统计试验英文解释翻译、统计试验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 statistical test

分词翻译：

统计的英语翻译：

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

试验的英语翻译：

experiment; test; try; try on; try out; examination; experimentation; trial
trial run
【计】 breadboarding
【医】 probation; test; tria
【经】 test; trial

专业解析

统计试验（Statistical Test）在汉英词典中通常定义为“通过收集和分析数据验证假设的数学方法”，对应英文术语为“statistical hypothesis testing”。其核心是通过概率模型判断观测结果是否支持特定假设，常用于科学研究、质量控制和社会调查领域。

从学科应用角度，统计试验可分为参数检验（如t检验、方差分析）和非参数检验（如卡方检验、曼-惠特尼U检验）两大类。美国统计协会指出，这些方法需要满足三个基本要素：明确的原假设与备择假设、显著性水平α的设定、检验统计量的计算。

根据《数理统计学教程》（高等教育出版社），统计试验的数学基础可表述为： $$ H_0: theta in Theta_0 quad vs quad H_1: theta in Theta_1 $$ 其中$Theta_0$和$Theta_1$构成参数空间的分割区域。英国皇家统计学会强调，p值必须结合效应量和置信区间进行解读，避免单一指标导致的误判。

权威参考文献：

维基百科"Statistical hypothesis testing"词条
美国国家标准与技术研究院(NIST)手册第1.3.5.3节
《Statistical Inference》George Casella著（Duxbury Press）

网络扩展解释

统计试验（Statistical Test）是统计学中用于通过样本数据对总体参数或分布进行推断的核心方法。其核心目的是验证某个假设是否成立，或判断观察到的数据模式是否具有统计学意义。

一、基本概念

定义
统计试验通过构建数学模型，量化分析数据与假设之间的差异。例如：检验新药是否比现有药物更有效，或判断某地区平均收入是否高于全国水平。
核心要素
- 零假设（H₀）：默认成立的假设（如"两组无差异"）
- 备择假设（H₁）：研究者希望证实的假设（如"两组存在差异"）
- 显著性水平（α）：通常取0.05，表示错误拒绝H₀的概率阈值
- p值：在H₀成立时，观察到当前数据或更极端情况的概率

二、主要步骤

确定研究问题并建立假设
选择适当的检验方法（如t检验、卡方检验等）
计算检验统计量（如t值、z值）
根据统计量计算p值或与临界值比较
基于预设α水平决定是否拒绝H₀

三、常见类型

数据类型	检验目的	典型方法
连续数据	均值比较	t检验、ANOVA
分类数据	比例/分布差异	卡方检验、Fisher精确检验
非参数场景	不依赖分布假设	Mann-Whitney U检验、Wilcoxon检验

四、应用场景

医学研究：验证新疗法效果
质量控制：检测生产线是否达标
社会科学：分析调查数据中的关联性
A/B测试：优化网页设计或营销策略

五、注意事项

需预先确定检验方向（单侧/双侧）
样本量影响检验效力
p值<α仅说明"统计显著"，不等于实际意义重大
需结合置信区间解读效应量

例如，t检验的计算公式为：
$$ t = frac{bar{X}_1 - bar{X}_2}{s_p sqrt{frac{1}{n_1} + frac{1}{n_2}}} $$
其中$s_p$为合并标准差，$n$为样本量。