数据分析假设检验经典案例-excel

数据分析假设检验经典案例-excel
数据分析假设检验经典案例-excel

双侧检验H0:μ=μ0H1:μ≠μ0接受域1-α拒绝域:两侧α/2目的:观察在给定的显著性水平下所抽取单侧检验单侧左尾检验H0:μ>=μ0H1:μ<μ0接受域1-α拒绝域:两侧α用于检测样本统计量是否显著高于总体参单侧右尾检验H0:μ<=μ0H1:μ>μ0接受域1-α拒绝域:两侧α用于检测样本统计量是否显著低于总体参假设检验的步骤

1设定原假设和备择假设

2设定显著水平α

3选择检验统计量(F/t/X2/z),计算统计量的观测值

4根据统计量和显著水平确定临界点,给出拒绝域

5判断样本统计量所在区域,在拒绝域内拒绝原假设,接受备择假设

假设检验按照参数分为总体均值的检验、两总体均值之差的检验、总体比例的检验和总体方差的检验

z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,一般用于大样本N>=30,用标t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,他用样本方差代替总体方差,得到的统计量服从t分布。实践应用中

f检验主要用于方差分析,方差分析中,组间均方比上组内均方服从F分布

卡方检验主要检验某个样本是否服从某种分布,是一种样本分布检验,在交叉列表分析中卡方分布会用到

用于比较两个不同样本之间的均值是否相等

独立样本t检验

配对样本t检验

指同一样本在两个不同时候的均值比较,比如比较某种减肥药的效果

方差分析用于检验某因素的影响显著程度

在给定的显著性水平下所抽取的样本统计量是否异于总体参数

本统计量是否显著高于总体参数,当样本统计量落在左侧区域内,拒绝原假设,否则接受原假设

本统计量是否显著低于总体参数,当样本统计量落在左侧区域内,拒绝原假设,否则接受原假设

一般用于大样本N>=30,用标准正态分布的理论推断差异发生的概率,

应用中,t检验比z检验常用,因为不容易知道总体方差。检验量独立样本均值差异是否能推论至总体,代表总体情况,小样本

,代表总体情况,小样本

相关文档
最新文档