《假设检验贾俊平》课件

假设检验贾俊平:本课件介绍假设检验的概念、步骤和应用着重讲解贾俊平教授在假设检验领域的研究成果和贡献课程概述统计学基础数据分析科研应用本课程将介绍假设检验的基础知识，包括统学习如何利用假设检验分析实验数据，得出掌握假设检验在科研论文写作中的应用，提计学的基本概念和方法科学的结论升论文质量为什么要学习假设检验数据分析基础决策依据问题解决能力假设检验是统计学的基础，帮助我们用数假设检验帮助我们做出合理的决策，并对假设检验帮助我们解决现实世界中的问题据验证想法和结论它是科学研究的重要结论提供支持例如，我们可以用假设检例如，我们可以用假设检验来分析产品工具，可以帮助我们从数据中获得有意义验来确定新广告是否有效，或者新药是否质量问题，或者分析顾客满意度问题的结论有效假设检验的基本概念零假设备择假设

1.

2.12零假设是关于总体参数的陈述备择假设是对零假设的否定，，通常为研究者想要推翻的假通常为研究者希望支持的假设设显著性水平值

3.

4.P34显著性水平α表示拒绝零假设P值表示在零假设为真的情况的风险阈值，通常设置为

0.05下，获得观察结果或更极端结果的概率假设检验的一般流程提出假设根据研究目的和问题，设定原假设和备择假设，明确研究方向收集数据采用适当的方法收集样本数据，确保数据质量和样本代表性选择检验方法根据数据类型、样本量和研究问题，选择合适的假设检验方法计算检验统计量根据选定的检验方法，计算样本数据的检验统计量值确定值P根据检验统计量和假设检验方法，计算P值，判断检验结果是否显著做出结论根据P值和显著性水平，判断是否拒绝原假设，并得出研究结论显著性水平和值P显著性水平值关系P显著性水平（α）表示拒绝原假设的风险，P值是假设原假设成立的情况下，观察到样如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设；一般设为

0.05，即有5%的概率拒绝了实际本结果或更极端结果的概率如果P值大于显著性水平，则不拒绝原假设上成立的原假设单尾检验和双尾检验单尾检验双尾检验单尾检验仅检验假设值落在分布的一侧例如，检验某药物是否能双尾检验检验假设值落在分布的两侧例如，检验某产品的平均质提高患者的治疗效果量是否与标准值一致选择原则影响根据研究目的和假设的方向选择单尾检验或双尾检验单尾检验假单尾检验的显著性水平更高，更容易拒绝原假设双尾检验的显著设方向明确，双尾检验假设方向不确定性水平更低，更难拒绝原假设一阶错误和二阶错误一阶错误二阶错误拒绝真假设，也称为假阳性错误接受假假设，也称为假阴性错误这种错误可能导致错误结论，这种错误可能导致错过重要的并可能产生重大影响发现，并可能延误决策错误权衡在进行假设检验时，需要权衡一阶错误和二阶错误的风险决策应基于研究目标和实际情况如何选择合适的假设检验方法数据类型研究目的样本大小数据分布考虑数据类型:定量或定性,连续确定研究目的:比较组间差异,分样本大小决定了检验的效力,样根据数据分布选择参数检验或或离散不同的数据类型需要析变量间关系,检验总体参数等本量越大,检验结果越可靠非参数检验正态分布数据适不同的检验方法合参数检验检验的应用t比较两组均值检验单样本均值t检验可以用于比较两个独立样本或配对样t检验还可以用于检验单个样本的均值是否本的均值例如，比较两种不同治疗方法与已知总体均值相符例如，检验某批产的疗效，或比较同一组患者在不同时间点品的平均重量是否符合标准的治疗效果配对检验t重复测量同一组受试者进行前后两次测量，比较两次测量结果的差异配对样本两组数据存在一一对应的关系，例如同一组受试者在不同时间或不同条件下的测量值假设检验检验两组数据的平均值是否存在显著差异，即检验两个总体均值之间是否存在差异单样本检验t比较样本均值与已知检验样本均值是否符

1.

2.12总体均值合假设检验样本均值是否与已知总体例如，检验一组产品的平均尺均值存在显著差异，适用于单寸是否符合生产标准样本情况需要样本数据呈正态计算统计量

3.

4.t34分布使用样本均值、总体均值、样假设检验的有效性依赖于样本本标准差和样本量计算t统计量数据的正态性双样本检验t应用场景假设条件检验步骤比较两组独立样本的平均值是两组样本数据应服从正态分布•设定原假设和备择假设否存在显著差异•计算t统计量例如，比较两种不同减肥方法两组样本的方差应相等的减肥效果•确定自由度并查找临界值•比较t统计量和临界值•做出结论方差分析ANOVA简介原理

1.

2.12方差分析用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著通过分析样本方差来检验总体均值之间是否存在差异应用类型

3.

