一、假設檢驗

參數(shù)估計和假設檢驗是統(tǒng)計推斷的兩個重要方面。參數(shù)估計以“數(shù)”為輸出結果,假設檢驗以“判斷”為輸出結果。

 

假設檢驗:根據(jù)所獲樣本, 運用統(tǒng)計分析方法對總體X的某種假設做出接受或拒絕的判斷。

 

在實際工作中,當樣本均值不等于總體均值或樣本均值不等于樣本均值時,應考慮兩種可能:由于采樣錯誤所致;兩者來自不同的總體。如何做出判斷?統(tǒng)計上這個問題是通過假設檢驗來解答。

 

二、基本概念和步驟

假設檢驗的步驟可以總結如下:

(1)建立假設。假設檢驗的第一步是建立假設,通常需要建立兩個假設:原假設H0和備選假設H1。

 

對總平均值執(zhí)行檢驗時,有三種類型的假設:

六西格瑪項目分析階段:假設檢驗

前兩個是單邊假設檢驗,第二個是雙邊假設檢驗。假設檢驗的任務是根據(jù)樣本x1、x2、…、xx判斷原來的假設是否為真。

 

(2)選擇檢驗統(tǒng)計,確定拒收域的形式。如果總體的平均值為檢驗,則樣本平均值x用于導出檢驗統(tǒng)計量;如果正態(tài)總體的方差為檢驗,則從樣本方差s2中導出檢驗統(tǒng)計量。

 

根據(jù)統(tǒng)計量的值,整個樣本空間分為拒絕域W和非拒絕域a兩部分,當樣本統(tǒng)計量的值落在拒絕域時,原假設被拒絕,否則原假設不能被拒絕。因此,被拒絕的域必須在假設檢驗中找到。

 

根據(jù)可選的假設,拒絕域可以是雙邊的或單邊的。在確定了拒絕域的類型后,還應確定臨界值C,臨界值C應根據(jù)允許的錯誤概率來確定。

 

(3)在檢驗中給出顯著性水平a。在判斷原始假設是否為真時,由于樣本的隨機性,判斷中可能存在兩種錯誤,如下表所示。第一種錯誤是當原假設為真時,由于樣本的隨機性,樣本的觀測值落入拒絕域W,從而做出拒絕原假設的決定。其出現(xiàn)的概率稱為做出第一類錯誤的概率,也稱為拒絕真理的概率,記錄為a,即pH (w) =a,第二類錯誤是當原假設為假時,由于樣本的隨機性,樣本的觀測值落入非拒絕域A,從而做出原假設不能被拒絕的判定。其出現(xiàn)的概率稱為犯第二類錯誤的概率,也稱為取假概率,記錄為β,即PH1(A)=β。

 

如果要求犯第一類錯誤的概率不超過a,由此給出的檢驗稱為水平為a的檢驗,稱a為顯著性水平,通常取0.05,有時也可能取0.10等。

 

六西格瑪項目分析階段:假設檢驗

 

要真正理解假設檢驗結論的含義,就要具體理解犯兩種錯誤的現(xiàn)實意義。

 

第一種錯誤的解釋:一般來說,H0建立的時候,拒絕了H0,這是第一種錯誤。一般以a=0.05作為犯第一類錯誤的風險概率。

 

第二種錯誤的解釋:一般來說,當H0失敗時,它沒有拒絕H0,這是第二種錯誤。

 

(4)給出臨界值,確定拒絕域。有了顯著性水平a,我們就可以根據(jù)給定的檢驗統(tǒng)計量分布,查表得到臨界值,從而確定具體的拒絕域。在假設的不同替代下,拒絕域、臨界值和顯著性水平a的關系不同,其示意圖如下圖所示。

 

六西格瑪項目分析階段:假設檢驗

備擇假設、拒絕域和顯著性水平

 

(5)根據(jù)樣本的觀測值,計算檢驗統(tǒng)計量的值。收集樣本數(shù)據(jù),計算檢驗統(tǒng)計值。

 

(6)根據(jù)檢驗統(tǒng)計量的值是否屬于拒絕域進行判斷。

 

1)將檢驗統(tǒng)計量的值與拒絕臨界值進行比較,當其落入拒絕域時,做出拒絕原假設的結論,否則,做出不能拒絕原假設的結論。

 

2)根據(jù)檢驗統(tǒng)計量計算P值。p是原假設成立時當前形勢的概率(嚴格來說是當前形勢或更不利形勢對原假設的概率,即原假設成立時對備選假設更有利的形勢)。當這個概率很小(例如小于0.05)時,在原假設成立的情況下,這個結果不應該出現(xiàn)在實驗中。但現(xiàn)在確實出現(xiàn)了,所以有理由認為“原假設成立”的前提是錯誤的,所以我們應該拒絕原假設而接受替代的假設。所以有一個普遍規(guī)律:如果P<a,則拒絕原假設。目前大多數(shù)統(tǒng)計軟件都提供了與假設檢驗對應的P值,不必再查統(tǒng)計表確定拒絕域就可以根據(jù)P值做出判斷。

 

3)根據(jù)樣本的觀測值,可以得到總體參數(shù)的置信區(qū)間。如果原假設的參數(shù)值不落入該置信區(qū)間,則做出拒絕原假設的結論,否則作出保留原假設的結論。目前大多數(shù)統(tǒng)計軟件都提供了相應的置信區(qū)間,不需要自己計算,所以用這種方法判斷也很方便。

 

三、當總平均值進行假設檢驗時,確定樣本量。

如果總體平均值為假設檢驗,用戶通常會提前指定顯著性水平,以確定第一類錯誤的概率。在此基礎上,通過控制樣本量,也可以控制第二類誤差的概率。以下描述了如何在總平均值的單側(cè)檢驗中確定樣本量。

 

六西格瑪項目分析階段:假設檢驗

式中,μ0為原假設總體均值。

由于兩類錯誤造成的損失類型不同,嚴重程度不同,不同的人對兩類錯誤發(fā)生的概率可能會做出不同的限制。但是,在確定樣本量之前,必須明確定義兩種類型錯誤的允許概率。

 

在假設檢驗中,經(jīng)常使用一個名詞:探測能力。它的定義是1-β,相當于備選假設成立時不犯第二類錯誤的概率,或者備選假設成立時拒絕原假設的概率。

 

六西格瑪項目分析階段:假設檢驗

 

四、MINTAB提供了7種假設檢驗的方法:

1.單樣本Z檢驗;

2.單樣本t檢驗;

3.雙樣本t檢驗;

4.成對t檢驗;

5.單比例檢驗;

6.雙比例檢驗;

7.雙樣本方差假設檢驗;

 

單樣本Z檢驗/t檢驗:計算連續(xù)單樣本總體均值或均值的假設檢驗的置信區(qū)間。

單個樣本Z檢驗:

單樣本t檢驗:

 

雙樣本t檢驗:計算來自不同總體均值和總和假設檢驗的兩個連續(xù)樣本的置信區(qū)間。

 

成對t檢驗:

 

單比例檢驗:對單個比例進行假設檢驗和置信區(qū)間的計算。

雙比例檢驗:對兩個比例間的差異進行假設檢驗和置信區(qū)間的計算。

雙樣本方差假設檢驗:可以進行兩個樣本總體方差的假設檢驗和置信區(qū)間的計算。

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