頁，2022年，8月28日一、假設(shè)檢驗的基本原理利用樣本信息，根據(jù)一定概率，對總體參數(shù)或分布的某一假設(shè)作出拒絕或保留的決斷，稱為假設(shè)檢驗。第二頁，共十八頁，2022年，8月28日以總體平均數(shù)的假設(shè)檢驗為例說明假設(shè)檢驗的基本原理。當(dāng)對某一個總體平均數(shù)（μ）進行假設(shè)檢驗時，首先從這個總體中隨機抽取一個樣本，計算出樣本平均數(shù)的值。然后，假定樣本所屬總體的平均數(shù)（μ）等于某個假設(shè)的總體平均數(shù)（μ0），那么，這個樣本就來自這個假設(shè)總體，樣本統(tǒng)計量的值是這個假設(shè)總體平均數(shù)值的一個隨機樣本值，樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)之間的差異是由抽樣誤差造成的。保留區(qū)間0.95μ0μ=μ0第三頁，共十八頁，2022年，8月28日從假設(shè)總體中抽取的一切可能樣本統(tǒng)計量的值應(yīng)當(dāng)以假設(shè)的總體平均數(shù)為中心形成一個正態(tài)分布。這個分布可以分成兩個區(qū)域。如果這個樣本統(tǒng)計量的值落在了這個抽樣分布中出現(xiàn)概率比較大的區(qū)域里，這時只好保留零假設(shè)，即研究者不得不承認(rèn)這個樣本來自這個假設(shè)的總體，或者這個樣本所屬總體與假設(shè)總體沒有真正的差異。如果這個樣本統(tǒng)計量的值落在了抽樣分布中出現(xiàn)概率極小的區(qū)域里，根據(jù)小概率事件在一次隨機抽樣中幾乎不可能發(fā)生的原理，研究者不得不推翻這個樣本所屬總體等于假定的總體，或這個樣本來自這個假定總體的假設(shè)，同時不得不承認(rèn)樣本統(tǒng)計量與假設(shè)總體的平均數(shù)所存在的差異并非抽樣誤差造成的，而是存在著本質(zhì)的差異，在統(tǒng)計學(xué)中又叫做顯著性差異。第四頁，共十八頁，2022年，8月28日1．假設(shè)假設(shè)檢驗一般有兩個互相對立的假設(shè)。H0：零假設(shè)，或稱原假設(shè)、虛無假設(shè)（nullhypothesis）、解消假設(shè)；是要檢驗的對象之間沒有差異的假設(shè)。H1：備擇假設(shè)（alternativehypothesis），或稱研究假設(shè)、對立假設(shè)；是與零假設(shè)相對立的假設(shè)，即存在差異的假設(shè)。第五頁，共十八頁，2022年，8月28日進行假設(shè)檢驗時，一般是從零假設(shè)出發(fā)，以樣本與總體無差異的條件計算統(tǒng)計量的值，并分析計算結(jié)果在抽樣分布上的概率，根據(jù)相應(yīng)的概率判斷應(yīng)接受零假設(shè)、拒絕研究假設(shè)還是拒絕零假設(shè)、接受研究假設(shè)。第六頁，共十八頁，2022年，8月28日2．小概率事件樣本統(tǒng)計量的值在其抽樣分布上出現(xiàn)的概率小于或等于事先規(guī)定的水平，這時就認(rèn)為小概率事件發(fā)生了。把出現(xiàn)概率很小的隨機事件稱為小概率事件。第七頁，共十八頁，2022年，8月28日當(dāng)概率足夠小時，可以作為從實際可能性上，把零假設(shè)加以否定的理由。因為根據(jù)這個原理認(rèn)為：在隨機抽樣的條件下，一次實驗竟然抽到與總體參數(shù)值有這么大差異的樣本，可能性是極小的，實際中是罕見的，幾乎是不可能的。第八頁，共十八頁，2022年，8月28日3．顯著性水平統(tǒng)計學(xué)中把拒絕零假設(shè)的概率稱為顯著性水平，用α表示。顯著性水平也是進行統(tǒng)計推斷時，可能犯錯誤的概率。常用的顯著性水平有兩個：α＝0.05和α＝0.01。第九頁，共十八頁，2022年，8月28日在抽樣分布曲線上，顯著性水平既可以放在曲線的一端（單側(cè)檢驗），也可以分在曲線的兩端（雙側(cè)檢驗）。圖9－1正態(tài)抽樣分布上α＝0.05的三種不同位置αα第十頁，共十八頁，2022年，8月28日4．假設(shè)檢驗中的兩類錯誤及其控制對于總體參數(shù)的假設(shè)檢驗，有可能犯兩種類型的錯誤，即α錯誤和β錯誤。表9－1假設(shè)檢驗中的兩類錯誤H0為真H0為假拒絕H0α錯誤正確接受H0正確β錯誤第十一頁，共十八頁，2022年，8月28日XO兩類錯誤的關(guān)系及控制第十二頁，共十八頁，2022年，8月28日兩類錯誤的關(guān)系及控制第十三頁，共十八頁，2022年，8月28日為了將兩種錯誤同時控制在相對最小的程度，研究者往往通過選擇適當(dāng)?shù)娘@著性水平而對α錯誤進行控制，如α＝0.05或α＝0.01。對β錯誤，則一方面使樣本容量增大，另一方面采用合理的檢驗形式（即單側(cè)檢驗或雙側(cè)檢驗）來使β誤差得到控制。第十四頁，共十八頁，2022年，8月28日5假設(shè)的形式在確定檢驗形式時，凡是檢驗是否與假設(shè)的總體一致的假設(shè)檢驗，α被分散在概率分布曲線的兩端，因此稱為雙側(cè)檢驗。雙側(cè)檢驗的假設(shè)形式為：H0：μ＝μ0，H1：μ≠μ0第十五頁，共十八頁，2022年，8月28日凡是檢驗大于或小于某一特定條件的假設(shè)檢驗，α是在概率分布曲線的一端，因此稱為單側(cè)檢驗。單側(cè)檢驗的假設(shè)形式為：

H0：μ≥μ0，H1：μ＜μ0或者H0：μ≤μ0，H1：μ＞μ0第十六頁，共十八頁，2022年，8月28日6．假設(shè)檢驗的基本步驟一個完整的假設(shè)檢驗過程，一般經(jīng)過四個主要步驟：