统计学中方差分析和假设检验有什么区别?

假设检验的基本思想是小概率反证思想。根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知。由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。假设检验的方法假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。假设是否正确，要用从总体中抽出的样本进行检验，与此有关的理论和方法，构成假设检验的内容。设A是关于总体分布的一项命题，所有使命题A成立的总体分布构成一个集合h0，称为原假设(常简称假设)。使命题A不成立的所有总体分布构成另一个集合h1，称为备择假设。

假设检验的基本思想是（） A.中心极限定理 B.小概率原理 C.大数定律 D.置信区间 正确答案：A

只知道基本思想是小概率反证法思想。

假设检验的基本思想是小概率反证法思想.小概率思想是指小概率事件（P

假设检验的基本思想是小概率反证法思想.基本依据是“小概率原理”.所谓小概率原理就是:概率很小的随机事件在一次试验中一般不会发生.根据这一原理,我们从H0 出发,在一定的显著性水平α下,从总体中抽取一个子样进行检验,在H0 成立的条件下,若发现“相应统计量(即随机变量) 取到此子样代入统计量后的值”是一个小概率事件,亦即小概率事件在一次试验中发生了,这与“小概率原理”矛盾,所以,此时就拒绝H0 并接受H1 ;反之,就只有被迫接受H0 . 假设检验的一般步骤 1) 根据实际问题提出原假设H0与备选假设H1,即说明需要检验的假设的具体内容； 2) 选择适当的检验统计量,并在原假设H0成立的条件下确定该统计量的分布及原H0的拒绝域的形式； 3) 按问题的具体要求,选取适当的显著性水平α,并根据统计量的分布查表,确定对应于α的临界值,求出H0的拒绝域； 我真无聊,竟然来回答数学问题 o(╯□╰)o

假设检验(HypothesisTesting)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。

假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。一、假设检验1、含义：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。其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。2、基本思想：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。二、基本步骤：1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0(样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的)；备择假设的符号是H1(样本与总体或样本与样本间存在本质差异)。预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。三、检验方法1、t检验是英国统计学家Cosset在1908年以笔名“student”发表的，因此亦称student"t检验。t检验是用t分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两总体均数的差异是否有统计学意义，主要用于样本含量较小(如n<60)，总体标准差σ未知，呈正态分布的计量资料。2、采用F检验检验方差齐性，要求样本均来自正态分布的总体。检验统计量F等于两样本的较大方差S1比较小方差S2，统计学家为应用的方便编制了的F分布临界值表，求得F值后，查F界值表得P值（F值愈大，P值愈小），然后按所取的α水准做出推断结论。3、Z检验又称U检验，是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法（总体的方差已知）。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

假设检验是检验总体指标的假设是否成立。假设检验的概念：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。假设检验的基本原理：假设检验的基本原理是先对总体的特征作出某种假设，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作出推断。假设检验的基本思想：假设检验的基本思想是反证法思想和小概率事件原理。反证法的思想是首先提出假设（由于未经检验是否成立，所以，称为零假设、原假设或无效假设）。然后，用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，拒绝它；如果可能性大，还不能认为它不成立。假设检验的作用：1、总体参数的估计与推断：在实际研究中，我们往往无法得到整个总体的所有数据，但可以通过抽样得到总体的样本数据。通过假设检验可以对总体参数进行估计和推断，例如总体均值、总体比例和总体方差等。通过得到样本数据的抽样分布，使用假设检验可以进行总体参数的点估计和区间估计。2、研究因素差异的显著性：假设检验可以用来研究因素差异的显著性，这些因素可能包括产品不同款式、时间因素和地域因素等。通过对两组或多组数据进行假设检验，可以比较其差异是否显著，并从而推断出因素的影响程度。3、验证假设是否成立：假设检验可以用来验证假设是否成立，例如某种新药是否有明显的治疗效果。通过设置假设和检验统计量，可以对药物疗效进行验证，为进一步的临床试验提供依据。在社会科学研究中，我们也可以通过假设检验来验证研究假设是否成立。

