提出原假设和备择假设 →什么是原假设?( null hypothesis) 1.待检验的假设,又称“0假设” 2.研究者想收集证据予以反对的假设 3.总是有等号=,≤或≥ 4.表示为H lo:μu=某一数值 指定为=号,即≤或≥ 例如,H:μ=3190(克) -12
8 - 12 统计学 (第二版) 提出原假设和备择假设 什么是原假设？(null hypothesis) 1. 待检验的假设，又称“0假设” 2. 研究者想收集证据予以反对的假设 3. 总是有等号 = , 或 4. 表示为 H0 ◼ H0： = 某一数值 ◼ 指定为 = 号，即 或 ◼ 例如, H0： = 3190（克） 为什么叫0 假设?
提出原假设和备择假设 →什么是备择假设?( alternative hypothesis) 1.与原假设对立的假设,也称“研究假设” 2.研究者想收集证据予以支持的假设总是有不 等号:≠,<或> 3.表示为H1 H1:μ<某一数值,或μ>某一数值 例如,H1;μ<3910(克),或u>3910(克) 8-13
8 - 13 统计学 (第二版) 什么是备择假设？(alternative hypothesis) 1. 与原假设对立的假设，也称“研究假设” 2. 研究者想收集证据予以支持的假设总是有不 等号: , 或 3. 表示为 H1 ◼ H1： <某一数值，或 某一数值 ◼ 例如, H1： < 3910(克)，或 3910(克) 提出原假设和备择假设
=确定适当的检验统计量 什么检验统计量? 1.用于假设检验决策的统计量 2.选择统计量的方法与参数估计相同,需考虑 是大样本还是小样本 总体方差已知还是未知 3.检验统计量的基本形式为 Z
8 - 14 统计学 (第二版) 什么检验统计量？ 1. 用于假设检验决策的统计量 2. 选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑 ◼ 是大样本还是小样本 ◼ 总体方差已知还是未知 3. 检验统计量的基本形式为 确定适当的检验统计量 n X Z − 0 =
规定显著性水平a (significant level) →什么显著性水平? 1.是一个概率值 2.原假设为真时,拒绝原假设的概率 被称为抽样分布的拒绝域 3.表示为a( alpha) 常用的α值有0.01,0.05,0.10 4.由研究者事先确定 -15
8 - 15 统计学 (第二版) 规定显著性水平 (significant level) 什么显著性水平？ 1. 是一个概率值 2. 原假设为真时，拒绝原假设的概率 ◼ 被称为抽样分布的拒绝域 3. 表示为 (alpha) ◼ 常用的 值有0.01, 0.05, 0.10 4. 由研究者事先确定
作出统计决策 1.计算检验的统计量 2.根据给定的显著性水平a,查表得出相应 的临界值二a或=a2,t或t2 3.将检验统计量的值与a水平的临界值进 比较 4.得出拒绝或不拒绝原假设的结论 -16
8 - 16 统计学 (第二版) 作出统计决策 1. 计算检验的统计量 2. 根据给定的显著性水平，查表得出相应 的临界值z或z/2， t或t/2 3. 将检验统计量的值与 水平的临界值进 行比较 4. 得出拒绝或不拒绝原假设的结论