菜鸟也爱数据分析之SPSS篇——假设检验的概述

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H_A和H_R(H_A的补集)，当样本 x∈H_A时，接受假设H₀；当 x∈H_R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）。