假設檢驗的基本思想

一、總結

一句話總結：

假設檢驗的基本思想是【“小概率事件”原理】，其統計推斷方法是帶有某種概率性質的【反證法】。

【小概率思想】是指小概率事件在一次試驗中基本上不會發生。

【反證法思想】是先提出檢驗假設，再用適當的統計方法，利用小概率原理，確定假設是否成立。即為了檢驗一個假設H0是否正確，首先假定該假設H0正確，然后根據樣本對假設H0做出接受或拒絕的決策。【如果樣本觀察值導致了“小概率事件”發生，就應拒絕假設H0，否則應接受假設H0】。

對於不同的問題，檢驗的顯著性水平α不一定相同，一般認為，事件發生的概率【小於0.1、0.05或0.01等】，即“小概率事件”。

 

1、假設檢驗(hypothesis testing)？

假設檢驗(hypothesis testing)，又稱統計假設檢驗，是用來判斷【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】。

【顯著性檢驗】是假設檢驗中最常用的一種方法，也是一種最基本的統計推斷形式，其【基本原理】是【先對總體的特征做出某種假設】，然后通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受做出推斷。

常用的【假設檢驗方法】有【Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等】

 

 

二、假設檢驗的基本思想

來看看百度百科的說法：

假設檢驗_百度百科
https://baike.baidu.com/item/%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C/638320#1

 

假設檢驗(hypothesis testing)

假設檢驗(hypothesis testing)，又稱統計假設檢驗，是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。顯著性檢驗是假設檢驗中最常用的一種方法，也是一種最基本的統計推斷形式，其基本原理是先對總體的特征做出某種假設，然后通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受做出推斷。常用的假設檢驗方法有Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等

 

基本思想

假設檢驗的基本思想是“小概率事件”原理，其統計推斷方法是帶有某種概率性質的反證法。小概率思想是指小概率事件在一次試驗中基本上不會發生。反證法思想是先提出檢驗假設，再用適當的統計方法，利用小概率原理，確定假設是否成立。即為了檢驗一個假設H ₀是否正確，首先假定該假設H ₀正確，然后根據樣本對假設H ₀做出接受或拒絕的決策。如果樣本觀察值導致了“小概率事件”發生，就應拒絕假設H ₀，否則應接受假設H ₀。

假設檢驗中所謂“小概率事件”，並非邏輯中的絕對矛盾，而是基於人們在實踐中廣泛采用的原則，即小概率事件在一次試驗中是幾乎不發生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，顯然，“小概率事件”的概率越小，否定原假設H ₀就越有說服力，常記這個概率值為α(0<α<1)，稱為檢驗的顯著性水平。對於不同的問題，檢驗的顯著性水平α不一定相同，一般認為，事件發生的概率小於0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”。