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五假设检验的步骤（第1页）

五、假设检验的步骤

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一个完整的假设检验过程和具体分析步骤，包括以下五个方面的内容：

第一，根据问题要求，提出虚无假设和备择假设。

以平均数的显著性检验为例，其假设检验有下面三种类型：①H0：μ1=μ0，H1：μ1≠μ0，为双侧检验；②H0：μ1≥μ0，H1：μ1＜μ0，为单侧（左侧）检验；③H0：μ1≤μ0，H1：μ1＞μ0，为单侧（右侧）检验。

这三个假设检验的拒绝域如图8-8、图8-9、图8-10所示。

图8-8总体均值双侧检验拒绝域示意图

图8-9总体均值单侧（左侧）检验拒绝域示意图

图8-10总体均值单侧（右侧）检验拒绝域示意图

第二，选择适当的检验统计量。

样本来自总体，包含着关于总体参数的信息，然而，直接用样本原始观测值检验假设是困难的，必须借助于根据样本构造出的统计量，而且对不同类型的问题需要选择不同的检验统计量。

第三，规定显著性水平α。

在假设检验中有可能会犯错误。

如果虚无假设正确却把它当成错误的加以拒绝，犯这类错误的概率用α表示，α就是假设检验中的显著性水平。

显著性水平确定以后，拒绝域也随之而定，而且对于不同的假设形式，拒绝域是不同的。

显著性水平的大小应根据研究问题的实际情况而定，对于接受备择假设而言，若要求结果比较精确，则显著性水平α应小一些；反之，若要求结果不那么精确，则α可稍大一些。

值得注意的是，显著性水平的大小有时会影响假设检验的结果。

如对同一问题，当α=0.05时拒绝了虚无假设，当α=0.01时就可能接受虚无假设。

第四，计算检验统计量的值。

根据样本资料计算出检验统计量的具体值。

第五，做出决策。

根据显著性水平α和统计量的分布，查相应的统计表，查找接受域和拒绝域的临界值，用计算出的统计量的具体值与临界值相比较，做出接受虚无假设或拒绝虚无假设的决策。

另外，在假设检验中需要注意的是，在处理调查或实验数据时，经常讨论的有关两个平均数、两个比率、两个方差、两个相关系数这些统计值之间的差异问题，一般分为两种情况：①样本统计量与相应总体参数的差异；②两个样本统计量之间的差异。

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