【学习笔记】统计学入门（7/7）——假设检验

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索引——

• 基本概念
• 连续变量的统计描述
• 分类变量的统计描述
• 正态分布
• 二项分布
• 参数估计与可信区间
• 假设检验

 

七、假设检验

1、做假设检验的目的：结果知规律，样本推总体

1.1 方法

参数估计：推估样本所在总体的特征。先判断是否正态分布，再求出均值、标准差值等。如：调查市场总容量与占有率等。

假设检验：对提出的总体假设进行分析判断，做出统计决策。

 

1.2 假设检验的应用价值：新品上市研究，如药物筛选研究

ps：药物新品研发流程

计算机分子模拟——实验室探针筛选——动物毒性实验——人体毒性实验——临床试验——上市后副作用监测

 

1.3 假设检验准备工作

（1）根据研究设计和资料的性质正确选择分析过程

（2）进行统计描述（集中趋势、离散趋势）和统计分析

集中趋势：均数、P50

离散趋势：标准差/方差、四分位数

分布特征

异常值及其他

 

2、假设检验的基本原理

2.1 例子

已知：现有样本均数58g，与总体均数60g不同

分析：误差可能性

其一，样本来自已知总体（即总体均值假定为60g），该差别为抽样误差。如抽样大多为56/57/59g等 

其二，样本所来自的总体与已知总体不同（如：总体均值M=56/57/58/59g等），存在本质差异

为了识别这两种情况，于是做假设检验。

 

2.2 基础原理

2.2.1 小概率原理：即小概率事件在一次随机抽样中不会发生。

如：瞎猫碰到死耗子

2.2.2 基本思想：先建立一个关于样本所属总体的假设，考察在假设条件下随机样本的特征信息是否属于小概率事件，若为小概率事件，则怀疑假设成立有悖于样本提供的特征信息，因此拒绝假设。

实际上，若为小概率事件，则假设检验的结论就是错误的。

 

3、假设检验基本步骤

步骤一：提出对总体特征的假设。

统计学中假设有以下俩方面内容——

（1）检验假设，也称为原假设和无效假设，记为H0；

（2）备择假设：记为H1，与H0对立，非此即彼，当H0倍拒绝时供采用。

步骤二：确定检验水准，即确定拒绝H0时的最大允许误差的概率。

检验水准：用α表示，是指检验假设H0本来就成立，却根据样本信息拒绝H0的可能性大小，即α拒绝了实际上成立的H0的概率。

常用检验水准为α = 0.05

        意义：在锁舌H0的总体中随机抽得一个样本，其均数比现有均数更偏离总体均数的概率不超过5%（类似考试中约定俗成60分为及格线）