假設(shè)檢驗(yàn)問題是統(tǒng)計(jì)推斷中的一類重要問題，小編在之前給大家整理，分享過假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟，今天給大家?guī)淼氖浅Ｒ姷?a href='/map/jiashejianyan/' style='color:#000;font-size:inherit;'>假設(shè)檢驗(yàn)方法，希望對(duì)大家有所幫助。

一、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念

假設(shè)檢驗(yàn)是用來判斷樣本與樣本之間，以及樣本與總體之間的差異，是由抽樣誤差引起的，還是本質(zhì)差別造成的一種方法。其基本原理是先對(duì)總體的特征作出某種假設(shè)，然后通過抽樣研究的統(tǒng)計(jì)推理，對(duì)此假設(shè)應(yīng)該被拒絕還是接受作出推斷。

其基本思想為小概率反證法思想。小概率思想認(rèn)為小概率事件在一次試驗(yàn)中基本上不可能發(fā)生，在這種方法下，我們先對(duì)總體的特征作出某種假設(shè)，這一假設(shè)大概率能夠成立，但假如在一次試驗(yàn)中，試驗(yàn)結(jié)果與原假設(shè)相背離，也就代表著小概率事件發(fā)生了，那我們就有理由對(duì)原假設(shè)的真實(shí)性產(chǎn)生懷疑，從而拒絕這一假設(shè)。如果并沒有與原假設(shè)相背離的實(shí)驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)，那么久不能拒絕原假設(shè)，從而需要接受原假設(shè)。

在假設(shè)檢驗(yàn)中小概率常記為α，稱為顯著性水平。原假設(shè)，記作H0.與H0相反的假設(shè)叫做備擇假設(shè)，代表著原假設(shè)被拒絕時(shí)而應(yīng)接受的假設(shè)，記作H1.

二、常見的假設(shè)檢驗(yàn)方法

1.T檢驗(yàn)

又叫做student t檢驗(yàn)，即Student's t test，通常用于樣本含量較小(一般n<30)，總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布。目的為：比較樣本均數(shù)所代表的未知總體均數(shù)μ和已知總體均數(shù)μ0.

1)若要評(píng)斷一個(gè)總體中的小樣本平均數(shù)與總體平均值之間的差異程度，其統(tǒng)計(jì)量T值的計(jì)算公式為：

2)若要評(píng)斷兩組樣本平均數(shù)之間的差異程度，其統(tǒng)計(jì)量T值的計(jì)算公式為：

T檢驗(yàn)適用條件：

(1) 已知一個(gè)總體均數(shù);

(2)能夠得到一個(gè)樣本均數(shù)及該樣本標(biāo)準(zhǔn)差;

(3) 樣本是來自正態(tài)或者是近似正態(tài)總體。

2.U檢驗(yàn)(Z檢驗(yàn))

Z檢驗(yàn)是通常用于大樣本(也就是樣本容量>30)平均值差異性檢驗(yàn)的方法。是用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的理論來推斷差異發(fā)生的概率，從而對(duì)兩個(gè)平均數(shù)的差異進(jìn)行比較，判斷該差異是否顯著。

Z檢驗(yàn)步驟：

（1）建立假設(shè) H0:μ1 = μ2 ，也就是先假定兩個(gè)平均數(shù)之間沒有顯著差異。

(2)比較樣本均值和總體均值

比較兩個(gè)樣本的平均值

(3)對(duì)計(jì)算所得Z值與理論Z值進(jìn)行比較，推斷發(fā)生的概率，依據(jù)Z值與差異顯著性關(guān)系表作出判斷。

3.卡方檢驗(yàn)

卡方檢驗(yàn)又叫做X2檢驗(yàn)，簡單來說就是，檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間有沒有關(guān)系。

卡方檢驗(yàn)屬于非參數(shù)檢驗(yàn)，通常是用來比較兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本率(構(gòu)成比)，以及兩個(gè)分類變量的關(guān)聯(lián)性分析?；舅枷霝椋罕容^理論頻數(shù)和實(shí)際頻數(shù)的吻合程度或者擬合優(yōu)度問題。

X2計(jì)算公式為：

4.F 檢驗(yàn)

F 檢驗(yàn)是為檢驗(yàn)方差是否有顯著性差異。經(jīng)常被叫做，聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)(joint hypotheses test)，也可以叫做方差比率檢驗(yàn)、方差齊性檢驗(yàn)。

F 檢驗(yàn)為一種在零假設(shè)(null hypothesis, H0)情況之下，統(tǒng)計(jì)值服從F-分布的檢驗(yàn)。

F 檢驗(yàn)計(jì)算公式