假设检验的基本原理如下：从总体中随机抽样，由样本信息推断总体特征，除了参数估计方法，在实际中会产生这样的问题：某一样本均数是否来自于某已知均数的总体？两个不同样本均数是否来自均数不相等的总体？要想解决这类问题，就需要用到假设检验了。假设检验过去称为显著性检验（significance test）。它是利用小概率反证法思想，从问题的对立面（ H0）出发间接判断要解决的问题（H1）是否成立。也就是说小概率事件是基本不可能发生的，在H0成立的条件下计算检验统计量（test statistic），利用H0当中的条件来进行计算，然后根据获取的P值来进行判断。假设检验过去称为显著性检验（significance test）。它是利用小概率反证法思想，从问题的对立面（ H0）出发间接判断要解决的问题（H1）是否成立。也就是说小概率事件是基本不可能发生的，在H0成立的条件下计算检验统计量（test statistic），利用H0当中的条件来进行计算，然后根据获取的P值来进行判断。

假设检验是现代统计学的基本思想之一，通过检验所得到的样本数据来推断总体的参数是否符合我们提出的假设。在假设检验中，我们首先设置一个原假设和备择假设，原假设是我们要测试的假设，备择假设则是我们试图证明的假设。接下来，我们从总体中抽取一个样本并计算该样本的统计量，如平均数或标准差等。然后，我们将该统计量与先前假设的分布进行比较，例如正态分布或t分布。如果统计量的值落在该分布的拒绝域中，则我们可以拒绝原假设并接受备择假设。如果统计量的值不在拒绝域中，则我们不能拒绝原假设。假设检验的关键在于设置适当的显著性水平和检验统计量。显著性水平是指我们拒绝原假设的临界值，通常设置为0.05或0.01。检验统计量的选取则取决于我们要检验的问题和数据类型。例如，如果我们要检验平均数是否等于某个特定值，则通常使用t检验；如果我们要检验样本方差是否等于总体方差，则使用卡方检验等。总之，假设检验是一种强大的统计方法，可用于检验各种假设。但是，我们必须小心设置假设和显著性水平，并根据实际情况选择合适的检验方法。

　　一、假设检验的基本思想　　首先建立统计假设：一是原假设 ；另一种是备选假设 。一般用，有两种可能结果：否定原假设，接受备选假设；接受原假设。 进行假设检验时，首先要建立统计假设。统计假设有两种类型：一是原假设（或称无效假设），用表示。该假设是肯定性假设，即假定所比较的样本统计量的总体参数相等；另一种是备选假设，常用表示。该假设是否定性假设，即假设所比较的样本统计量的总体参数不相等。一般情况下，统计检验常用原假设，通过样本数据的计算，有得出两种结果的可能。一种是否定原假设，接受备选假设。说明样本统计量之间的差异是总体参数不同所造成的，具有显著性意义；另一种是接受原假设。说明样本统计量之间的差异是抽样误差所造成的，总体参数相同。　　进行检验的基本思想是带有概率性质的反证法思想，其依据是小概率事件的原理，在假设A事件是一个小概率事件成立的条件下，只作一次试验，A事件却发生了，则自然有理由认为原来的假设不成立。样本统计量之间或样本统计量与总体参数之间一般是存在偏差的。原因有二：抽样误差（同总体）；非抽样误差（不同总体）。若该偏差由抽样误差造成的可能性很小的话（习惯上用 表示），就可认为是由于总体参数不同造成的；反之，则可认为是由抽样误差引起的，仍属同总体。

