检验统计量英文解释翻译、检验统计量的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 test statistic

分词翻译：

检验的英语翻译：

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

统计的英语翻译：

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

量的英语翻译：

capacity; estimate; measure; mete; quantity; quantum
【医】 amount; dose; dosis; measure; quanta; quantity; quantum
【经】 volume

专业解析

检验统计量（Test Statistic）是统计学假设检验中的核心概念，指根据样本数据计算出的、用于对原假设（Null Hypothesis）做出决策的一个数值。它本质上是样本数据的函数，其值的大小反映了样本数据与原假设之间的偏离程度。在假设检验中，我们将检验统计量的值与特定的临界值（或利用其计算p值）进行比较，从而决定是拒绝还是不能拒绝原假设。

详细解释（汉英对照视角）：

定义与核心作用 (Definition & Core Role):
- 中文：检验统计量是用于假设检验决策规则的统计量。它是从样本数据中计算出来的一个数值，其抽样分布在原假设成立时是已知的（或可推导的）。通过比较检验统计量的观测值与临界值，或者计算其对应的p值，来判断样本数据是否提供了足够的证据来拒绝原假设。
- 英文： Atest statistic is a statistic used in a statistical hypothesis test. It is a numerical value calculated from sample data. Its sampling distribution is known (or derivable) under the assumption that the null hypothesis is true. The observed value of the test statistic is compared to critical values or used to compute a p-value to determine whether the sample data provides sufficient evidence to reject the null hypothesis.
- 核心作用：量化样本证据与原假设的差异程度，为统计决策提供客观依据。
与一般统计量的区别 (Distinction from General Statistics):
- 中文：虽然任何基于样本计算的量都可称为统计量（Statistic），但并非所有统计量都直接用作检验统计量。检验统计量是专门为特定的假设检验问题构造的，其关键特性在于在原假设成立时，其概率分布（抽样分布）是已知的或可确定的。常见的抽样分布包括标准正态分布（Z分布）、t分布、卡方分布（χ²分布）、F分布等。
- 英文： While any quantity calculated from sample data is a statistic, not every statistic is designed as a test statistic. A test statistic is specifically constructed for a particular hypothesis testing problem. Its crucial property is thatits probability distribution (sampling distribution) under the null hypothesis is known or can be determined. Common sampling distributions include the standard normal (Z), t, chi-square (χ²), and F distributions.
- 关键点：已知的抽样分布是进行假设检验概率计算（如求p值或临界值）的基础。
计算与决策过程 (Calculation & Decision Process):
- 中文：根据研究问题和数据类型（如均值、比例、方差、相关性等），选择合适的检验方法（如Z检验、t检验、卡方检验等），并依据该方法的公式计算检验统计量的值（通常记为如 t, z, χ², F）。例如，在检验总体均值时，常用的检验统计量是t统计量：$$ t = frac{bar{x} - mu_0}{s / sqrt{n}} $$ 其中 $bar{x}$ 是样本均值，$mu_0$ 是原假设下的总体均值，$s$ 是样本标准差，$n$ 是样本量。计算出检验统计量后，将其与所选显著性水平（α）对应的临界值比较，或计算其对应的p值，依据决策规则（如 p值 < α 则拒绝原假设）做出统计推断。
- 英文： Based on the research question and data type (e.g., mean, proportion, variance, correlation), an appropriate test (e.g., Z-test, t-test, chi-square test) is selected, and the test statistic value (often denoted as t, z, χ², F) is calculated using its specific formula. For instance, a common test statistic for testing a population mean is the t-statistic: $$ t = frac{bar{x} - mu_0}{s / sqrt{n}} $$ where $bar{x}$ is the sample mean, $mu_0$ is the population mean under the null hypothesis, $s$ is the sample standard deviation, and $n$ is the sample size. After calculation, this value is compared to critical values corresponding to the chosen significance level (α), or its p-value is computed, to make a statistical decision according to the decision rule (e.g., reject the null hypothesis if p-value < α).

权威参考来源：

国家统计局 - 统计术语与定义：国家统计局官网通常提供规范的统计术语解释（包括假设检验相关概念）。其定义具有官方权威性。国家统计局
经典统计学教材：
- Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference (2nd ed.). Duxbury. 该书是高级统计学经典教材，对假设检验理论和检验统计量有严谨深入的阐述。
- Moore, D. S., Notz, W. I., & Fligner, M. A. (2013). The Basic Practice of Statistics (7th ed.). W. H. Freeman. 该书是应用统计学广泛使用的教材，对检验统计量的概念和应用有清晰易懂的介绍。
知名大学开放课程资源：如麻省理工学院（MIT）的OpenCourseWare或斯坦福大学（Stanford）的在线统计课程材料，通常会包含对检验统计量的详细讲解和示例。这些资源代表了高等教育领域的专业共识。MIT OpenCourseWare, Stanford Online
专业统计协会资源：如美国统计协会（ASA）的官方网站或出版物，会提供权威的统计教育材料和术语定义。American Statistical Association (ASA)

网络扩展解释

检验统计量是统计学中假设检验的核心工具，用于根据样本数据对原假设（H₀）进行量化判断。以下是详细解释：

1. 定义与作用

检验统计量是一个由样本数据计算得出的数值，其数学公式取决于具体的检验类型（如均值、比例、方差等）。它的核心作用是通过与原假设的预期分布对比，衡量样本数据与原假设的偏离程度。例如：

Z值：用于大样本均值检验，公式为 $frac{bar{X}-mu}{sigma/sqrt{n}}$
t值：小样本均值检验，公式为 $frac{bar{X}-mu}{s/sqrt{n}}$

2. 决策依据

通过以下两种方式判断是否拒绝原假设：

临界值法：将计算值与显著性水平（α）对应的分布临界值（如Zₐ或tₐ）比较。若|检验统计量| > 临界值，则拒绝H₀。
P值法：计算该统计量在H₀成立时出现的概率。若P值 < α（如0.05），则拒绝H₀。

3. 常见类型与场景

检验类型	检验统计量	适用场景
单样本均值检验	Z或t值	比较样本均值与已知值
双样本均值检验	t值	比较两组独立样本均值
方差分析（ANOVA）	F值	三组及以上均值差异检验
卡方检验	χ²值	独立性检验或拟合优度检验

4. 注意事项

分布依赖性：检验统计量需服从特定分布（如正态分布、t分布），其选择受样本量、方差齐性等因素影响。
方向性：单侧检验的拒绝域仅在一侧，而双侧检验需考虑两个方向。
效应量补充：检验统计量仅反映显著性，需结合效应量（如Cohen's d）评估实际意义。

例如，在比较两种药物的疗效时，t检验统计量若为2.3（自由度20，α=0.05），查表得临界值2.086。因2.3 > 2.086，可拒绝“两种药物效果相同”的原假设。