假设检验假设检验在统计方法中的地位什么是假设检验?(hypothesistest)假设检验的基本思想假设检验的基本思想假设检验中的小概率原理假设检验的基本思想二、假设检验的步骤提出零假设H0与备择假设H1选择适当的检验统计量，并计算具体数值规定显著性水平，计算临界值，指定拒绝域。将统计量的值与临界值比较，作出决策■统计量的值落在拒绝域，拒绝H0，否则不拒绝H0■可以直接利用P值作出决策(一)提出原假设和备择假设什么是备择假设？(alternativehypothesis)与原假设对立的假设，也称“研究假设”研究者想收集证据予以支持的假设，总是有不等号:,或表示为H1H1：≠某一数值,<或某一数值例如,H1：≠3190(克)，<或3190(克)原假设与备择假设的确定原假设与备择假设的确定【例】由统计资料得知，2005年某地新生儿的平均体重为3190克，现从2006年的新生儿中随机抽取100个，测得其平均体重为3210克，问2006年的新生儿与2005年相比，体重有无显著差异。试陈述用于检验的原假设与备择假设双侧检验与单侧检验备择假设没有特定的方向性，并含有符号“”的假设检验，称为双侧检验或双尾检验(two-tailedtest)备择假设具有特定的方向性，并含有符号“>”或“<”的假设检验，称为单侧检验或单尾检验(one-tailedtest)备择假设的方向为“<”，称为左侧检验备择假设的方向为“>”，称为右侧检验双侧检验与单侧检验(假设的形式)（二）选择适当的检验统计量什么是检验统计量？(teststatistic)1.根据样本观测结果计算得到的，并据以对原假设和备择假设作出决策的某个样本统计量2.对样本估计量的标准化依据原假设H0为真点估计量的抽样分布1.选择统计量时，需考虑：是大样本还是小样本总体方差已知还是未知2.检验统计量的基本形式为（三）规定显著性水平，计算临界值、拒绝域显著性水平(significantlevel)拒绝域显著性水平和拒绝域(双侧检验)显著性水平和拒绝域(双侧检验)双侧检验（显著性水平和拒绝域）单侧检验（显著性水平和拒绝域）左侧检验（显著性水平和拒绝域）左侧检验（显著性水平和拒绝域）右侧检验（显著性水平和拒绝域）右侧检验（显著性水平和拒绝域）（四）作出统计决策利用P值进行决策什么是P值?(P-value)双侧检验的P值左侧检验的P值右侧检验的P值利用P值进行检验(决策准则)假设检验结论的表述三、假设检验中的两类错误(决策风险)假设检验中的两类错误如，某学生数学成绩在某次考试中远超之前，老师不得不承认他的数学水平有了显著提高。但这时教师犯了第一类错误，即拒绝了“该生水平没有显著变化”这一正确假设。再如，还是这名学生，经过了长时间的努力后，他的数学水平实际上已经显著提高了。但是考试的时候没有发挥好，比以前没有多少提高，老师就只能认为该生的数学水平没有显著的提高。这时教师犯的是第二类错误，即接受了“该生成绩没有显著变化”这一错误的假设。H0:无罪错误和错误的关系总体均值的检验(作出判断)假设检验的基本思想原假设与备择假设的确定1.选择统计量时，需考虑：是大样本还是小样本总体方差已知还是未知2.检验统计量的基本形式为显著性水平(significantlevel)（四）作出统计决策左侧检验的P值如，某学生数学成绩在某次考试中远超之前，老师不得不承认他的数学水平有了显著提高。但这时教师犯了第一类错误，即拒绝了“该生水平没有显著变化”这一正确假设。再如，还是这名学生，经过了长时间的努力后，他的数学水平实际上已经显著提高了。但是考试的时候没有发挥好，比以前没有多少提高，老师就只能认为该生的数学水平没有显著的提高。这时教师犯的是第二类错误，即接受了“该生成绩没有显著变化”这一错误的假设。