在总体的分布函数只知其形式，但不知其参数的情况下，或者对总体分布完全未知的情况下，为了推断总体的某些未知特征，先提出某些关于总体的假设，然后要根据样本，采用适当的方法对所提出的假设做出接受或者拒绝的决策，这一过程叫做 假设检验(hypothesis test) 。假设检验分为 参数检验 和 非参数检验 。 我们通过简单示例来说明概念： 我们可以对制药公司的断言进行检验：首先假设制药公司的断言属实，然后出这个断言出发对现有的证据进行检验，最后做出决策。这个过程，称为 假设检验 。 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。如果样本观察值导致了“ 小概率事件 ”发生，就应 拒绝假设H0 ，否则应**接受假设H0 **。 假设检验中所谓“ 小概率事件 ”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为 α (0<α<1)，称为 检验的显著性水平 。对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为， 事件发生的概率小于0.1 、 0.05 或 0.01 等，即“ 小概率事件 ” 。 一个完整的假设检验过程，包括以下几个步骤： 从前面步骤可看出，我们首先提出两个新假设： 在前面的示例中，原假设和备择假设分别是： 为什么统计着想要拒绝的假设放在原假设呢？因为原假设被拒绝出错的话，只能犯第I类错误，而犯第I类错误的概率已经被规定的显著性水平所控制。是不是有点不太明白，我们来看下一节。 第I类错误(Type I Error) ：又称弃真错误，当原假设为真时拒绝原假设。犯第Ⅰ类错误的概率通常记为α 。 第Ⅱ类错误(type Ⅱ error) : 又称取伪错误，当原假设为假时没有拒绝原假设。犯第Ⅱ类错误的概率通常记为β。 在统计实践中，进行假设检验时一般先控制第Ⅰ类错误发生的概率，并确定犯第Ⅰ类错误的概率最大值，称为检验的显著性水平。在样本容量n不变的条件下，犯两类错误的概率常常呈现反向的变化，要使α和β 都同时减小，除非增加样本的容量。因此，统计学家奈曼与皮尔逊提出了一个原则： 即在控制犯第一类错误的概率情况下，尽量使犯第二类错误的概率小 。 在实际问题中，我们往往把要否定的陈述作为原假设，而把拟采纳的陈述本身作为备择假设，只对犯第一类错误的概率加以限制，而不考虑犯第二类错误的概率。 在统计假设中，这种只控制α而不考虑β的假设检验，称为显著性检验，α称为显著性水平。显著性水平是指当原假设实际上正确时，检验统计量落在拒绝域的概率，简单理解就是犯弃真错误的概率。 显著性水平最常用的取值是：0.05/0.01/0.001等。一般情况下，根据研究的问题，如果犯弃针错误损失大，为减少此类错误，α的取值应适当减少。 左侧检验拒绝域： 右侧检验拒绝域： 那么我们如何判断样本结果是否位于拒绝域中？ 判断是否位于拒绝域中，就是比较p值与α进行比较，所以样本结果位于拒绝域的条件是： 对于示例中的判断，若设定显著性水平为0.05，则若p<0.05，则拒绝H0，接受H1，反之亦然。 对于一个总体样本均数的假设检验形式： 两个总体样本均数的假设检验形式：

之所以会出现这种情况，是因为在做假设检验的时候，当实验者“拒绝”原假设的时候，实际上我们只是说“我们有95%的把握”说原假设错了，也就是说，它还是有可能是对的，换而言之，我们不能逻辑上否定原假设。所以在做假设检验时，我们应该注意到两点：一是我们的“拒绝”和“接受”原假设，不是逻辑上的对与错；二是我们“拒绝”原假设和“接受”原假设是完全不对等的，当我们拒绝原假设的时候，我们有95%的把握；但是当我们接受原假设的时候，我们一点把握都没有。由此可知当我们选择原假设的时候，应该选择我们有比较大的把握否定它的一面。扩展资料检验假设的基本思想假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为假设不成立。假设是否正确，要用从总体中抽出的样本进行检验，与此有关的理论和方法，构成假设检验的内容。参考资料来源：百度百科-假设检验

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。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其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。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。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。如果样本观察值导致了小概率事件发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。假设检验中所谓小概率事件，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作小概率事件。假设检验注意的问题：1、作假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。5、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性。

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假设检验是除参数估计之外的另一类重要的统计推断问题。它的基本思想可以用小概率原理来解释。所谓小概率原理，就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。也就是说，对总体的某个假设是真实的，那么不利于或不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发一的；要是在一次试验中事件A竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设的真实性，拒绝这一假设。

两个小样本比较的假设检验选用检验方法时应考虑资料符合哪种检验的条件。假设检验是根据一定的假设条件，由样本推断总体的一种方法。假设检验的基本思想是小概率反证法思想，小概率思想认为小概率事件在一次试验中基本上不可能发生，在这个方法下，我们首先对总体作出一个假设，这个假设大概率会成立，如果在一次试验中，试验结果和原假设相背离，也就是小概率事件竟然发生了，那我们就有理由怀疑原假设的真实性，从而拒绝这一假设。假设检验的几种方法：1、有关平均值参数u的假设检验。根据是否已知方差，分为两类检验：U检验和T检验。如果已知方差，则使用U检验，如果方差未知则采取T检验。2、有关参数方差σ2的假设检验。F检验是对两个正态分布的方差齐性检验，简单来说，就是检验两个分布的方差是否相等。3、检验两个或多个变量之间是否关联。卡方检验属于非参数检验，主要是比较两个及两个以上样本率（构成比）以及两个分类变量的关联性分析。根本思想在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或者拟合优度问题。

