文档介绍：第八章假设检验
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学****目标
假设检验的基本思想和原理
假设检验的步骤
一个总体参数的检验
两个总体参数的检验
P值的计算与应用
用Excel进行检验
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正常人的平均体温是37oC吗？
当问起健康的成年人体温是多少时，多数人的回答是37oC，这似乎已经成了一种共识。下面是一个研究人员测量的50个健康成年人的体温数据
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正常人的平均体温是37oC吗？
，
根据参数估计方法得到的健康成年人平均体温的95%的置信区间为(，)。研究人员发现这个区间内并没有包括37oC
因此提出“不应该再把37oC作为正常人体温的一个有任何特定意义的概念”
我们应该放弃“正常人的平均体温是37oC”这个共识吗？本章的内容就将提供一套标准统计程序来检验这样的观点
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假设检验的基本原理
怎样提出假设？
怎样做出决策？
怎样表述决策结果？
假设检验
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怎样提出假设？
假设检验的基本原理
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什么是假设? (hypothesis)
在参数检验中，对总体参数的具体数值所作的陈述
就一个总体而言，总体参数包括总体均值、成数、方差等
分析之前必需陈述
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什么是假设检验? (hypothesis test)
先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的统计方法
有参数检验和非参数检验
逻辑上运用反证法，统计上依据小概率原理
小概率是在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率
在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设
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原假设 (null hypothesis)
又称“0假设”，研究者想收集证据予以反对的假设，用H0表示
所表达的含义总是指参数没有变化或变量之间没有关系
最初被假设是成立的，之后根据样本数据确定是否有足够的证据拒绝它
总是有符号 , 或
H0 ： = 某一数值
H0 ： 某一数值
H0 ： 某一数值
例如, H0 ： 10cm
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也称“研究假设”,研究者想收集证据予以支持的假设(期望出现的结论作为备选假设)，用H1或Ha表示
所表达的含义是总体参数发生了变化或变量之间有某种关系
备择假设通常用于表达研究者自己倾向于支持的看法，然后就是想办法收集证据拒绝原假设，以支持备择假设
总是有符号 ≠,>或 <<
H1 ： 某一数值
H1 ： 某一数值
H1 ： <某一数值
备择假设
(alternative hypothesis)
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