第二章統(tǒng)計推斷假設(shè)檢驗的原理與過程

假設(shè)檢驗的原理與過程（u檢驗為例）

（提出假設(shè)→抽取樣本→作出決策）抽取隨機樣本均值

X=20我認為人口的平均年齡是50歲提出假設(shè)

拒絕假設(shè)!

別無選擇.作出決策某地區(qū)人口的平均年齡是50歲已知總體抽樣分布—正態(tài)分布...因此我們拒絕假設(shè)

=50,因為小概率...如果這是總體的真實均值樣本均值m0

=50H0這個值不像我們應(yīng)該得到的樣本均值...20正態(tài)分布標準正態(tài)分布構(gòu)造統(tǒng)計量提出假設(shè)并構(gòu)造統(tǒng)計量U變換：為了能使正態(tài)分布應(yīng)用起來更方便一些，可以將x作一變換，令：隨機變量u服從標準正態(tài)分布，記為：u～N（0，1）u變換u=0樣本統(tǒng)計量（確定顯著性水平與拒絕域）

臨界值臨界值a/2a/2

樣本統(tǒng)計量拒絕域拒絕域接受域1-置信水平做出統(tǒng)計推斷或決策一雙側(cè)檢驗顯著性水平==小概率標準（事先給定）==界定拒絕（接受）域推斷或決策概率區(qū)域（確定顯著性水平與拒絕域）

H0值臨界值a樣本統(tǒng)計量拒絕域接受域1-置信水平二單側(cè)檢驗推斷或決策概率區(qū)域推斷或決策概率區(qū)域（1）對所研究的總體提出假設(shè)（2）構(gòu)造、計算檢驗統(tǒng)計量無效假設(shè)正確服從一種分布，如u、t、F分布等

也代表著一種差異（3）假設(shè)正確的概率保證原假設(shè)為真時，觀察樣本所引起的（大于）差異的概率；

含義是差異由抽樣誤差所致的概率統(tǒng)計量出現(xiàn)的概率做出統(tǒng)計推斷概率大?。ㄐ「怕示芙^==不該發(fā)生的小概率事件發(fā)生了）假設(shè)檢驗過程總結(jié)顯著性水平

小概率標準

拒絕（接受）域【例4-1】測定了某品種37頭牛犢100g血液中總蛋白的含量，其平均數(shù)為4.263g；該品種成年母牛100g血液中總蛋白含量為7.570g，標準差為1.001。問該品種牛犢和成年母牛血液中總蛋白含量是否存在顯著差異？（1）提出假設(shè)H0：μ=7.570gHA：μ≠7.570g（2）計算

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上一張

牛犢和成年母牛間血液中總蛋白含量無顯著差異牛犢和成年母牛間血液中總蛋白含量存在顯著差異雙尾（側(cè)）檢驗（3）查表、推斷P＜0.01說明牛犢和成年母牛間血液中總蛋白含量存在極顯著差異。差異極顯著

否定無效假設(shè)H0

，接受備擇假設(shè)HA

總體標準誤：計算公式：【例4-1】測定了某品種37頭牛犢100g血液中總蛋白的含量，其平均數(shù)為4.263g；該品種成年母牛100g血液中總蛋白含量為7.570g，標準差為1.001。問該品種牛犢血液中總蛋白含量是否顯著低于成年母牛？（請作單側(cè)檢驗或）（1）提出假設(shè)（2）計算

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牛犢血液中總蛋白含量顯著高于成年母牛單尾（側(cè)）檢驗左尾（側(cè)）檢驗牛犢血液中總蛋白含量顯著低于成年母牛（3）查表、推斷P＜0.01說明犢牛血液中總蛋白含量極顯著低于成年母牛差異極顯著

否定無效假設(shè)H0，接受備擇假設(shè)HA

總體標準誤：計算公式：【例4-1】測定了某品種37頭牛犢100g血液中總蛋白的含量，其平均數(shù)為7.570g；該品種成年母牛100g血液中總蛋白含量為4.263g，標準差為1.001。問該品種牛犢血液中總蛋白含量是否顯著高于成年母牛？（請作單側(cè)檢驗或）（1）提出假設(shè)（2）計算

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牛犢血液中總蛋白含量顯著低于成年母牛單尾（側(cè)）檢驗右尾（側(cè)）檢驗牛犢血液中總蛋白含量顯著高于成年母牛（3）查表、推斷P＜0.01差異極顯著

否定無效假設(shè)H0，接受備擇假設(shè)HA

總體標準誤：計算公式：說明犢牛血液中總蛋白含量極顯著高于成年母牛雙側(cè)檢驗t檢驗兩尾檢驗是應(yīng)用最廣泛的一種檢驗方法，但有的時候，我們的目的非常明確，即所抽樣本只可能是大于總體平均值，或只可能是小于總體平均值：例如：某種新型針劑只可能好于常規(guī)針劑；某些有毒物質(zhì)只能對被試動物產(chǎn)生毒害作用，等等這一類試驗的數(shù)據(jù)假設(shè)檢驗其備擇