第1个回答 2024-08-06
假设检验是一种统计分析方法，其核心过程可以概括为以下五个关键步骤：
首先，明确假设：区分两个对立的假设，通常称为原假设（H0）和备择假设（H1）。H0通常假设两种情况无显著差异或不存在某种效应，而H1则提出对立的观点，认为存在差异或效应存在。
其次，设定检验水准：用α值来衡量拒绝原假设的可靠性，一般情况下，我们会选择一个较为严格的水准，如0.05，意味着在5%的错误率下拒绝H0。
接着，计算检验统计量：这是根据具体的统计方法和数据，运用特定的公式来度量数据与假设的偏离程度。这个统计量将决定我们的后续决策。
然后，确定P值：P值是检验统计量在原假设为真的情况下，落在当前观测值或更极端情况的概率。如果P值小于或等于α，这表明观察到的结果非常罕见，可能无法简单归因于随机误差。
最后，得出结论：根据P值与α的比较，我们做出决定。如果P值大于α，我们接受H0，认为差异无统计学意义；反之，如果P值小于或等于α，我们拒绝H0，认为观察到的差异具有统计学上的显著性。