統計試驗英文解釋翻譯、統計試驗的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 statistical test

分詞翻譯：

統計的英語翻譯：

【醫】 statistics
【經】 numerical statement; statistics

試驗的英語翻譯：

experiment; test; try; try on; try out; examination; experimentation; trial
trial run
【計】 breadboarding
【醫】 probation; test; tria
【經】 test; trial

專業解析

統計試驗（Statistical Test）在漢英詞典中通常定義為“通過收集和分析數據驗證假設的數學方法”，對應英文術語為“statistical hypothesis testing”。其核心是通過概率模型判斷觀測結果是否支持特定假設，常用于科學研究、質量控制和社會調查領域。

從學科應用角度，統計試驗可分為參數檢驗（如t檢驗、方差分析）和非參數檢驗（如卡方檢驗、曼-惠特尼U檢驗）兩大類。美國統計協會指出，這些方法需要滿足三個基本要素：明确的原假設與備擇假設、顯著性水平α的設定、檢驗統計量的計算。

根據《數理統計學教程》（高等教育出版社），統計試驗的數學基礎可表述為： $$ H_0: theta in Theta_0 quad vs quad H_1: theta in Theta_1 $$ 其中$Theta_0$和$Theta_1$構成參數空間的分割區域。英國皇家統計學會強調，p值必須結合效應量和置信區間進行解讀，避免單一指标導緻的誤判。

權威參考文獻：

維基百科"Statistical hypothesis testing"詞條
美國國家标準與技術研究院(NIST)手冊第1.3.5.3節
《Statistical Inference》George Casella著（Duxbury Press）

網絡擴展解釋

統計試驗（Statistical Test）是統計學中用于通過樣本數據對總體參數或分布進行推斷的核心方法。其核心目的是驗證某個假設是否成立，或判斷觀察到的數據模式是否具有統計學意義。

一、基本概念

定義
統計試驗通過構建數學模型，量化分析數據與假設之間的差異。例如：檢驗新藥是否比現有藥物更有效，或判斷某地區平均收入是否高于全國水平。
核心要素
- 零假設（H₀）：默認成立的假設（如"兩組無差異"）
- 備擇假設（H₁）：研究者希望證實的假設（如"兩組存在差異"）
- 顯著性水平（α）：通常取0.05，表示錯誤拒絕H₀的概率阈值
- p值：在H₀成立時，觀察到當前數據或更極端情況的概率

二、主要步驟

确定研究問題并建立假設
選擇適當的檢驗方法（如t檢驗、卡方檢驗等）
計算檢驗統計量（如t值、z值）
根據統計量計算p值或與臨界值比較
基于預設α水平決定是否拒絕H₀

三、常見類型

數據類型	檢驗目的	典型方法
連續數據	均值比較	t檢驗、ANOVA
分類數據	比例/分布差異	卡方檢驗、Fisher精确檢驗
非參數場景	不依賴分布假設	Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon檢驗

四、應用場景

醫學研究：驗證新療法效果
質量控制：檢測生産線是否達标
社會科學：分析調查數據中的關聯性
A/B測試：優化網頁設計或營銷策略

五、注意事項

需預先确定檢驗方向（單側/雙側）
樣本量影響檢驗效力
p值<α僅說明"統計顯著"，不等于實際意義重大
需結合置信區間解讀效應量

例如，t檢驗的計算公式為：
$$ t = frac{bar{X}_1 - bar{X}_2}{s_p sqrt{frac{1}{n_1} + frac{1}{n_2}}} $$
其中$s_p$為合并标準差，$n$為樣本量。