假设检验的基本原理是什么

假设检验的基本原理是什么
假设检验的基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。假设检验又称统计假设检验，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。假设检验的基本思想是“小概率事件”原理，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。即为了检验一个假设H0是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据样本对假设H0做出接受或拒绝的决策。
假设检验的基本原理是什么有可能存在什么问题假设检验的思想和方法的根据是小概率原理，具体地说当我们对问题提出原假设和备择假设，并要检验“ 。
是否可信时，可以先假设原假设是正确的，在此假定下，经过一次抽样，若发生了一个小概率事件，可以根据“小概率事件在一次实验中几乎不可能发生”的理由，怀疑原假设原假设不真，而作出拒绝原假设的决定，反之，如果小概率事件没有发生，就没有理由拒绝衬原假设，从而接受原假设。

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由于抽样的随机性，利用小概率原理对原假设是否成立作出判断时，难免要犯两类错误。邱芳对该问题进行相关研究，结论如下：
（1）犯两类错误的概率是相互有关联的，当样本容量M固定时，犯第一类错误的概率的减小会导致犯另一类错误的增加。（2）犯第一类错误的概率可以通过适当改变检验的拒绝域来进行调整。

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（3）当样本容量n给定时，由于很难得到第二类错误的表达式，在实际应用中，一般只是对犯第一类错误的概率加以控制，特别是在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想的结果的反面。
（4）当零假设不真时，参数的真值越接近零假设下的值时，犯第二类错误的概率就越大。
（5）要同时降低犯两类错误的概率，需要增加样本容量。
数理统计中u代表什么1．假设检验的原理
假设检验：统计学中的一种推论过程，通过样本统计量得出的差异作为一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异
假设检验的实质是对可置信性的评价，是对一个不确定问题的决策过程，其结果在一定概率上正确的，而不是全部。
（1）两类假设
对于任何一种研究而言，其结果无外乎有两种可能,即是否符合我们预期。一般来说证伪一件事情比证实一件事容易，在行为科学的研究中，由于我们无法了解总体中除样本以外的个体情况，因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证明备择假设。
备则假设：因变量的变化、差异却是是由于自变量的作用
往往是我们对研究结果的预期，用H1表示。
虚无假设：实际上什么也没有发生，我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在
观察到的差异只是随机误差在起作用，用H0表示。
（2）小概率原理
小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的
至于什么就算小概率事件，那就是我们在计算前明确的决策标准，也就是显著性水平α 。在检验过程中，我们假设虚无假设是真实的，同时计算出观测到的差异完全是由于随机误差所致的概率。之后将其与我们实现界定好的显著性水平比较，从而考虑是否依据小概率原理来拒绝虚无假设。

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