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假设检验的原理 假设检验的原理 假设检验:统计学中的一种推论过程,通过样本统计量得出的差异作为一般性结论,判断总体参数之间是否存在差异 假设检验的实质是对可置信性的评价,是对一个不确定问题的决策过程,其结果在一定概率上正确的,而不是全部。 (1)两类假设 对于任何一种研究而言,其结果无外乎有两种可能,即是否符合我们预期。一般来说证伪一件事情比证实一件事容易,在行为科学的研究中,由于我们无法了解总体中除样本以外的个体情况,因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证明备择假设。 备则假设:因变量的变化、差异却是是由于自变量的作用 往往是我们对研究结果的预期,用H1表示。 虚无假设:实际上什么也没有发生,我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在 观察到的差异只是随机误差在起作用,用H0表示。 (2)小概率原理 小概率原理:小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的 至于什么就算小概率事件,那就是我们在计算前明确的决策标准,也就是显著性水平α。在检验过程中,我们假设虚无假设是真实的,同时计算出观测到的差异完全是由于随机误差所致的概率。之后将其与我们实现界定好的显著性水平比较,从而考虑是否依据小概率原理来拒绝虚无假设。 (3)两类错误 (本部分内容请参照实心信号检测论对照来看。 ——MJ注) Ⅰ型错误:当虚无假设正确时,我们拒绝了它所犯的错误,也叫α错误 研究者得出了处理有效果的结论,而实际上并没有效果,即所谓“无中生有” Ⅱ型错误:当虚无假设是错误的时候,我们没有拒绝所犯的错误,也叫β错误 假设检验未能侦查到实际存在的处理效应,即所谓“失之交臂” 两类检验的关系 ①α+β不一定等于1 ②在其他条件不变的情况下,α与β不可能同时减小或增大 (4)检验的方向性 单侧检验:强调某一方向的检验,显著性的百分等级为α 双侧检验:只强调差异不强调方向性的检验,显著性百分等级为α/2 本文来源:https://www.dywdw.cn/49c8c979168884868762d6d7.html