1.根据研究问题的要求提出假设，以平均数差异检验为例，可以提出3种类型的假设。2.选择合适的检验统计量。从样本情况推断总体情况需要根据条件，如抽样的方法、样本容量大小、总体分布是否正态，方差是否已知等，来选择适当的统计量。3.根据需要选择显著性水平 。4.计算出检验统计量。运用统计学知识和工具SPSS，计算出验统计量的数值。5.根据检验统计量做出统计决策。根据显著性水平 和统计量的分布，通过相关统计表找出临界值。

在列联分析的假设检验中，拒绝域只在一侧的原因：因为F实验分布的形态不是双侧对称，而是右偏态，小概率在右侧部分，所以只有对之做右侧检验。根据需求设，比如希望看一下参数是不是小于0，那就把H0设成小于0，H1设成大于0。假设检验是要在统计上证明一个假设，比如最后结果是接受H0，那就说明在统计上，不否认参数小于0。但是参数是不是真的小于0。基本思想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。

小概率事件。小概率事件在一次试验中几乎是不会发生的，假设检验所遵循的推断依据是统计中的“小概率原理”，即假设检验的基本思想可以用小概率事件来解释。

卡方检验的基本思想如下：卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。行×列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。1、 专用公式：r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1]2、 应用条件：要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5。当有T<1或1<T<5的格子较多时，可采用并行并列、删行删列、增大样本含量的办法使其符合行×列表资料卡方检验的应用条件。而多个率的两两比较可采用行X列表分割的办法。

假设检验基本思想的依据是小概率事件原理如下：假设检验是除参数估计之外的另一类重要的统计推断问题.它的基本思想可以用小概率原理来解释.所谓小概率原理,就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。也就是说,对总体的某个假设是真实的,那么不利于或不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发一的；要是在一次试验中事件A竟然发生了,我们就有理由怀疑这一假设的真实性,拒绝这一假设，对X~π(λ)它的EX=DX=λ错，只有A,B独立才有P(AB)=P(A)P(B)。小概率事件介绍小概率事件是一个事件的发生概率很小，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。小概率事件性质1、在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件，一般多采用0.01~0.05两个值即事件发生的概率在0.01以下或0.05以下的事件称为小概率事件这两个值称为小概率标准。2、概率论把这些概率很小的随机事件称为小概率事件，具体概率小到何种程度才算小概率.概率论中不作具体规定而是指出不同的场合有不同的标准。3、即：设Ho为一原假设H1为一与其对立的备择假设（对立假设）构造一个随机事件A当原假设成立时随机事件A以很小的概率发生该事件称为小概率事件，一般来说在一次试验中小概率事件不应发生。4、由于发生的可能性极小(把发生可能性很小的事件称为小概率事件),而忽视了它的存在,其实利用小概率事件可以解决一些看似很难的问题.因此有必要对小概率事件作全面而正确的认识。

假设检验理论的依据是：大数定理和实际推断原理。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。假设检验应注意的问题 ：1、做假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。5、当检验结果为拒绝无效假设时，应注意有发生I类错误的可能性，即错误地拒绝了本身成立的H0，发生这种错误的可能性预先是知道的，即检验水准那么大；当检验结果为不拒绝无效假设时，应注意有发生II类错误的可能性，即仍有可能错误地接受了本身就不成立的H0，发生这种错误的可能性预先是不知道的，但与样本含量和I类错误的大小有关系。6、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性。7、报告结论时是应注意说明所用的统计量，检验的单双侧及P值的确切范围。

