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第七章假设检验基础
一、假设检验的思维逻辑
今天中午吃什么?
可选方案:面条、米饭
这款手机是否适合我呢?
对手机评价:适合(买)、不适合(不买)
江津的四面山怎样吗?好就去,不好就不去
对景区的评价:好玩(去)、不好玩(不去)
人们在日常生活中都在做决策
所有的决策都遵循相同的基本模式
陈述多种可供选择的方案(假设)
收集支持这些方案的证据
根据证据的强弱做出决策
根据决定执行某种行为
统计学中的假设检验也是一种决策过程,同样遵循这一基本模式
假设检验(hypothesis test)
假设检验,有时也称显著性检验(significance test)
是在两种相反的假设之间做出决定的一个过程
它将被选择的方案表述为两种对立的假设,然后针对其中的一个假设收集证据,根据证据的强弱来决定是否拒绝这个假设
例子
。某研究人员从东北某县(缺钙地区)抽取36名儿童,,。问该县儿童前囟门闭合月龄是否迟于一般儿童?
研究背景:研究缺钙对幼儿生长发育的影响
研究结果可供选择的结论(目前的假设)有哪些?
1、该县儿童总体平均闭合月龄与一般儿童没有差异
2、该县儿童总体平均闭合月龄迟于一般儿童
两种假设在统计上的含义
抽样研究存在抽样误差!!
总体
均数=
样本1
样本2
µ1=
样本1
样本2
样本3
从总体1中抽样
µ2≠
从总体2中抽样


µ1=
样本
总体1
µ2≠
总体2
????
即:,还是由本质差异造成的?
µ0=
统计上将前述两种差异表达为两种对立的假设
实际观察到的样本
µ1
现在用两个符号来分别代表前面的两个总体,
µ0表示一般儿童平均闭合时间
µ1表示样本所来自的总体平均闭合时间
假设1:观察到的差异是由抽样误差造成的
即, µ1= µ0
称为:零假设(Null Hypothesis),或原假设
符号表示:H0
假设2:观察到的差异是由本质差异造成的
即, µ1≠µ0
称为:备择假设(Alternative Hypothesis)
符号表示:H1