假設檢驗的一般步驟
假設檢驗的一般步驟：
（一）根據所研究問題的要求，提出原假設 和備擇假設 。
有三種類型的原假設和備擇假設，以總體均值的假設檢驗為例加以說明。
1. ： ； ：
2. ： ； ：
3. ： ； ：
其中，1. 是雙側假設檢驗；2. 是右側假設檢驗；3. 是左側假設檢驗。因為假設檢驗是根據機率意義下的反證法來否定原假設，所以原假設必須包含等號。究竟採用哪一種檢驗要視具體問題而定，尤其是選擇右側檢驗還是左側檢驗時，更要慎重。
（二）找出檢驗的統計量及其分佈。
與引數估計一樣，假設檢驗也要根據樣本資料進行統計推斷。用於判斷是否接受原假設 的統計量稱為檢驗統計量。在實際應用時，檢驗統計量的選擇及其分佈要根據檢驗的具體內容、抽樣的方式、樣本容量的大小和總體方差是否已知等多種因素來確定，常用的檢驗統計量有 統計量、 統計量、 統計量及 統計量等。
（三）規定顯著性水平 ，就是選擇發生第一類錯誤的最大允許機率。
顯著性水平 的大小，取決於發生第一類錯誤和第二類錯誤產生的後果。如果 取的較小，那麼 將會較大，雖然否定一個真實原假設（棄真）的風險小了，其代價是增加了接受一個不真實原假設（取偽）的機率；反之，如果 取的較大，那麼 將會較小，雖然接受一個不真實原假設（取偽）的的風險小了，其代價是增加了否定一個真實原假設（棄真）的機率。因此，要根據研究問題的需要選擇一個合適的 ，通常 選為 、 或 等。
（四）確定決策規則。
在選擇好檢驗統計量和規定了顯著性水平後，就可以根據
求出否定原假設和接受原假設的臨界值，從而也就確定了否定域 。
（五）計算檢驗統計量的值，作出統計決策。
如果檢驗統計量的值落在否定域 裡，則否定 ；否則，不否定 。
需要說明的是，顯著性檢驗只對發生第一類錯誤的機率進行了控制，而不對發生第二類錯誤的機率加以限制。因此，當我們決定接受 時，並不意味著 一定為真，因為我們不能確定該決策有多大的可靠性。確切的說法是：在顯著性水平為 時，根據這次試驗得到的樣本資料，不足以否定 。鑑於發生第二類錯誤的不確定性，通常在做決策時，統計學家建議我們採用“不否定 或不拒絕 ”的說法，而不採用“接受 ” 的說法。但是，要否定 ，只要一個反例就足夠了。否定了 ，也就避免了第二類錯誤，所以根據樣本資料，作出否定 的決策就具有了可靠性。
-------------我已經盡力了,你是高中生嗎?
假設檢驗的一般步驟
假設檢驗的一般步驟：
（一）根據所研究問題的要求，提出原假設 和備擇假設 。
有三種類型的原假設和備擇假設，以總體均值的假設檢驗為例加以說明。
1. ： ； ：
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其中，1. 是雙側假設檢驗；2. 是右側假設檢驗；3. 是左側假設檢驗。因為假設檢驗是根據機率意義下的反證法來否定原假設，所以原假設必須包含等號。究竟採用哪一種檢驗要視具體問題而定，尤其是選擇右側檢驗還是左側檢驗時，更要慎重。
（二）找出檢驗的統計量及其分佈。
與引數估計一樣，假設檢驗也要根據樣本資料進行統計推斷。用於判斷是否接受原假設 的統計量稱為檢驗統計量。在實際應用時，檢驗統計量的選擇及其分佈要根據檢驗的具體內容、抽樣的方式、樣本容量的大小和總體方差是否已知等多種因素來確定，常用的檢驗統計量有 統計量、 統計量、 統計量及 統計量等。
（三）規定顯著性水平 ，就是選擇發生第一類錯誤的最大允許機率。
顯著性水平 的大小，取決於發生第一類錯誤和第二類錯誤產生的後果。如果 取的較小，那麼 將會較大，雖然否定一個真實原假設（棄真）的風險小了，其代價是增加了接受一個不真實原假設（取偽）的機率；反之，如果 取的較大，那麼 將會較小，雖然接受一個不真實原假設（取偽）的的風險小了，其代價是增加了否定一個真實原假設（棄真）的機率。因此，要根據研究問題的需要選擇一個合適的 ，通常 選為 、 或 等。
（四）確定決策規則。
在選擇好檢驗統計量和規定了顯著性水平後，就可以根據
求出否定原假設和接受原假設的臨界值，從而也就確定了否定域 。
（五）計算檢驗統計量的值，作出統計決策。
如果檢驗統計量的值落在否定域 裡，則否定 ；否則，不否定 。
需要說明的是，顯著性檢驗只對發生第一類錯誤的機率進行了控制，而不對發生第二類錯誤的機率加以限制。因此，當我們決定接受 時，並不意味著 一定為真，因為我們不能確定該決策有多大的可靠性。確切的說法是：在顯著性水平為 時，根據這次試驗得到的樣本資料，不足以否定 。鑑於發生第二類錯誤的不確定性，通常在做決策時，統計學家建議我們採用“不否定 或不拒絕 ”的說法，而不採用“接受 ” 的說法。但是，要否定 ，只要一個反例就足夠了。否定了 ，也就避免了第二類錯誤，所以根據樣本資料，作出否定 的決策就具有了可靠性。
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