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SPSS基礎(chǔ)技巧假設(shè)檢驗(yàn)的內(nèi)涵及步驟
2016-09-11
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SPSS基礎(chǔ)技巧假設(shè)檢驗(yàn)的內(nèi)涵及步驟

問：假設(shè)檢驗(yàn)的內(nèi)涵及步驟

答：在假設(shè)檢驗(yàn)中，由于隨機(jī)性我們可能在決策上犯兩類錯(cuò)誤，一類是假設(shè)正確，但我們拒絕了假設(shè)，這類錯(cuò)誤是“棄真”錯(cuò)誤，被稱為第一類錯(cuò)誤；一類是假設(shè)不正確，但我們沒拒絕假設(shè)，這類錯(cuò)誤是“取偽”錯(cuò)誤，被稱為第二類錯(cuò)誤。一般來說，在樣本確定的情況下，任何決策無法同時(shí)避免兩類錯(cuò)誤的發(fā)生，即在避免第一類錯(cuò)誤發(fā)生機(jī)率的同時(shí)，會(huì)增大第二類錯(cuò)誤發(fā)生的機(jī)率；或者在避免第二類錯(cuò)誤發(fā)生機(jī)率的同時(shí)，會(huì)增大第一類錯(cuò)誤發(fā)生的機(jī)率。

人們往往根據(jù)需要選擇對(duì)那類錯(cuò)誤進(jìn)行控制，以減少發(fā)生這類錯(cuò)誤的機(jī)率。大多數(shù)情況下，人們會(huì)控制第一類錯(cuò)誤發(fā)生的概率。 發(fā)生第一類錯(cuò)誤的概率被稱作顯著性水平，一般用α表示，在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，是通過事先給定顯著性水平α的值而來控制第一類錯(cuò)誤發(fā)生的概率

在這個(gè)前提下，假設(shè)檢驗(yàn)按下列步驟進(jìn)行：

1、確定假設(shè)；

2、進(jìn)行抽樣，得到一定的數(shù)據(jù)；

3、根據(jù)假設(shè)條件下，構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并根據(jù)抽樣得到的數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在這次抽樣中的具體值；

4、依據(jù)所構(gòu)造的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布，和給定的顯著性水平，確定拒絕域及其臨界值；

5、比較這次抽樣中檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值與臨界值的大小，如果檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值在拒絕域內(nèi)，則拒絕假設(shè)；

到這一步，假設(shè)檢驗(yàn)已經(jīng)基本完成，但是由于檢驗(yàn)是利用事先給定顯著性水平的方法來控制犯錯(cuò)概率的，所以對(duì)于兩個(gè)數(shù)據(jù)比較相近的假設(shè)檢驗(yàn)，我們無法知道那一個(gè)假設(shè)更容易犯錯(cuò)，即我們通過這種方法只能知道根據(jù)這次抽樣而犯第一類錯(cuò)誤的最大概率（即給定的顯著性水平），而無法知道具體在多大概率水平上犯錯(cuò)。計(jì)算P值有效的解決了這個(gè)問題，P值其實(shí)就是按照抽樣分布計(jì)算的一個(gè)概率值，這個(gè)值是根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算出來的。

通過直接比較P值與給定的顯著性水平α的大小就可以知道是否拒絕假設(shè)，顯然這就代替了比較檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值與臨界值的大小的方法。而且通過這種方法，我們還可以知道在p值小于α的情況下犯第一類錯(cuò)誤的實(shí)際概率是多少，p＝0.03<α=0.05，那么拒絕假設(shè)，這一決策可能犯錯(cuò)的概率是0.03。需要指出的是，如果P>α，那么假設(shè)不被拒絕，在這種情況下，第一類錯(cuò)誤并不會(huì)發(fā)生。


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