一、考试要求 1.掌握原假设、备择假设、检验统计的拒绝域、两类错误、检验水平及显著性的基本概念 2.掌握假设检验的基本步骤 3.掌握对正态总体均值的检验 (总体方差已知或未知的情况) 4.掌握对正态总体方差的检验 5.熟悉比率p的检验 (大样本场合) 二、内容讲解 一、基本思想与基本步骤 (一)假设检验问题 [例1.5-1] 某厂生产某种化纤的纤度X服从正态分布 ，其中 的设计值为1.40，每天都要对“ =1.40”作例行检验，以观生产是否正常运行。 某天从生产线中随机抽取25根化纤，测得纤度值为： 其纤度平均值 =1.38，问当日生产是否正常。 几点评论： (1)这不是一个参数估计问题。 (2)这里要求对命题“ =1.40”做出回答：是与否。 (3)这一类问题称为假设检验问题。 (4)这类问题在质量管理中普遍存在。 (二)假设检验的基本步骤 假设检验的基本思想是：根据所获样本，运用统计分析方法，对总体X的某种假设 做出接受或拒绝的判断。具体做法如下： 1.建立假设 ： =1.40 这是原假设，在本例中的含义是：“与设计值一致”即“当日生产正常”。要使当日生产化纤的纤度的均值与1.40毫无差别是办不到的，若差异仅是由随机误差引起的，则可认为 成立;若由其他特殊因素引起的，则认为差异显著，则应拒绝 。与 相反的假设是： ： 1.40 这是备择假设，它是在原假设被拒绝时而应接受的假设。在这里，备择假设还可能有两种设置形式，它们是： ： 1.40 备择假设的不同将会影响下面拒绝域的形式，今后称 对 的检验问题是双侧假设检验问题 对 的检验问题是单侧假设检验问题 对 的检验问题也是单侧假设检验问题 注：若假设是关于总体参数的某个命题，称为参数的假设检验问题，比如： 都是参数假设检验问题。 2.选择检验统计量，给出拒绝域的形式 这个假设检验问题涉及正态均值 。因此选用样本均值 是妥当的。从图1.5-1上看出，把 作为 分布均值更容易把 与 区分。 在 已知和原假设 成立下，有 这里的u就是今后使用的检验统计量，其中 =1.40， ，n=25。 考察这个统计量，可以看出： 愈小， 愈接近 ，应倾向接受 ， 愈大， 离 愈远，应倾向拒绝 。 我们把注意力放在导致拒绝 的拒绝域(样本空间某子集)上，设c为区分拒绝 与接受 的临界值。若用W表示拒绝域，则有： W={( )： >c} ={ >c} 这就是本例中拒绝 的拒绝域，如何确定c呢?下面来研究这个问题。 我们为什么把注意力放在拒绝域上呢?用一个样本(相当一个例子)证实一个命题，其理由是不充分的，但用一个样本*一个命题，其理由是充分的。因此我们把注意力放在拒绝域方面，建立拒绝域。其实在拒绝域和接受域之间还有一个模糊域，如今把它并入接收域 。 3.给出显著性水平 在作判断时会犯错误，要允许犯错误，我们的任务是控制犯错误的概率。在假设检验中，错误有两类(见图1.5-2)： 第一类错误(拒真错误)：原假设 为真，但由于抽样的随机性，样本落在拒绝域W内，从而导致拒绝 ，其发生概率记为 ，又称为显著性水平; 第二类错误(取伪错误)：原假设 不真，但由于抽样的随机性，样本落在 内，从而导致接受 ，其发生概率为 。 理论研究表明： (1)在相同样本量下，要使 小，必导致 大; (2)在相同样本量下，要使 小，必导致 大; (3)要使 、 皆小，只有增大样本量n才可达到，这在实际中有时并不可行。 折中方案是：控制 ，但不使 过小，在适当控制 中制约 ，常选 =0.05，有时也用 =0.10或0.01。 把第一类错误发生概率控制在 的意思是：在 为真(即 )的情况下，样本点落在拒绝域W的概率为 ，即： P(W)= 或： P( >c)= 由此概率等式可确定c 。 4.确定临界值c，给出拒绝域形 由标准正态分布 的分位数性质知 与 互为相反数，即 =- ，从而可得拒绝域(见图1.5-3)。 W= {u 或u> } ={ > } 比如，在本例中 =0.05，则可查得： =1.96 故本例的拒绝域为： ：{ >1.96} 5.判断 当根据样本计算的检验统计量落人拒绝域 ，则拒绝 ，即接受 。 当根据样本计算的检验统计量未落人拒绝域 内，则接受 。 如今 =1.38， =1.40， =0.04，n=25 可得： 由于 =2.5>1.96= 故拒绝 ，接受 。 结论：在 =0.05时，当日纤度均值与1.40间有显著差异。其含意是：当日生产过程与没计值 =1.40有显著差异，应调节生产设备，使其生产过程恢复正常。 注：这个检验法称为u检验。

