试验设计统计分析：模块五数据资料的假设检验

学习目标

1.理解统计假设的涵义、基本原理和步骤。

2.了解假设检验的两类错误及一尾检验和两尾检验。

3.掌握样本平均数的假设检验。

4.掌握总体参数的区间估计。

任务描述

1.通过学习假设检验的基本概念、原理和步骤，培养学生科学地分析试验数据，做出正确的统计推断。(www.xing528.com)

2.通过学习单个样本平均数的假设检验，能够判断某一样本平均数x-与已知总体平均数μ₀是否有显著性差异。

3.通过学习两个样本平均数的假设检验，能够通过两个样本平均数之差（x-₁-x-₂）去推断两个样本所在总体平均数μ₁和μ₂是否有显著性差异。

4.通过学习参数的区间估计，能够合理地估计出参数可能出现的一个范围，使绝大多数该参数的点估计值都包含在这个区间内。

样本平均数的抽样分布是从由总体到样本的方向来研究样本与总体的关系。然而在实践中，所获得的资料通常都是样本结果，我们希望了解的却是样本所在的总体情况。因此，还须从由样本到总体的方向来研究样本与总体的关系，即进行统计推断（statistical inference）。所谓统计推断，就是根据抽样分布规律和概率理论，由样本结果去推论总体特征。它主要包括假设检验（hypothesis test）和参数估计（parameter estimation）两个内容。

假设检验又叫显著性检验（test of significance），是统计学中一个很重要的内容。显著性检验的方法很多，常用的有t检验、F检验和χ²检验等。尽管这些检验方法的用途及使用条件不同，但其检验的基本原理是相同的。本章以单样本平均数（总体标准差已知）的假设检验为例来阐明假设检验的原理和步骤，然后介绍单样本平均数（总体标准差未知）的假设检验和两个样本的假设检验，最后介绍区间估计（interval estimation）的基本知识。