3个假设检验的统计方法(统计学假设检验有几种方法)
1.统计学假设检验有几种方法
统计学假设检验主要有T检验、Z检验两种方法，具体内容是：
1、T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
2、z检验（U检验），是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
除以上两种主要方法外，还有F检验和卡方检验。
2.假设检验方法有几种
假设检验是不可能做到完全正确的，它只能保证假设在最大概率上的成立。
一般双侧U-检验的做法就是你列出的检验法1。
利用检验法2或3，表面上结果是检验水来平a下进行的，但实际内在的结果是：假设是在检验水平为b时成立；其中b可能大于a，也可能小于a。也就是说
(1)（当假设值与真实值差别非常小时） b≥a，即在比a更高的检验水平下也能成立，若使用这种检验法，则“弃真”的概率就更大；
(2)（当假设值与真实值差别比较大时） b≤自a，即只有在比a低的检验水平下才能成立，若使用这种检验法，则“纳伪”的概率就更大。
所以一般不采用检验法2和3。
可以想像，检验法1中，u2和u1的大小关系是由契比学夫不等式确定的，只有成立与不成立的情况，没有程度关系。
而在检验法2和3中，u0或xx落在置信区间内的具体位置对其概率的影响是很大的，所以检验的结果也不一定准确，至少检验的结果不是对应于检验水平a的。
如果是通过矩估计法得到的u0，那么你列出的检验法2和检验法3就是一回事zhidao,u0=xx。
3.统计学中假设检验的基本步骤有哪些
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。
扩展资料
注意事项
要进行统计假设的检验， 必须利用各种不同的判据， 即利用规则来选择。假设的采用与拒绝， 通常在判据的前件中应有某个数量指标（称为统计判据）。
根据判据方式， 假设分为参数假设和非参数假设。按照参数统计结论， 通常应提出被研究特征在总体中分布的具体形式， 因为在这种情况下， 统计学通常是以分布参数（平均值、方差、回归系数）的利用为依据的。非参数判据的优点是能把判据用于只靠名义级或次序级完成的特征度量上。
否定零假设的判据值总体能构成否定域。如果某一点能将否定域与接受零假设的区域划分开来， 这一点就称为临界点。
参考资料来源：百度百科-假设检验
参考资料来源：百度百科-统计假设检验
4.统计学检验方法有哪些
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内容来自用户：苟烨涛
统计中经常会用到各种检验，如何知道何时用什么检验呢，根据结合自己的工作来说一说：
t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2，同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。
u检验：t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（
5.假设检验方法有几种
假设检验是不可能做到完全正确的，它只能保证假设在最大概率上的成立。
一般双侧U-检验的做法就是你列出的检验法1。利用检验法2或3，表面上结果是检验水来平a下进行的，但实际内在的结果是：假设是在检验水平为b时成立；其中b可能大于a，也可能小于a。
也就是说（1）（当假设值与真实值差别非常小时） b≥a，即在比a更高的检验水平下也能成立，若使用这种检验法，则“弃真”的概率就更大；（2）（当假设值与真实值差别比较大时） b≤自a，即只有在比a低的检验水平下才能成立，若使用这种检验法，则“纳伪”的概率就更大。所以一般不采用检验法2和3。
可以想像，检验法1中，u2和u1的大小关系是由契比学夫不等式确定的，只有成立与不成立的情况，没有程度关系。而在检验法2和3中，u0或xx落在置信区间内的具体位置对其概率的影响是很大的，所以检验的结果也不一定准确，至少检验的结果不是对应于检验水平a的。
如果是通过矩估计法得到的u0，那么你列出的检验法2和检验法3就是一回事zhidao,u0=xx。
6.假设检验的步骤有以下哪些
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。
7.统计假设检验的一般步骤是什么
假设检验的一般步骤
假设检验的一般步骤：
（一）根据所研究问题的要求，提出原假设 和备择假设 。
有三种类型的原假设和备择假设，以总体均值的假设检验为例加以说明。
1. : ; :
2. : ; :
3. : ; :
其中，1. 是双侧假设检验；2. 是右侧假设检验；3. 是左侧假设检验。因为假设检验是根据概率意义下的反证法来否定原假设，所以原假设必须包含等号。究竟采用哪一种检验要视具体问题而定，尤其是选择右侧检验还是左侧检验时，更要慎重。
（二）找出检验的统计量及其分布。
与参数估计一样，假设检验也要根据样本数据进行统计推断。用于判断是否接受原假设 的统计量称为检验统计量。在实际应用时，检验统计量的选择及其分布要根据检验的具体内容、抽样的方式、样本容量的大小和总体方差是否已知等多种因素来确定，常用的检验统计量有 统计量、统计量、统计量及 统计量等。
（三）规定显著性水平 ，就是选择发生第一类错误的最大允许概率。
显著性水平 的大小，取决于发生第一类错误和第二类错误产生的后果。如果 取的较小，那么 将会较大，虽然否定一个真实原假设（弃真）的风险小了，其代价是增加了接受一个不真实原假设（取伪）的概率；反之，如果 取的较大，那么 将会较小，虽然接受一个不真实原假设（取伪）的的风险小了，其代价是增加了否定一个真实原假设（弃真）的概率。因此，要根据研究问题的需要选择一个合适的 ，通常 选为 、或 等。
（四）确定决策规则。
在选择好检验统计量和规定了显著性水平后，就可以根据
求出否定原假设和接受原假设的临界值，从而也就确定了否定域 。
（五）计算检验统计量的值，作出统计决策。
如果检验统计量的值落在否定域 里，则否定 ；否则，不否定 。
需要说明的是，显著性检验只对发生第一类错误的概率进行了控制，而不对发生第二类错误的概率加以限制。因此，当我们决定接受 时，并不意味着 一定为真，因为我们不能确定该决策有多大的可靠性。确切的说法是：在显著性水平为 时，根据这次试验得到的样本数据，不足以否定 。鉴于发生第二类错误的不确定性，通常在做决策时，统计学家建议我们采用“不否定 或不拒绝 ”的说法，而不采用“接受 ” 的说法。但是，要否定 ，只要一个反例就足够了。否定了 ，也就避免了第二类错误，所以根据样本数据，作出否定 的决策就具有了可靠性。
8.统计方法有哪些
统计方法有： 1、计量资料的统计方法 分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。
参数检验法主要为t检验和 方差分析（ANOVN，即F检验）等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验；当两个小 样本比较时要求两 总体分布为 正态分布且方差齐性，若不能满足以上要求，宜用t 检验或非参数方法（ 秩和检验）。
方差分析可用于两个以上 样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同，方差分析中又包含了多种不同的方法。
对于 定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和 单因素方差分析。 2、计数资料的统计方法 计数资料的统计方法主要针对四格表和R*C表利用检验进行分析。
检验或u检验，若不能满足 检验：当计数资料呈配对设计时，获得的四格表为配对四格表，其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R*C表可以分为双向无序，单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类，不同类的行列表根据其研究目的，其选择的方法也不一样。
3、等级资料的统计方法 等级资料（有序变量）是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中，常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等，对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题，这样的资料统计上称为等级资料。
统计方法的选择： 统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。
正确选择统计方法的依据是： ①根据研究的目的，明确研究试验设计类型、研究因素与水平数； ②确定数据特征（是否正态分布等）和样本量大小； ③ 正确判断统计资料所对应的类型（计量、计数和等级资料），同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算； 最后，还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法。
