【统计学】原假设备择假设对立假设 p值与检验统计量

一、单侧检验与双侧检验的判断与建立原假设

我们得先熟悉几个概念：显著性水平，p值以及检验统计量。

显著性水平：弃真的概率，犯第一类错误（原假设错误却拒绝了）的概率。在和p-value联系学习时应当按“显著性水平是公认的小事件发生的概率”这一原理来理解（检验中计算出来的p值小于小事件发生的概率，即统计量如此取值的发生概率很小，以至于不应当在本次试验中表现出来，因此认为一定是本来的原假设出错了才会导致统计量如此取值。）
显著性：一般指的是指两个群体的某些维度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。例如，“男性和女性之间的荷尔蒙水平存在显著性差异”，则代表这两者的差异是由系统因素引起的，而不是由偶然因素解释的。
P值（p-value) 是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率很小。而通过计算我们得出该检验的p值 (p value是我们根据某种检验的规则计算出来的，显著性水平是检验前事先规定的，比如说0.05），如果还要小于这个概率，根据小概率原理就有理由认为是原本的假设是有问题的，因此拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。
举例说明：比如说原假设H0：场内机器尺寸误差小于0.3，即尺寸误差总体均值小于0.3，我们计算出相应的统计量并发现该情况下的p值很小，小于规定的显著性水平——这种情况是十分极端的（当然我们假定了原假设是正确的）竟然都能在一次试验中出现，根据小概率原理我们认为一定是原假设错了，所以要拒绝原假设
我们从中可以得到的规律是，计算出的 p-value越小，越有充分的证据显示原假设是错的（计算出的比显著性水平还要小的、即这种极端的事件本不应该在一次实验中就出现）；在用P-value进行假设检验时，当p- value大于显著性水平则保留原假设或不拒绝原假设，小于显著性水平时则拒绝原假设。

单侧检验具有一个拒绝域，一个临界值,又分为左单侧和右单侧检验；双侧检验有两个拒绝域和两个临界值，每个拒绝域面积为α/2. 可以简单解释为，“检验统计量是否落入（左/右单侧、双边的）拒绝域中”，相应地，备择假设中的区间即是拒绝域（理由见下一部分）

关于双侧检验，这个文章可以了解到大致的内容：
带你搞明白单侧双侧T检验

二、原假设与备择假设（对立假设）的建立

如何建立假设并没有固定的统一标准，假设的确定取决于要检验的问题以及检验的目的。一般来说，在考试中一般都将希望证明的命题放在备择假设，而把原有的、传统的观点或结论放在原假设上。可以这么理解，传统的观点或结论并不是我们完全认可的，而是有所怀疑的。如果原有的传统的观点不容置疑，也就不需要检验了；当检验统计量落入拒绝域，我们也就有了充足的理由推翻原假设，我们则会考虑备择假设，即诞生了新理论。
举例如下：

某公司采用了某项可以使寿命延长到5000小时以上的新技术，为了检验新技术是否有效
原假设H0: 总体均值 <= 5000
备择假设H1：总体均值>5000
一项研究认为，从及格率上说，男生的数学学得比女生好，检验该结论是否正确。（即传统的观点都认为性别不影响数学成绩，或者女生的成绩比男生要好。）
原假设H0：女生及格率>=男生及格率
备择假设H1: 男生及格率>女生及格率

【统计学】原假设备择假设对立假设 p值与检验统计量相关推荐

800名科学家联名反对统计学意义，放弃P值“决定论”！
大数据文摘出品来源:Nature 编译:effy.籍缓显著性这一概念是支撑统计学发展的大厦. 统计学课本中写到:没有统计显著性则不能'证明'零假设(关于两组之间无差或者两个实验组和对照组的假设). ...
统计学中假设检验有关P值的讨论
摘要: 统计检验能有效确定从样本统计推断至总体时所犯错误的概率,其在医学.临床试验.观察性研究方面有着重要意义.近年来期刊编辑和统计顾问越来越关注医学文献中显着性检验和P值的过度使用和误解.为了澄清对 ...
【第90期】关于数据分析师的学习路线，这是我见过最全面的
导读:对于很多初入数据分析领域的小白来说,往往都会陷入迷茫.数据分析的坑很大,一旦走上这条路,就要明确基本方向,不然只会越走越偏,最后耗费力气,毫无收获. 比如你想要成为一名数据分析师,你就可以到招聘 ...
p值统计学意义_什么是统计意义？ P值定义以及如何计算
p值统计学意义 P values are one of the most widely used concepts in statistical analysis. They are used by ...
统计学学习日记：L10-假设检验p值
目录一.什么是p值二.双侧检验的p值三.单侧检验的p值四.假设检验中双侧假设和单侧假设的决策范式α 4.1 双侧检验 4.2 单侧检验五.总体均值的推断六.练习题一.什么是p值在假设检 ...
统计学中p值计算公式_大学统计学白上了？800 多科学家联名反对 “统计学意义”，P 值该废了...
[新智元导读]三位统计学家在 Nature 上发布公开信,号召科学家放弃追求 "统计学意义",这封公开信一周之内吸引了超过 800 名研究人员共同签署.大学里好不容易听懂的统计学, ...
双侧检验的p值和单侧检验_假设检验03----假设检验的步骤
假设检验的步骤 [经典四步] 1.提出原假设(Null Hypothesis) 和备择假设(Alternative Hypothesis) 2.设计检验统计量 3.给定显著性水平和确定相应的临界值 4 ...
检验int值在list中是否存在_R语言统计与绘图：卡方检验
卡方检验在计数资料中的应用,包括推断两个总体率或构成比之间有无差别.多个总体率或构成比之间有无差别.多个样本率间的多重比较.两个分类变量之间有无关联性.多维列联表的分析和频数分布拟合优度的卡方检验. ...
【数据分析】数据分析需要掌握的统计学理论基础知识
数据分析需要掌握的统计学理论基础知识最近在阅读徐麟老师的<数据分析师求职面试指南>,这本书系统性地描述了数据分析师的知识技能框架,非常值得阅读.对于一个数据分析师来说,统计学理论基础知识 ...
统计学——几种常见的假设检验
1.什么是假设检验? 假设检验(hypothesis testing),又称统计假设检验,是用来判断样本与样本.样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法.显著性检验是假设检验中最 ...

【统计学】原假设备择假设对立假设 p值与检验统计量

一、单侧检验与双侧检验的判断与建立原假设

二、原假设与备择假设（对立假设）的建立

【统计学】原假设备择假设对立假设 p值与检验统计量相关推荐

最新文章

热门文章

【统计学】原假设 备择假设 对立假设 p值与检验统计量

一、单侧检验与双侧检验的判断与建立原假设

二、原假设与备择假设（对立假设）的建立

【统计学】原假设 备择假设 对立假设 p值与检验统计量相关推荐

最新文章

热门文章

【统计学】原假设备择假设对立假设 p值与检验统计量

【统计学】原假设备择假设对立假设 p值与检验统计量相关推荐