4.34用于分析不同处理组之间的差异，例如，比较不同教学方法包括单因素方差分析和双因素方差分析的效果单因素ANOVA单因素只有一个自变量，每个自变量水平下有多组数据组间差异检验不同组之间是否存在显著差异数据分析分析自变量对因变量的影响，找出组间差异的来源双因素ANOVA双因素方差分析交互作用方差分析表格双因素方差分析用来检验两个或多个自变量检验两个自变量之间是否有交互作用分析结果展示在方差分析表格中，包括F统对因变量的影响计量、p值等卡方检验定义类型卡方检验用于检验两个或多个样卡方检验包括适合性检验、独立本之间的差异是否具有统计学意性检验和趋势检验，每种检验都义有特定的用途应用优势卡方检验广泛应用于医学、市场卡方检验易于理解和实施，对数研究、社会学等领域，用于分析据要求较低，是分析分类数据的分类数据常用方法非参数检验数据类型检验方法应用场景适用于定类变量和定序变量的秩和检验、符号检验、当数据不服从正态分布时，无数据Wilcoxon检验、Kruskal-法使用参数检验方法Wallis检验等无需满足正态分布假设如研究不同治疗方法对患者无需考虑样本方差，更适用于疼痛程度的影响小样本数据秩和检验适用范围检验原理当数据不服从正态分布，无法进它将样本数据按照大小排序，根行参数检验时，秩和检验是一个据排序后的秩来进行检验，比较有效的替代方法两个样本的秩和常用方法数据类型包括Wilcoxon秩和检验、Mann-秩和检验适用于等级数据，即可Whitney U检验和Kruskal-Wallis以对数据进行排序但无法进行精检验，用于比较两个或多个样本确测量的数据运用假设检验的注意事项数据准备选择合适的检验方法正确解释结果结合实际背景确保数据完整性，无异常值，根据数据类型和研究目的选择理解P值和置信区间，避免过度将统计结果与实际研究背景结并符合假设检验的条件合适的假设检验方法解读或误解结果合，得出有意义的结论假设检验在实际研究中的应用市场营销研究例如，分析广告效果，比较不同营销策略的效果临床试验例如，评估新药疗效，比较不同治疗方法的效果产品质量控制例如，检验产品是否符合质量标准，分析产品质量波动的原因案例分析销售数据分析:假设检验可以帮助企业分析销售数据，例如，分析不同营销策略的效果，或者比较不同地区的销售情况企业可以利用假设检验来确定这些差异是否具有统计学意义，从而制定更有效的营销策略，提高销售业绩案例分析顾客满意度调查:假设检验可用于分析顾客满意度调查结果例如，我们可以检验顾客对新产品满意度的总体水平是否与预期目标相符，或者不同地区顾客满意度是否存在显著差异通过假设检验，我们可以得出结论，是否需要对产品或服务进行改进，以提高顾客满意度案例分析产品质量检验:假设检验可以用于评估产品质量是否符合标准，例如，可以检验产品的合格率是否达到预期水平还可以检验不同生产批次的产品质量是否一致，例如，可以检验不同批次的平均重量是否相同如何撰写假设检验报告结论1接受或拒绝原假设结果分析2描述统计和假设检验结果数据分析3数据清理、变量分析和图表假设设定4确定原假设和备择假设研究问题5明确研究目标和假设检验目的假设检验报告的撰写需要遵循一定的规范，清晰地展示研究结果和结论，并解释分析过程，便于读者理解和评估研究结果常见假设检验错误及解决方法误用检验方法错误的假设前提

1.

2.12选择不合适的检验方法会导致错误的结假设检验方法通常基于一些假设前提，论，例如，错误地将t检验用于非参数数例如数据的正态分布，如果不满足这些据前提，就会影响结论的可靠性样本量不足数据质量问题

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4.34样本量不足会导致检验结果不稳定，难数据质量问题，例如数据录入错误或遗以得到可靠的结论漏，会影响检验结果的准确性假设检验未来的发展趋势机器学习与大数据分析增强现实与可视化云计算和大数据平台智能化与自动化整合机器学习技术，提高数据增强现实技术将改变假设检验云计算技术将提供更加强大的自动化假设检验流程，减少人分析效率深度学习和神经网结果的展示方式，提供更加直数据处理能力和存储空间，推为错误，提高分析效率智能络应用将更加广泛观和交互式的体验动假设检验应用的扩展算法将自动选择最佳的检验方法本课程总结与展望课程涵盖了假设检验的基本概念、常用方法、以及实际应用未来，假设检验将与机器学习、大数据分析等领域深度融合问题讨论与总结总结讨论

1.

2.12课程重点回顾，假设检验的核心概念，常用方法，以及在实针对课程内容，案例分析，以及未来发展方向，进行深入探际应用中的价值讨，激发思考收获展望

3.

4.34掌握假设检验的基本原理和应用方法，提升数据分析能力，未来学习方向，进一步深入研究假设检验的理论和应用，拓并应用于实际科研和工作中展研究领域。