本章节讲述了推断统计的知识点,主要内容包括P值的获取公式和假设检验的三种类型等
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推断统计思维导图模板大纲
推断统计顾名思义就是从样本特征推断总体的特征。而这个推断的过程即所谓的假设检验。这个过程首先需要明确问题是什么?然后确定证据是什么?判断标准是什么?最后做出结论
对应假设检验的几个步骤
提出原假设(H0)和备选假设(H1)
确定显著性水平(原假设为正确时,人们把它拒绝了的概率)
选择检验统计量
建立决策准则
下结论
单样本检验
检验单个样本的平均值是否等于目标值
相关配对检验
检验相关或配对观测之差的平均值是否等于目标值
独立双样本检验
检验两个独立样本的平均值之差是否等于目标值
不同的统计检验方法
Z检验
Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率,从而比较两个平均数>平均数的差异是否显著。
T检验
用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布样本。
F检验
F检验:F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。检验两个样本的方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验(等方差双样本检验,异方差双样本检验)的前提条件
卡方检验
主要用于检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性,也可检验两类事物之间是否存在一定的关系。
是双尾检测还是单尾检测与我们提出的原假设有关。比如说我们检测中国和日本人民的学历是否有差异,如果原假设是中国人学历=日本人学历,原假设成立需要拒绝两个可能,一是中国人学历大于日本人学历,二是日本人学历大于中国人学历,此时我们就需要进行双尾检验。而原假设如果是中国人学历大于日本人学历,原假设成立只需要拒绝一个可能,即中国人学历小于日本人学历,此时就需要进行单尾检验。
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