其实假设检验很简单，就是有点绞。

haigui666

对于H0，H1原假设和备假设，在统计里面十分重要，尤其在我们使用minitabe中，假设检验随处可见，正态检验，游程检验，方差齐性检验都是很重要的假设检验，这里我就简单介绍下。

首先，一个假设检验的原则：H0和H1地位是不对等的，H0是受到保护的，要有足够证据才能否定或者“不证自明”的才能做为H0原假设，H0和H1的选择，一般来说，把相等，一致，无差别的作为H0，而H1一般是不相等，有差别，待证明，待判断等假设。第二个原则：假设检验中，否定H1比肯定H0更靠谱！

其次，P和0.05的关系是整个检验的基础，0.05来源于α=0.05，也就是我们说的95%（1-α）置信限的来源。

第一个重要的假设检验：正态性检验
H0：数据时正态的。
H1：数据不是正态的。
在minitabe中直接运行“正态性检验”，现在大多使用AD法进行检验，在最后的图中会有一个两个值，一个AD值，一个P值，主要关心P值，如果P值大于0.05（一般都取0.05），那么就无法拒绝H0，那么在目前情况下，我们接受数据时正态的。如果P小于0.05，那么我们必然拒接H0，数据绝对不是正态的。

第二个检验：游程检验
H0：数据时独立的
H1：数据不是独立的
直接运行“游程检验”，在游程检验中P值与0.05的比较，大于0.05则无法拒绝H0。

第三个检验：方差检验
H0：δ1^2=δ2^2
H1：δ1^2≠δ2^2
在minitabe中直接运行“双方差”，可以在图中得到一个F值，和一个Levene值，对于正态的，只看F值，对于非正态的看Levene值，都要大于0.05，从而接受H0，方差是相等的。

三个基本要求，正态，独立，齐方差满足，这样就可以进行你要的Z值、t值、方差分析等一系列的处理，就不会出现，非正态还在进行t值估计的搞笑。

山顶洞人

0.05来源于α=0.05，也就是我们说的95%（1-α）置信限的来源。
只看懂这一句

九三

专业！，这两个概念，是很绕人的。

北重楼

讲得蛮好

王小妞

愣是没看懂

九三

正态性检验，在MINITAB的选项里，有三个，通常只选第一个，全面些的，有些三个方法都选。而有时，这三个方法通过正态检验了，用“峰度偏度”又通不过了。其实统计方法有很多，它是工具，是工具，就有很多种。适用就好。重要的是有统计的观念。

haigui666

九三 发表于 2017-12-12 19:11
正态性检验，在MINITAB的选项里，有三个，通常只选第一个，全面些的，有些三个方法都选。而有时，这三个方 ...

对于基础的应用，或者说就是简单的使用下软件来说，不需要去太深入的了解统计学的原理，不然真心没办法了，统计学确实太难学了。

九三

haigui666 发表于 2017-12-13 08:33
对于基础的应用，或者说就是简单的使用下软件来说，不需要去太深入的了解统计学的原理，不然真心没办法了 ...

是的，正摄影一样，开始胶片时代，需要光圈快门，现在数码时代，能举起拍就可以了。

glm1024

我补充一句，所谓假设检验就是通过原假设H0成立，然后结合实际情况，凑出一个统计量，该统计量符合什么分布就用什么检验，这样H0就只有一种情况，那就是等号成立。

DK1024

不管怎么计算，都有授假和拒真的风险。

haigui666

DK1024 发表于 2017-12-25 08:55
不管怎么计算，都有授假和拒真的风险。

是的，所以才会有α和β的存在道理，也有我们的95%置信限度，第一类和第二类的错误的出现，比不可避免的，统计无法避免小概率事件的出现。所以要根据自己的实际情况选择显著水平和检验能力。