spss假设检验(菜鸟也爱数据分析之SPSS篇——假设检验的概述)

spss假设检验

作者:菁悦      审核:Ling      封面:自己想吧
1假设检验简介假设检验又称统计假设检验(注:显著性检验只是假设检验中最常用的一种方法),是一种基本的 统计推断形式,假设检验是用来判断样本与样本,样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的。
其基本原理是先对总体的特征作出某种假设,然后通过抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。

2基本思想假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件(P<0.01或P<0.05)在一次试验中基本上不会发生。 反证法思想是先提出假设(检验假设H0),再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小,如可能性小,则认为假设不成立,若可能性大,则还不能认为不假设成立。
假设是否正确,要用从总体中抽出的样本进行检验,与此有关的理论和方法,构成假设检验的内容。设A是关于总体分布的一项命题,所有使命题A成立的总体分布构成一个集合H0,称为原假设。使命题A不成立的所有 总体分布构成另一个集合H1,称为备择假设。如果 h0可以通过有限个实参数来描述,则称为参数假设,否则称为非参数假设。
对一个假设H0进行检验,就是要制定一个规则,使得抽取样本以后,根据这一规则可以决定是接受它(承认命题 A正确),还是拒绝它(否认命题 A正确)。这样,所有可能的样本所组成的空间(称样本空间)被划分为两部分HA和HR(HA的补集),当样本 x∈HA时,接受假设H0;当 x∈HR时,拒绝H0。

3意义用样本指标估计总体指标,其结论有的完全可靠,有的只有不同程度的可靠性,需要进一步加以检验和证实。通过检验,对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断,是否接受原假设。这里必须明确,进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确,而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。从这个意义上,假设检验又称为显著性检验。

4注意的问题1、做假设检验之前,应注意资料本身是否有可比性。
2、当差别有 统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。
3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。
4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验(在后续文章有具体讲解)。
5、当检验结果为拒绝无效假设H0时,应注意有发生I类错误的可能性;当检验结果为不拒绝无效假设H0时,应注意有发生II类错误的可能性(在后续文章有具体讲解)。
6、判断结论时不能绝对化,应注意无论接受或拒绝检验假设,都有判断错误的可能性。
7、报告结论时是应注意说明所用的统计量,检验的单双侧及P值的确切范围(在后续文章有具体讲解)。

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