关于假设检验

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关于假设检验

详 情 说 明

假设检验是统计学中用于判断样本数据是否支持某个特定主张的方法论框架。其核心思想是通过概率反证法，评估观测结果与原假设之间的不一致程度。

典型的假设检验流程包含五个关键步骤：首先建立互斥的原假设和备择假设，原假设通常代表无效应或默认状态；其次选择合适的检验统计量及其分布；然后根据研究问题设定显著性水平α（常用0.05）；接着计算实际观测数据出现的p值；最后比较p值与α做出统计决策。

在结果解释时需要注意：p值不表示原假设为真的概率，而是假定原假设成立时，观察到当前或更极端结果的概率。显著性水平α实质上是控制第一类错误（错误拒绝真原假设）的概率阈值。同时还要考虑检验力（正确拒绝假原假设的能力）和效应量等指标。

常见的应用误区包括将统计显著等同于实际意义、忽略多重检验问题、错误理解p值的定义等。现代统计学还强调在报告假设检验结果时，应同时提供置信区间和效应量等补充信息。