hypothesis test是什么意思，hypothesis test的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

[数] 假设检验

例句

Chapter 5 is METPB model and hypothesis test.

第五章，模型和假设检验。

The first one is ****** hypothesis test problem.

第一个是简单假设检验问题。

The second one is two-sided hypothesis test problem.

第二个是双边假设检验问题。

The detections of three steps are failure by hypothesis test.

假设检验法在该三步检测中均为失败。

Understand how to calculate sample size for any given hypothesis test.

理解怎样计算一个给定的假设检验的样本量。

专业解析

假设检验（Hypothesis Test）是统计学中用于根据样本数据对关于总体参数的某个主张（假设）做出决策的核心方法。其本质是通过概率论来判断观察到的样本结果是否与某个特定假设（零假设）存在显著差异，从而决定是接受还是拒绝该假设。

核心概念解释：

零假设（Null Hypothesis, H₀）：
- 通常表示“没有效应”、“没有差异”或“现状成立”的假设。它是检验中默认成立、需要被挑战或证伪的基准假设。
- 例如： 一种新药与安慰剂在疗效上没有显著差异（H₀: μ_新药 = μ_安慰剂）。
备择假设（Alternative Hypothesis, H₁ 或 Ha）：
- 表示研究者希望证实的、与零假设对立的假设。它通常反映了“存在效应”、“存在差异”或“发生了变化”。
- 例如： 新药的疗效显著优于安慰剂（H₁: μ_新药 > μ_安慰剂），或两者疗效存在显著差异（H₁: μ_新药 ≠ μ_安慰剂）。
检验统计量（Test Statistic）：
- 根据样本数据计算出的一个数值（如 t 值、z 值、卡方值、F 值）。它衡量了样本数据与零假设所预测结果之间的偏离程度。这个统计量的选择取决于数据类型、研究问题和总体分布假设。
显著性水平（Significance Level, α）：
- 一个预先设定的概率阈值（通常为 0.05 或 0.01），代表了当零假设 H₀ 实际上为真时，错误地拒绝 H₀（犯第一类错误）的最大可接受风险。α 定义了“统计显著性”的临界点。
P 值（P-value）：
- 在零假设 H₀ 为真的前提下，观察到当前样本结果（或更极端结果）的概率。
- 解读：一个非常小的 P 值（通常 ≤ α）表明，如果 H₀ 是真的，那么观察到当前样本数据（或更极端数据）的概率非常低。这提供了反对 H₀ 的证据，导致我们拒绝零假设 H₀。反之，一个较大的 P 值（> α）则表明样本数据与 H₀ 一致，没有足够证据拒绝 H₀（注意：不拒绝 ≠ 接受 H₀）。
决策规则：
- 将计算得到的 P 值与预先设定的显著性水平 α 进行比较：
  - 如果P 值 ≤ α，则在 α 水平上拒绝零假设 H₀，支持备择假设 H₁。结果被称为“统计显著”。
  - 如果P 值 > α，则未能拒绝零假设 H₀。这并不意味着 H₀ 一定为真，只是当前证据不足以推翻它。

假设检验的基本步骤：

提出假设：明确陈述零假设 H₀ 和备择假设 H₁。
选择检验方法和显著性水平 α：根据数据类型、研究设计和总体分布假设选择合适的检验统计量（如 t 检验、z 检验、卡方检验等），并设定 α（通常为 0.05）。
计算检验统计量和 P 值：利用样本数据计算检验统计量的值，并据此求出 P 值。
做出统计决策：比较 P 值和 α，决定拒绝或不拒绝 H₀。
得出结论：用非技术性语言解释统计决策的实际含义，说明结果支持或反对研究者的初始主张。

应用与意义：假设检验广泛应用于科学研究（验证新理论、新药效）、质量控制（判断生产过程是否稳定）、市场调研（评估广告效果）、社会科学（分析调查数据差异）等众多领域。它是基于数据进行客观推断、减少主观臆断的关键工具。

权威性参考来源：

美国国家标准与技术研究院 (NIST) 工程统计手册：提供了关于假设检验基础概念、类型和步骤的权威技术性概述（可在 NIST 官网搜索 “NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods”）。
可汗学院（Khan Academy）统计学课程：提供了关于假设检验（包括零假设、备择假设、P 值）的直观易懂的视频和文章解释（可在可汗学院官网搜索 “Hypothesis testing”）。
宾夕法尼亚州立大学在线统计学课程材料：提供了涵盖各种具体检验方法（如 t 检验、卡方检验）及其应用场景的详细课程笔记（可在 PennState STAT 课程页面查找）。
经典统计学教材：如 Moore, McCabe 的 Introduction to the Practice of Statistics 或 Agresti, Franklin 的 Statistics: The Art and Science of Learning from Data 都深入讲解了假设检验的原理和应用。

网络扩展资料

假设检验（hypothesis test）是统计学中用于通过样本数据推断总体参数或分布是否满足特定假设的方法。其核心是通过概率论判断观察到的现象是否由随机因素引起，还是存在统计学意义上的显著差异。

基本流程：

提出假设
- 原假设（H₀）：默认成立的假设（如"两组数据无差异"）
- 备择假设（H₁）：与原假设对立的假设（如"两组数据存在差异"）
选择检验方法
根据数据类型（连续/离散）、分布特征（正态/非正态）选择检验工具，例如：
- t检验（比较均值）
- 卡方检验（检验独立性或拟合优度）
- Z检验（大样本均值检验）
计算检验统计量
通过公式（如t值：$$ t = frac{bar{X}-mu}{s/sqrt{n}} $$）将数据转化为可比较的统计量。
确定显著性水平（α）
通常取α=0.05，表示接受5%的误拒H₀风险。若p值（观测结果出现的概率）≤α，则拒绝H₀。

关键概念：

两类错误：
- Ⅰ类错误：错误拒绝H₀（假阳性）
- Ⅱ类错误：错误接受H₀（假阴性）
功效（Power）：正确拒绝H₀的概率（1-Ⅱ类错误）

应用场景：

医学研究（验证新药疗效）
质量控制（检测生产线是否达标）
社会科学（分析调查数据间的关联性）

例如，某药厂测试新药时，若p=0.03（<0.05），则说明在95%置信水平下，药物效果具有统计显著性。

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