如何进行假设检验(conduct a hypothesis test)
假设检验的思想相对简单。在各种研究中，我们观察到某些事件。我们必须问，这件事是偶然发生的，还是我们应该寻找一些原因？我们需要有一种方法来区分容易偶然发生的事件和极不可能随机发生的事件。这样一种方法应该被简化并定义良好，以便其他人能够复制我们的统计实验。
有几种不同的方法用于进行假设检验。其中一种方法称为传统方法，另一种方法涉及p值。这两种最常用方法的步骤在某一点上是相同的，然后略有不同。假设检验的传统方法和p值法概述如下。
传统方法
传统的方法如下：
- 首先陈述正在测试的主张或假设。此外，对假设为假的情况做出陈述。
- 用数学符号表达第一步的两个语句。这些语句将使用诸如不等式和等号之类的符号。
- 确定两个符号语句中哪一个不相等。这可能只是一个“不等于”的符号，但也可能是一个“小于”的符号（）。包含不等式的语句称为替代假设，表示为H1或Ha。
- 从第一步开始，使参数等于特定值的语句称为零假设，表示为H0。
- 选择我们想要的重要性级别。显著性级别通常由希腊字母alpha表示。这里我们应该考虑I型错误。当我们拒绝一个实际为真的无效假设时，就会发生I型错误。如果我们非常担心这种可能性的发生，那么我们的alpha值应该很小。这里有一点权衡。阿尔法越小，实验成本就越高。值0.05和0.01是用于α的常用值，但0和0.50之间的任何正数都可用于显著性水平。
- 确定我们应该使用哪个统计和分布。分布类型由数据的特征决定。常见的分布包括z分数、t分数和卡方检验。
- 找到此统计的测试统计和临界值。在这里，我们将要考虑，如果我们正在进行一个双尾测试（通常当替代假设包含一个“不等于”符号，或一个尾部测试（通常使用的当一个不等式涉及到另一个假设的陈述）。
- 从分布类型、置信水平、临界值和检验统计量，我们绘制了一个图表。
- 如果检验统计量在我们的临界区域，那么我们必须拒绝零假设。替代假设成立。如果检验统计量不在我们的临界区域，那么我们就无法拒绝零假设。这并不能证明零假设是真的，但提供了一种量化它是真的可能性的方法。
- 现在，我们陈述假设检验的结果，以便解决原始主张。
p值法
p值法与传统方法几乎相同。前六个步骤是相同的。对于第七步，我们找到了检验统计量和p值。然后，如果p值小于或等于alpha，我们拒绝零假设。如果p值大于alpha，我们无法拒绝无效假设。然后，我们像以前一样结束测试，清楚地说明结果。
- 发表于 2021-10-14 05:40
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- 分类：数学
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