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1、假设检验ppt课件Contents目录假设检验概述假设检验的步骤参数假设检验非参数假设检验假设检验的注意事项假设检验概述01定义与目的定义假设检验是一种统计推断方法，通过样本数据对总体参数进行判断。目的验证或拒绝关于总体参数的假设，从而对总体参数做出推断。小概率事件原理如果小概率事件在一次试验中发生了，则认为原假设不成立。反证法先假设原假设成立，然后根据样本数据和统计原理推导出一个矛盾的结论，从而拒绝原假设。决策理论根据样本数据和决策准则，做出接受或拒绝原假设的决策。假设检验的基本思想单侧检验与双侧检验根据备择假设的方向性，假设检验可以分为单侧检验和双侧检验。参数检验与非参数检验根据总体参数是
2、否已知，假设检验可以分为参数检验和非参数检验。独立样本与配对样本根据样本数据是否独立，假设检验可以分为独立样本和配对样本。假设检验的类型030201假设检验的步骤02根据研究问题或目标，提出一个或多个关于总体参数的假设。假设可以是双侧的或单侧的，这取决于研究问题和所关心的是参数的哪个范围。建立假设双侧或单侧提出假设根据研究问题的要求和预期的效应大小，计算所需的样本量。计算样本量样本量的大小取决于多个因素，如总体大小、效应大小、误差率等。考虑因素确定样本量从总体中随机选择样本，确保样本的代表性和随机性。选择样本根据研究设计和所使用的测量工具收集数据。收集数据收集数据计算统计量根据所收集的数据和所
3、使用的统计方法，计算统计量。做出推断根据统计量和临界值，做出关于假设的推断。做出推断解释结果解释统计推断的结果，并考虑其实际意义和重要性。要点一要点二报告结论清晰、准确地报告研究结论，并指出研究的局限性和未来研究方向。结论参数假设检验03VS针对单一参数进行检验，确定参数是否符合预期。详细描述在单参数假设检验中，我们通常会对单一的参数进行检验，以确定该参数是否符合预期。例如，在研究某药物对血压的影响时，我们可以假设该药物对血压无影响，然后通过收集数据来验证这个假设。总结词单参数假设检验单参数假设检验需要确定原假设和备择假设。总结词在单参数假设检验中，我们需要明确提出原假设和备择假设。原假设通常
4、是我们要检验的假设，而备择假设则是与原假设相对的假设。例如，在上述药物对血压影响的例子中，原假设可能是“药物对血压无影响”，而备择假设则是“药物对血压有影响”。详细描述基于样本数据做出推断。在单参数假设检验中，我们需要根据收集到的样本数据来做出推断。通常会计算出统计量，并根据统计量的值来决定是否拒绝原假设。如果统计量的值达到了某个临界值，我们就拒绝原假设，否则就接受原假设。总结词详细描述单参数假设检验总结词同时对两个参数进行检验，判断两个参数是否符合预期。详细描述在双参数假设检验中，我们需要同时对两个参数进行检验，以确定这两个参数是否符合预期。例如，在研究某药物对血压和心率的影响时，我们可以假
5、设该药物对血压和心率均无影响，然后通过收集数据来验证这个假设。双参数假设检验总结词需要确定两个参数的原假设和备择假设。详细描述在双参数假设检验中，我们需要明确提出两个参数的原假设和备择假设。同样地，原假设通常是我们要检验的假设，而备择假设则是与原假设相对的假设。例如，在上述药物对血压和心率影响的例子中，原假设可能是“药物对血压和心率均无影响”，而备择假设则是“药物对血压和心率有影响”。双参数假设检验基于样本数据做出推断。总结词与单参数假设检验类似，在双参数假设检验中，我们也需要根据收集到的样本数据来做出推断。通常会计算出两个统计量，并根据这两个统计量的值来决定是否拒绝原假设。如果统计量的值达到
6、了某个临界值，我们就拒绝原假设，否则就接受原假设。详细描述双参数假设检验总结词针对多个参数进行检验，判断这些参数是否符合预期。详细描述在多参数假设检验中，我们需要对多个参数进行检验，以确定这些参数是否符合预期。例如，在研究某药物对多种生理指标的影响时，我们可以假设该药物对所有生理指标均无影响，然后通过收集数据来验证这个假设。多参数假设检验需要确定多个参数的原假设和备择假设。总结词在多参数假设检验中，我们需要明确提出多个参数的原假设和备择假设。同样地，原假设通常是我们要检验的假设，而备择假设则是与原假设相对的假设。例如，在上述药物对多种生理指标影响的例子中，原假设可能是“药物对所有生理指标均无影
7、响”，而备择假设则是“药物对某些生理指标有影响”。详细描述多参数假设检验总结词基于样本数据做出推断。详细描述与单参数和双参数假设检验类似，在多参数假设检验中，我们也需要根据收集到的样本数据来做出推断。通常会计算出多个统计量，并根据这些统计量的值来决定是否拒绝原假设。如果统计量的值达到了某个临界值，我们就拒绝原假设，否则就接受原假设。多参数假设检验非参数假设检验04卡方检验适用于计数数据的拟合优度检验以及两个或多个率的比较。原理通过比较实际观测频数与期望频数，计算卡方值，依据卡方分布和自由度确定概率P值。步骤选择检验对象、确定样本量、收集数据、计算实际频数与期望频数、计算卡方值、比较P值与显著性
8、水平。适用范围123适用于配对设计或小样本数据的比较。适用范围通过比较两组数据的差值符号进行检验，依据大样本近似正态分布计算概率P值。原理确定样本量、收集数据、计算差值、统计差值符号、计算概率P值、比较P值与显著性水平。步骤符号检验适用范围原理步骤秩和检验适用于等级数据和连续数据，尤其适用于小样本或等级数据。将数据排序后，利用秩次代替实际数值进行统计分析，依据概率分布计算概率P值。收集数据、对数据进行排序、将数据转换为秩次、选择适当的统计模型、计算概率P值、比较P值与显著性水平。假设检验的注意事项05123样本应具有代表性，能够反映总体特征。避免选择特殊或极端的样本，以免影响检验结果。在可能的情况下，应采用随机抽样的方法来获取样本。样本代表性假设检验的局限性01假设检验只能对提出的假设做出拒绝或接受的决定，无法给出肯定结论。02假设检验的结果受到样本大小和显著性水平的影响，存在一定误差率。对于非参数检验，其假设检验的局限性更为明显，需要谨慎使用。03避免对假设检验的误解，如将其视为确定性的结论。避免对统计软件的过度依赖，应理解其输出结果的解释。避免在数据不符合正态分布或方差齐性等假设时使用参数检验方法。避免常见错误THANKS