假設檢驗的基本步驟是怎樣的？相信各位考生對此問題比較感興趣，醫(yī)學教育網(wǎng)小編為您匯總如下

上述抽樣模擬試驗表明，從同一總體中以固定n隨機抽樣，由于抽樣誤差的影響，樣本均數(shù)x與總體均數(shù)μ往往不相等，且兩個樣本均數(shù)x1和x2也往往不相等。因此在實際工作中遇到樣本均數(shù)與總體均數(shù)間或樣本均數(shù)與樣本均數(shù)間不相等時，要考慮兩種可能：①由于抽樣誤差所致；②兩者來自不同總體。如何作出判斷？統(tǒng)計上是通過假設檢驗（hypothesis testing），又稱顯著性檢驗（significance test），來回答這個問題。

下面以樣本均數(shù)x與總體均數(shù)μ比較的假設檢驗為例，介紹假設檢驗的基本步驟。

一、建立假設和確定檢驗水準

假設有二。一是無效假設（null hypothesis），符號為H0。假設兩總體均數(shù)相等（μ=μ0），即樣本均數(shù)x所代表的總體均數(shù)μ與假設和總體均數(shù)μ0相等。x和μ0差別僅僅由抽樣誤差所致；二是備擇假設（alternative hypothesis），符號為H1。二者都是根據(jù)推斷的目的提出的對總體特征的假設。這里還有雙側檢驗和單側檢驗之分，需根據(jù)研究目的和專業(yè)知識而定：若目的是推斷兩總體是否不等（即是否μ≠μ0），并不關心μ＞μ0還是μ＜μ0，應用雙側檢驗，H0：μ=μ0，H1：μ≠μ0；若從專業(yè)知識已知μ＞μ0,不會μ＜μ0（或已知μ＜μ0不會μ＞μ0），或目的是推斷是否μ＞μ0（或μ＜μ0），則用單側檢驗，H0：μ=μ0，H1：u＞μ0（或μ＜μ0）。一般認為雙側檢驗較為穩(wěn)妥，故較常用。

檢驗水準（size of a test）亦稱顯著性水準（significance level），符號為α，是假設檢驗時發(fā)生第一類錯誤的概率。α常取0.05或0.01。

二、選定檢驗方法和計算統(tǒng)計量

根據(jù)研究設計的類型、資料類型及分析目的選用適當?shù)臋z驗方法。如配對設計的兩樣本均數(shù)比較，選用配對t檢驗；完全隨機設計的兩樣本均數(shù)比較，選用u檢驗（大樣本時）或t檢驗（小樣本時）等。

不同的檢驗方法有不同的檢驗假設以及不同的公式。根據(jù)公式計算現(xiàn)有樣本統(tǒng)計量，如t值、u值等。

三、確定P值，作出推斷結論

用算得的統(tǒng)計量與相應的界值作比較，確定P值。P值是指在由H0所規(guī)定的總體中隨機抽樣，獲得等于及大于（或等于及小于）現(xiàn)有統(tǒng)計量的概率。根據(jù)P值大小作出拒絕或不拒絕H0的統(tǒng)計結論。

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