一、假設檢驗的涵義及目的

　　假設檢驗是抽樣推斷的一項重要內容，是利用樣本的實(shí)際資料來(lái)檢驗事先對總體某些數量特征所作的假設是否可信的一種統計方法。因此，凡屬于研究總體的數量變化是否按照我們預期的規律性要求的問(wèn)題都屬于統計假設檢驗的討論范圍。檢驗的目的在于判斷原假設的總體和現在實(shí)際的總體是否發(fā)生了顯著(zhù)差異。

　　二、假設檢驗與區間估計關(guān)系

　　假設檢驗可以看成是區間估計中置信區間的另一種表達方式。置信區間可看作是所有可能接受的假設的集合。

　　區間估計實(shí)際上是在一定的概率保證程度下，利用樣本資料及計算得到的有關(guān)數據，推算總體參數可能存在的范圍，而假設檢驗是利用樣本資料所含信息，判斷差異是否顯著(zhù)。

　　三、顯著(zhù)性水平

　　顯著(zhù)性水平是在進(jìn)行假設檢驗時(shí)事先確定一個(gè)可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著(zhù)性水平大小把概率劃分為二個(gè)區間，小于給定標準的概率區間稱(chēng)為拒絕區間，大于這個(gè)標準則為接受區間，對顯著(zhù)水平的理解必須把握以下二點(diǎn)：第一，顯著(zhù)性水平不是一個(gè)固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風(fēng)險來(lái)決定。第二，統計上所講的顯著(zhù)性與實(shí)際生活工作中的顯著(zhù)性是不一樣的。

　　四、假設命題

　　假設一般包括兩部分：原假設H0和H1備擇假設。原假設又稱(chēng)虛無(wú)假設或零假設，其建立的依據是已有的、具有穩定性的經(jīng)驗看法。如果沒(méi)有發(fā)生條件的變化，是不會(huì )被輕易否定的。備擇假設又稱(chēng)擇一假設，即原假設被否定之后而采取的邏輯對立假設。

　　五、假設檢驗的程序

　　第一步：建立統計假設；

　　第二步：選擇檢驗的顯著(zhù)性水平；

　　第三步：確立檢驗統計量，并依據樣本信息計算檢驗統計量的實(shí)際值；第四步：將實(shí)際求得的檢驗統計量取值與臨界值進(jìn)行比較，做出拒絕或接受原假設的決策。如果超過(guò)臨界值拒絕接受原假設，小于臨界值則不能拒絕原假設。

　　六、假設檢驗的類(lèi)型

　　1、雙側檢驗──指當我們所關(guān)心的問(wèn)題是要檢驗樣本平均數和總體平均數，或樣本成數與總體成數有沒(méi)有顯著(zhù)差異而不問(wèn)差異的方向是正差或負差時(shí)，所采用的一種統計檢驗方法，在雙側檢驗中，原假設取等式。

　　七、總體平均數和總體成數的假設檢驗

　　總體平均數的假設檢驗就是通過(guò)抽樣平均數與原檢驗總體平均數的對比，來(lái)判斷所要檢驗的總體平均數與原平均數是否發(fā)生顯著(zhù)性差異；總體成數的假設檢驗就是通過(guò)抽樣成數與原檢驗總體成數的對比，來(lái)判斷所要檢驗的總體成數與原總體成數是否發(fā)生顯著(zhù)性差異。學(xué)習時(shí)，要掌握其實(shí)際臨界值t的計算公式。

　　八、統計假設的兩類(lèi)錯誤

　　當我們把真實(shí)的原假設當成假的加以拒絕稱(chēng)為第一類(lèi)錯誤，也稱(chēng)棄真錯誤，犯第一類(lèi)錯誤的概率就是顯著(zhù)性水平大��；當我們把不真實(shí)的原假設當作真的加以接受，稱(chēng)為第二類(lèi)錯誤，也稱(chēng)納偽錯誤，犯第二類(lèi)錯誤的概率是不確定的。在檢驗決策時(shí)，我們當然希望所有的原假設都能做到接受，所有的不真實(shí)假設都被拒絕，做到既降低犯第一類(lèi)錯誤的可能性，也減少犯第二類(lèi)錯誤的概率水平，但事實(shí)上兩類(lèi)錯誤是一對矛盾，因此，在樣本容量不變情況下，要想同時(shí)減少兩類(lèi)錯誤是不可能的，只有通過(guò)擴大樣本容量辦法才能同時(shí)減少犯兩類(lèi)錯誤的可能性。

　　九、符號檢驗與秩和檢驗

　　符號檢驗與秩和檢驗是兩種非參數統計檢驗方法，即在對統計分布不作任何限制性假設的統計檢驗，也稱(chēng)為自由分布檢驗或無(wú)分布檢驗。

　　符號檢驗是建立在以“+”或“-”兩個(gè)差數符號表示樣本檢驗數據與假設參數值之間的關(guān)系基礎上，該方法既可用于單樣本場(chǎng)合，也可用于配對樣本場(chǎng)合。秩和檢驗用于檢驗兩個(gè)獨立的樣本是否來(lái)自具有相同位置特征總體。