美国留学生撰写假设检验前必须知道的10件事

测量中的假设检验是一种方法，让你检验一项研究或考试的结果，以检查你是否有重要的结果。你从根本上测试你的结果是否是实质性的，通过整理你的结果因某种巧合而发生的几率。这篇文章为大家带来美国留学生撰写假设检验前必须知道的10件事。

1.假设检验总结了研究设计中的信息：我们的报告说："估计的平均治疗效果是5(p=.02p=.02)。"他们用速记的方式说，如果你想知道我们是否可以用平均数来区分这个实验中的信号和噪音，事实上，我们可以。

2.假设是关于未观察到的关系的主张：我们做实验是为了进行可解释的因果比较(Kinder and Palfrey 1993)，我们经常估计平均因果效应。在此，我们解释一下评估关于因果效应的主张与对因果效应进行最佳猜测之间的区别。

3.无效应的零假设是一个精确的声明：即使我们不能用直接观察来了解反事实的因果效应，我们仍然可以对它们提出问题，或建立理论模型，将一些干预或治疗、背景特征和潜在结果联系起来。

4.弱空假设是一个关于集合潜力的声明：根据我们的学术任务帮助团队，一个实验可能会影响一些单位，但平均而言，没有任何影响。为了编纂这种直觉，研究人员可以写一个关于潜在结果的平均值的无效假设，或其他一些潜在结果的汇总，而不是关于整个潜在结果的集合。

5.随机化使我们能够测试关于我们没有观察到的东西的假设：无论我们是直接假设单位层面的影响，还是假设它们的平均值，我们仍然必须面对区分信号和噪声的问题。假设只是指潜在的结果。

6.观察到的结果与治疗分配之间的关系：给定一个假设和一个从未观察到的结果的映射，假设检验的下一个要素是检验统计量。检验统计数字用一个数字概括了治疗和观察结果之间的关系。

7.P值表示研究设计和检验统计数字说明了多少信息：假设检验需要假设下的检验统计数字的分布。在简单的假设检验中，我们不接受无效假设。

8.有时人们想用pp值做决定：请记住，pp值使用一个检验统计量和重复实验的想法来量化研究设计中关于假设的信息。是设计、检验统计量函数和假设产生了一个概率分布。

9.一旦你使用p值来拒绝假设，你就会犯错：一个好的测试很少拒绝真实的假设(即有一个可控的假阳性错误率)，并且很容易从噪声中发现信号(即有良好的统计能力，很少犯在噪声中错过信号的错误)。

10.关于假设检验还需要知道什么：尽可能多地收集关于假设检验的信息。假设检验作业帮助将帮助你获得所有你需要的信息。

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