X2检验的基本思想——四格表资料X2＝｛V＝（行数－1）（列数－1）A为实际频数，T为理论频数——第R行C列的理论频数＝相应行合计列合计／n理论频数T是根据检验假设H0：～，且用合并率来估计～而定检验统计量X2值反映了实际频数与理论频数的吻合程度。卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。该检验的基本思想是：首先假设H0成立，基于此前提计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。如果P值很小，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝无效假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不能拒绝无效假设，尚不能认为样本所代表的实际情况和理论假设有差别。

进行假设检验的目的是：判断样本统计量之间的差别是抽样误差造成还是本质不同引起。假设检验的目的在于判断原假设的总体和现在实际的总体是否发生了显著差异。假设检验是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征所作的假设是否可信的一种统计方法。主要是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。假设检验的基本思想：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。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。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。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。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。

是这样的，假设检验是倾向于保护原假设的。比如说要推广一种新药，如果原假设是该药可靠，那只有很不可靠的时候才会拒绝。但若原假设是该药不可靠，只有很可靠的时候才会拒绝。在这个具体问题中，推广新药必须要很可靠才行，所以一般会把原假设定为该药不可靠。再说仔细一些，一般取置信区间为0.05，也就是说只有当原假设前提下5%的小概率事件发生时，才会拒绝原假设。具体的判别方法你再复习一下关于置信水平的知识，会有更深的理解。希望能帮到你

统计假设检验，就是对一个命题进行检验。四步走：第一步，提出假设。第二下，计算统计量第三步，查表，得临界值。第四步，下结论：如果统计量落入接受域，就接受原假设。否则，拒绝的原假设。祝你成功，统计人刘得意

进行两样本t检验时需要先进行两样本方差齐性检验，F检验判断两个总体的方差是否有显著性差异。如果两总体方差无显著性差异，即方差齐性，则可以采用t-检验的等方差假设；如果两总体方差有显著性差异，即方差不齐，则可以采用t-检验的异方差假设。扩展资料：一、t检验等方差假设检验的条件是：1、两个独立的小样本，样本量通常小于30；2、两总体都是正态总体；3、两总体方差无显著性差异，即方差齐性。二、t检验异方差假设检验的条件是：1、两个独立的小样本，样本量通常小于30；2、两总体都是正态总体；3、两总体方差有显著性差异，即方差不齐。参考资料：百度百科——t检验

假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件(P<0.01或P<0.05)在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。

假设检验的基本思想是小概率反证法思想。 小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。 具体作法是： 根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。

假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小,则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为假设不成立。

1、假设检验的基本思想是小概率反证法思想。 2、小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。 3、假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

假设检验的基本思想是小概率反证法思想基本步骤1、提出检验假设（又称无效假设，符号是H0））和备择假设（符号是H1）。H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α,结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。

统计假设检验，就是对一个命题进行检验。四步走：第一步，提出假设。第二下，计算统计量第三步，查表，得临界值。第四步，下结论：如果统计量落入接受域，就接受原假设。否则，拒绝的原假设。祝你成功，统计人刘得意

假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（p<0.01或p<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设h0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。假设检验(hypothesistesting)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作h0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设h0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设h0的判断。

假设检验的基本思想是小概率反证法思想。基本依据是“小概率原理”. 所谓小概率原理就是:概率很小的随机事件在一次试验中一般不会发生. 根据这一原理,我们从H0 出发,在一定的显著性水平α下,从总体中抽取一个子样进行检验,在H0 成立的条件下,若发现“相应统计量(即随机变量) 取到此子样代入统计量后的值”是一个小概率事件,亦即小概率事件在一次试验中发生了,这与“小概率原理”矛盾,所以,此时就拒绝H0 并接受H1 ;反之,就只有被迫接受H0 .假设检验的一般步骤1) 根据实际问题提出原假设H0与备选假设H1，即说明需要检验的假设的具体内容；2) 选择适当的检验统计量，并在原假设H0成立的条件下确定该统计量的分布及原H0的拒绝域的形式；3) 按问题的具体要求，选取适当的显著性水平α，并根据统计量的分布查表，确定对应于α的临界值，求出H0的拒绝域；我真无聊，竟然来回答数学问题 o(╯□╰)o

假设检验的基本思想是小概率反证法思想基本步骤　　1、提出检验假设（又称无效假设，符号是H0））和备择假设（符号是H1）。 　　H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的； 　　H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异； 　　预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。 　　2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。 　　3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α,结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。

