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统计学假设检验作业有哪些基本步骤?假设检验是一种正式的程序,用于利用统计数据调查我们对世界的看法。科学家最常用它来检验由理论产生的特定预测(称为假设)。
第 1 步:提出您的零假设和备用假设
在提出初步研究假设(您想要研究的预测)后,必须将其重述为零假设(Ho)和备用假设(Ha),以便用数学方法对其进行检验。
候补假设通常是你预测变量之间关系的初始假设。零假设是预测你感兴趣的变量之间没有关系。
步骤 2:收集数据
要使统计测试有效,必须以测试假设的方式进行抽样和收集数据。如果数据不具代表性,就无法对所关注的人群进行统计推断。
假设检验示例
要检验男性和女性平均身高的差异,您的样本中男性和女性的比例应该相等,并涵盖不同的社会经济阶层以及可能影响平均身高的任何其他控制变量。
在这种情况下,一个潜在的数据源可能是人口普查数据,因为它包括来自不同地区和社会阶层的数据,而且在世界许多国家都可以获得。
步骤 3:进行统计检验
有多种统计检验方法可供选择,但它们都基于组内方差(数据在一个类别中的分布程度)与组间方差(类别之间的差异程度)的比较。
如果组间方差足够大,组间几乎没有重叠,那么统计检验就会显示较低的 p 值,从而反映出这一点。这意味着这些组间差异不太可能是偶然产生的。
或者,如果组内方差大,组间方差小,那么您的统计检验将反映出这一点,显示出较高的 p 值。这意味着您测得的组间差异很可能是偶然造成的。
统计检验的选择取决于变量的类型和所收集数据的测量水平。
第 4 步:决定拒绝还是不拒绝零假设
根据统计检验的结果,您必须决定是拒绝还是不拒绝零假设。
在大多数情况下,您会使用统计检验得出的 p 值来指导您做出决定。在大多数情况下,您拒绝零假设的预定显著性水平为 0.05,也就是说,如果零假设为真,出现这些结果的概率小于 5%。
在某些情况下,研究人员会选择更保守的显著性水平,如 0.01(1%)。这样可以最大限度地降低错误拒绝零假设的风险(I 类错误)。
第 5 步:展示研究结果
假设检验的结果将在研究论文、学位论文或毕业论文的结果和讨论部分进行陈述。
在结果部分,您应简要概述数据和统计检验结果(例如,估计的组间均值差异和相关的 p 值)。在讨论部分,您可以讨论最初的假设是否得到结果的支持。
在假设检验的正式语言中,我们谈论拒绝或未能拒绝零假设。您可能会在统计作业中被要求这样做。
然而,在学术论文中介绍研究成果时,我们很少这样说。相反,我们会回到我们的替代假设(在本例中,假设男性平均比女性高),并说明我们的测试结果是否支持替代假设。
如果你的零假设被拒绝,这个结果就被解释为 "支持了替代假设"。
这些都是表面上的区别,你可以看到它们的意思是一样的。
你可能会注意到,我们并没有说我们拒绝或未能拒绝替代假设。这是因为假设检验并不是为了证明或反驳什么。它只是为了检验我们测量的模式是否可能是偶然出现的。
如果我们根据研究拒绝了零假设(即我们发现该模式不太可能是偶然产生的),那么我们就可以说我们的测试支持了我们的假设。但是,如果该模式没有通过我们的判定规则,也就是说它可能是偶然产生的,那么我们就会说该检验与我们的假设不一致。
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