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怎樣對化學測驗數據進行處理(七)
五、統計假設檢驗　利用樣本信息，根據概率理論對其總體參數的假設作出拒絕或保留的決斷，稱為假設檢驗。假設檢驗時要作兩個相互對立的假設，即零假設（或稱虛無假設）和備擇假設（或稱擇一假設）。所謂零假設就是假設當前樣本所屬總體與原設總體無區別，用H0表示，記如μ＝μ0。備擇假設則假設樣本所屬總體與原設總體不同，用H1表示，記如μ≠μ0。假設檢驗是在假定零假設真實的前提下，考察樣本統計量的值在以假設總體參數值為中心的抽樣分布上出現的概率，如果出現的概率很大，則接受零假設、拒絕備擇假設；如出現的概率很小，由于小概率事件很難發生，則拒絕零假設而接受備擇假設。通常把概率α≤0.05（或0.01）的事件看成小概率事件，這個概率標準也稱為顯著性水平。顯著性水平越高（α值越小），越不容易拒絕零假設，推斷的可靠性越大，反之亦然。拒絕性概率分置于理論抽樣分布的兩側時稱為兩側檢驗。拒絕性概率置于一側（右側或左側）時稱為單側檢驗（如下圖所示）。運用何種檢驗形式須視具體問題而定。通常假設檢驗按以下四步進行：①提出假設；②選擇適當的檢驗統計量并加以計算；③確定檢驗形式，規定顯著性水平，并確定臨界值；④將算得的檢驗統計量與臨界值比較，作出拒絕或接受檢驗假設。例：某校高一年級進行化學教改實驗，實驗班共50人，學年末參加統一考試平均得分為79.5分。全年級平均分數為75分，標準差為10.3分。問實驗班的平均分與全年級的平均分有無顯著差異？①提出假設：H0∶μ=75；H1∶μ≠75②選擇檢驗統計量：這是一個大樣本平均數假設檢驗問題，選用Z統計量：③規定顯著性水平 并確定臨界值：由于沒有資料能夠說明該班學生的考試成績必然高于年級平均分，故采用雙側檢驗。如果取顯著性水平α=0.01，正態分布兩尾面積各為0.005，查正態曲線④統計決斷：假設而接受備擇假設。我們可以在99％的可靠性上作出實驗班的平均分與全年級平均分有顯著差異的結論。增大樣本容量可以減少拒絕真實假設和接受錯誤假設兩類錯誤的發生?！?br/>

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