假设检验是什么概念

假设检验是统计学中的一种方法，用于根据样本数据对总体参数进行推断。它帮助我们确定观察到的差异是否由随机变异引起，还是具有统计学意义的差异。以下是假设检验的基本步骤：

1. 建立假设 ：

零假设（H0） ：通常表示没有显著差异或效应，是我们想要拒绝的假设。

备择假设（H1） ：与原假设对立的假设，表明存在某种差异或效应。

2. 选择统计量 ：

根据问题的需要，选择一个在零假设成立时分布已知的统计量。

3. 计算统计量 ：

使用样本数据计算出统计量的值。

4. 确定显著性水平 ：

通常设定一个显著性水平（如0.05），表示如果零假设为真，那么观测到的样本统计量值出现的概率。

5. 作出判断 ：

如果计算出的统计量值对应的概率小于显著性水平，则拒绝零假设，接受备择假设。

如果计算出的统计量值对应的概率大于或等于显著性水平，则不能拒绝零假设。

假设检验的基本思想是小概率反证法，即如果零假设为真，那么观测到当前样本或更极端样本的概率很小（通常小于预先设定的显著性水平）。如果这种情况发生了，我们通常会拒绝零假设，认为存在足够的证据支持备择假设。

假设检验在科学研究、市场研究、质量控制等地方有广泛应用，是数据分析人员必须掌握的技能之一

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