单样本假设检验的基本流程

单样本假设检验步骤如下：

(1)选择零假设和对立假设；

(2)选择显著水平α；

(3)决定检验统计量，由此统计量及α来确定检验的决策规则，并用P值或临界值描述；

(4)从总体取一随机样本，并从样本计算检验统计量的值，若可能，计算P值；

(5)由样本结果和决策规则决定是拒绝还是接受原假设（零假设）；

(6)检验的功效。

ad检验的步骤

什么是假设检验：假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。

常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。 假设检验的基本步骤如下：

1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。 H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；

H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异； 预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。

根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。

3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。 教学中的做法: 1.根据实际情况提出原假设和备择假设；

2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；

3.根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；

4.选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；

5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。

假设性检验公式

假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。

1. 方差分析的假定条件为：

（1）各处理条件下的样本是随机的。

（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。

（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。

（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。

假设检验中如何提出假设

①首先提出假设，即假设差异由抽样误差造成；

②其次，根据样本信息估计假设成立的概率P；

③最后，依据概率下结论，若概率较小，则拒绝假设，若概率较大，则不拒绝假设。

建立假设和确定检验水准：检验假设有两种，一种是无效假设（零假设）即假设差异是由于抽样误差所致，总体参数相同。检验水准：α＝0.05（区分大小概率事件标准）

H0（无效假设）：μ＝μ0（或μ1＝μ2）

——两样本总体均数相同

H1（备择假设）双侧μ≠μ0（或μ1≠μ2）

——两样本来自不同的总体

假设性检验中怎么提假设

逆着题目意思提出原假设 也就是反证法的思想，通过提出相反命题，证明他的错误性。从而肯定原命题的正确性