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一、假設檢驗的涵義及目的

假設檢驗是抽樣推斷的一項重要內容，是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征所作的假設是否可信的一種統計方法。因此，凡屬于研究總體的數量變化是否按照我們預期的規律性要求的問題都屬于統計假設檢驗的討論范圍。檢驗的目的在于判斷原假設的總體和現在實際的總體是否發生了顯著差異。

二、假設檢驗與區間估計關系

假設檢驗可以看成是區間估計中置信區間的另一種表達方式。置信區間可看作是所有可能接受的假設的集合。

區間估計實際上是在一定的概率保證程度下，利用樣本資料及計算得到的有關數據，推算總體參數可能存在的范圍，而假設檢驗是利用樣本資料所含信息，判斷差異是否顯著。

三、顯著性水平

顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小于給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大于這個標準則為接受區間，對顯著水平的理解必須把握以下二點：第一，顯著性水平不是一個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。第二，統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。

四、假設命題

假設一般包括兩部分：原假設H0和H1備擇假設。原假設又稱虛無假設或零假設，其建立的依據是已有的、具有穩定性的經驗看法。如果沒有發生條件的變化，是不會被輕易否定的。備擇假設又稱擇一假設，即原假設被否定之后而采取的邏輯對立假設。

五、假設檢驗的程序

第一步：建立統計假設;

第二步：選擇檢驗的顯著性水平;

第三步：確立檢驗統計量，并依據樣本信息計算檢驗統計量的實際值;

第四步：將實際求得的檢驗統計量取值與臨界值進行比較，做出拒絕或接受原假設的決策。如果超過臨界值拒絕接受原假設，小于臨界值則不能拒絕原假設。

六、假設檢驗的類型

1、雙側檢驗──指當我們所關心的問題是要檢驗樣本平均數和總體平均數，或樣本成數與總體成數有沒有顯著差異而不問差異的方向是正差或負差時，所采用的一種統計檢驗方法，在雙側檢驗中，原假設取等式.

七、總體平均數和總體成數的假設檢驗

總體平均數的假設檢驗就是通過抽樣平均數與原檢驗總體平均數的對比，來判斷所要檢驗的總體平均數與原平均數是否發生顯著性差異;總體成數的假設檢驗就是通過抽樣成數與原檢驗總體成數的對比，來判斷所要檢驗的總體成數與原總體成數是否發生顯著性差異。學習時，要掌握其實際臨界值t的計算公式。

八、統計假設的兩類錯誤

當我們把真實的原假設當成假的加以拒絕稱為第一類錯誤，也稱棄真錯誤，犯第一類錯誤的概率就是顯著性水平大小;當我們把不真實的原假設當作真的加以接受，稱為第二類錯誤，也稱納偽錯誤，犯第二類錯誤的概率是不確定的。在檢驗決策時，我們當然希望所有的原假設都能做到接受，所有的不真實假設都被拒絕，做到既降低犯第一類錯誤的可能性，也減少犯第二類錯誤的概率水平，但事實上兩類錯誤是一對矛盾，因此，在樣本容量不變情況下，要想同時減少兩類錯誤是不可能的，只有通過擴大樣本容量辦法才能同時減少犯兩類錯誤的可能性。

九、符號檢驗與秩和檢驗

符號檢驗與秩和檢驗是兩種非參數統計檢驗方法，即在對統計分布不作任何限制性假設的統計檢驗，也稱為自由分布檢驗或無分布檢驗。

符號檢驗是建立在以“+”或“-”兩個差數符號表示樣本檢驗數據與假設參數值之間的關系基礎上，該方法既可用于單樣本場合，也可用于配對樣本場合。秩和檢驗用于檢驗兩個獨立的樣本是否來自具有相同位置特征總體。

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（責任編輯：中大編輯）

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