如何确定假设检验的方法?

Question

如何确定假设检验的方法?

Answer 1

统计学中假设检验的基本步骤：
1.建立假设,确定检验水准α
假设有零假设（H0）和备择假设（H1）两个,零假设又叫作无效假设或检验假设.H0和H1的关系是互相对立的,如果拒绝H0,就要接受H1,根据备择假设不同,假设检验有单、双侧检验两种.
检验水准用α表示,通常取0.05或0.10,检验水准说明了该检验犯第一类错误的概率.
2.根据研究目的和设计类型选择适合的检验方法
这里的检验方法,是指参数检验方法,有u检验、t检验和方差分析三种,对应于不同的检验公式.对双样本资料,要注意区分成组设计和配对设计的资料类型.如果资料里有"配成对子"字样,或者是对同一对象用两种方法来处理,一般就可以判定是配对设计资料.
3.确定P值并作出统计结论
u检验得到的是u统计量或称u值,t检验得到的是t统计量或称t值.方差分析得到的是F统计量或称F值.将求得的统计量绝对值与界值相比,可以确定P值.
当α＝0.05时,u值要和u界值1.96相比较,确定P值.如果u＜1.96,则P＞0.05.反之,如u＞1.96,则P＜0.05.t值要和某自由度的t界值相比较,确定P值.如果t值＜t界值,故P＞0.05.反之,如t＞t界值,则P＜0.05.
相同自由度的情况下,单侧检验的t界值要小于双侧检验的t界值,因此有可能出现算得的t值大于单侧t界值,而小于双侧t界值的情况,即单侧检验显著,双侧检验未必就显著,反之,双侧检验显著,单侧检验必然会显著.即单侧检验更容易出现阳性结论.
当P＞0.05时,接受零假设,认为差异无统计学意义,或者说二者不存在质的区别.当P＜0.05时,拒绝零假设,接受备择假设,认为差异有统计学意义,也可以理解为二者存在质的区别.但即使检验结果是P＜0.01甚至P＜0.001,都不说明差异相差很大,只表示更有把握认为二者存在差异.