假设检验的基本思想是小概率反证法思想基本步骤　　1、提出检验假设（又称无效假设，符号是h0））和备择假设（符号是h1）。　　h0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；　　h1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；　　预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。　　2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如x2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用z检验，t检验，秩和检验和卡方检验等。　　3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性p的大小并判断结果。若p>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝h0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果p≤α,结论为按所取α水准显著，拒绝h0，接受h1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。p值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。

假设检验的一般步骤包括,如下一是建立假设，确定检验水准。一般假设检验中的检验假设“(或称为零假设、无效假设），假设样本来自同一总体，即其总体参数相等。二是确定显著性水平。三是，计算统计量。四是确定概率值p。五是，做出推断结论。定义假设检验(hypothesis testing)，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。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其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。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等基本思想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。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。

【答案】：A、B、C、D根据假设检验的基本思想和概念，梳理出假设检验的步骤为：①根据实际问题建立原假设和备择假设；②根据总体情况选择适当的检验统计量；③根据给定的显著性水平α，确定出临界值与拒绝域；④利用样本计算出的检验统计量的值或者用p值进行决策。

统计假设是关于总体某一特定性质的判断，假设检验是通过样本确定接受还是拒绝统计假设的统计推断方法~

假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。

假设检验与区间估计间的关系：1、置信区间具有假设检验的主要功能：在α水准上可回答差别有无统计学意义；2、置信区间可提供假设检验没有提供的信息：根据置信区间上、下限的数值大小可判断差别是否具有实际意义医学教|育网搜集整理；3、假设检验可提供确切的P值，置信区间只能在预先确定的置信度100（1-α）%水平上进行推断，没有精确的概率值，且有可能增大Ⅱ类错误；4、置信区间推断量的大小，即推断总体均数范围；假设检验推断质的大小即推断总体均数是否存在不同。只有把置信区间和假设检验结合起来，互相补充才是对问题比较的完整分析。假设检验基本思想：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。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力。常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”。

在数理统计的假设检验中，到底有几种不同解法？ 以单正态总体中的双侧U-检验为例说明。总体X服从N(u,b^2),b^2为总体方差，且b^2已知。样本为(x1,x2...,xn),样本均值记为XX，其观测值记为xx，样本方差记为ss，检验水平记为a，查标准正态分布表得临界值U(a/2),简记为u1，即U(a/2)=u1。 （检验法1）H0：u=u0,H1：u!=u0（!=为不等于） 设H0为真，则U=(XX-u0)/sqrt(b^2/n)服从N(0,1)。由a查N(0,1)表得临界值U(a/2)=u1,则H0的接受域为[-u1，u1]。将XX的观测值代入上式，得到U的观测值，记为u2，最后比较u2和u1的大小，做出关于H0的结论。 （检验法2）H0：u=u0，H1：u!=u0 由区间估计公式，得到u的置信度为1-a的置信区间[u0-u1*sqrt(b^2/n),u0+u1*sqrt(b^2/n)]，最后看xx是否落在置信区间内，做出相应的结论。 （检验法3）H0：u=u0，H1：u!=u0 由区间估计公式，得到u的置信度为1-a的置信区间[xx-u1*sqrt(b^2/n),xx+u1*sqrt(b^2/n)]，最后看u0是否落在上面的置信区间内，做出相应的结论。

假设检验思想遵循的基本原则为（）。 正确答案：小概率

假设检验中的第二类错误是指接受错误原假设。假设检验(hypothesis testing)，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。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其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。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等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。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0

H11、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。2、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件竟然发生了，我们就怀疑原假设原假设的正确性，从而拒绝原假设如果在一次试验中小概率事件没有发生，则没有理由怀疑原假设原假设的正确性，因此接受原假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。如医生对前来问诊的病人作诊断时，可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病"的错误，相比较而言，“无病看成有病“的错误更严重，故应将“问诊人有病”作为原假设。而在某项疾病普查中，将“被检查人有病"作为原假设就不恰当了。

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。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其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。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。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。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”。

检验假设 x1和x2对y无影响，应采用F假设检验。采用F检验检验方差齐性，要求样本均来自正态分布的总体。检验统计量F等于两样本的较大方差S1的平方比较小方差S2的平方，其检验统计量公式为：F=S1的平方/S2的平方，v1=n1-1，v2=n2-1。扩展资料：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。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然。“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”。