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

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例句

专业解析

显著性检验（Significance Test）是统计学中用于判断样本数据是否提供足够证据拒绝某个关于总体参数的原假设（Null Hypothesis）的核心方法。其核心思想是通过计算在原假设成立的前提下，观察到当前样本结果（或更极端结果）的概率（即p值），据此评估原假设的合理性。若该概率极小（通常小于预先设定的显著性水平，如 0.05），则认为样本数据与原假设存在显著矛盾，从而拒绝原假设。以下是关键要点：

1. 核心目的与逻辑框架：

   • 旨在评估样本证据对某个关于总体（如总体均值、比例、方差等）的特定假设（原假设 H₀）的支持强度。
   • 遵循“反证法”逻辑：先假定 H₀ 为真，然后计算在当前假设下观察到实际样本数据（或更不利于 H₀ 的数据）的概率（p值）。若 p值很小，说明若 H₀ 为真，当前样本是一个小概率事件，有理由怀疑 H₀ 的真实性，从而拒绝 H₀ 。

2. 关键概念与步骤：

   • 原假设 (H₀)：通常表述为“无效应”或“无差异”（例如，两种药物疗效相同，某总体均值等于特定值）。
   • 备择假设 (H₁ 或 Ha)：与 H₀ 对立的假设，研究者希望证实的假设（例如，两种药物疗效不同，总体均值不等于特定值）。
   • 检验统计量 (Test Statistic)：根据样本数据计算出的一个数值，其抽样分布在原假设成立时已知（如 t 统计量、z 统计量、卡方统计量）。公式示例（t 检验）： $$ t = frac{bar{x} - mu_0}{s / sqrt{n}} $$ 其中 $bar{x}$ 是样本均值，$mu_0$ 是 H₀ 假设的总体均值，$s$ 是样本标准差，$n$ 是样本量。
   • p值 (p-value)：在原假设 H₀ 为真的假设下，检验统计量取得当前观测值或更极端值（向着备择假设方向）的概率。p值越小，反对 H₀ 的证据越强 。
   • 显著性水平 (α)：事先设定的阈值（常用 0.05, 0.01）。若 p值 ≤ α，则在 α 水平上拒绝 H₀，称结果“统计显著”；否则不拒绝 H₀。α 代表了当 H₀ 实际为真时错误拒绝它的最大风险（I 类错误）。

3. 结果解读与常见误解：

   • 拒绝 H₀：意味着样本数据提供了足够的证据反对原假设（在显著性水平 α 下）。不等于证明备择假设 H₁ 为真，或效应很大/很重要。
   • 不拒绝 H₀：意味着当前样本数据不足以提供反对 H₀ 的充分证据。不等于证明 H₀ 为真。
   • 统计显著 vs. 实际显著：统计显著仅表示效应不太可能由随机误差引起，不代表效应量（Effect Size）在实际应用中具有足够的重要性 。
   • I 类错误 (α)：当 H₀ 实际为真时错误地拒绝它。
   • II 类错误 (β)：当 H₀ 实际为假时未能拒绝它。统计功效（1-β）是正确拒绝错误 H₀ 的概率。

4. 应用场景：

   • 比较两组或多组数据的均值（t 检验、ANOVA）。
   • 检验比例是否相等（z 检验、卡方检验）。
   • 检验变量间的相关性或独立性（相关系数检验、卡方检验）。
   • 检验数据是否符合特定分布（拟合优度检验）。
   • 评估回归模型的系数是否显著不为零。

权威参考来源：

• National Institute of Standards and Technology (NIST) Engineering Statistics Handbook：提供了关于假设检验基本原理、类型和步骤的权威技术概述(https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35a.htm)。
• Khan Academy - Hypothesis testing and p-values：以易于理解的方式解释了显著性检验的逻辑、p 值的含义和常见误解(https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability/significance-tests-one-sample/idea-of-significance-tests/a/p-value-conclusions)。
• Penn State STAT 500 Online Program - Lesson 5: Hypothesis Testing：详细介绍了假设检验的步骤、错误类型、功效计算等(https://online.stat.psu.edu/stat500/lesson/5)。
• American Statistical Association (ASA) Statement on p-Values (2016)：权威统计机构关于 p 值的意义、局限性和正确使用的官方声明，强调了统计显著性与实际显著性的区别(https://www.amstat.org/asa/files/pdfs/P-ValueStatement.pdf)。

网络扩展资料

显著性检验（significance test）是统计学中用于判断观察到的数据差异是否具有实际意义（而非随机误差导致）的假设检验方法。以下是关键要点：

1. 核心目的
   通过计算概率（p值），评估原假设（H₀，通常假设“无效应”）是否应被拒绝。若p值低于预设的显著性水平（如α=0.05），则认为结果具有统计显著性。

2. 常见类型

   • t检验：比较两组均值差异（如药物实验组与对照组）。
   • 卡方检验：检验分类变量间的独立性（如性别与产品偏好）。
   • ANOVA：分析多组均值的整体差异（如不同施肥方案对作物产量的影响）。

3. 基本步骤
   ① 设定原假设（H₀）和备择假设（H₁）；
   ② 选择检验方法并计算检验统计量（如t值、z值）；
   ③ 根据统计量计算p值；
   ④ 对比p值与显著性水平α，决定是否拒绝H₀。

4. 结果解读注意

   • 统计显著 ≠ 实际重要：小样本可能夸大显著性，需结合效应量（如Cohen's d）判断实际影响程度。
   • 两类错误：Ⅰ类错误（假阳性）和Ⅱ类错误（假阴性）需根据研究场景权衡。

5. 局限性

   • 依赖样本代表性，不恰当抽样会导致结论偏差；
   • 无法证明因果关系，仅能说明关联性；
   • 多重检验需校正（如Bonferroni法），避免假阳性累积。

例如：在医学试验中，若新药组康复率显著高于安慰剂组（p=0.03），可初步认为药物有效，但仍需结合临床意义（如康复率提升幅度）综合判断。

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