统计学假设检验里面如何确定t的临界值

如题所述

假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是:根据问题的需要对所研究的总体作某种假设,记作H0;选取合适的统计量,这个统计量的选取要使得在假设H0成立时,其分布为已知;由实测的样本,计算出统计量的值,并根据预先给定的显著性水平进行检验,作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u-检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F-检验法,秩和检验等。
  1、提出检验假设又称无效假设,符号是H0;备择假设的符号是H1。
  H0:样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的;
  H1:样本与总体或样本与样本间存在本质差异;
  预先设定的检验水准为0.05;当检验假设为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=0.05或α=0.01。
  2、选定统计方法,由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小,如X2值、t值等。根据资料的类型和特点,可分别选用Z检验,T检验,秩和检验和卡方检验等。
  3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α,结论为按α所取水准不显著,不拒绝H0,即认为差别很可能是由于抽样误差造成的,在统计上不成立;如果P≤α,结论为按所取α水准显著,拒绝H0
温馨提示:内容为网友见解,仅供参考
第1个回答  2019-12-17
假设检验(Hypothesis
Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是:根据问题的需要对所研究的总体作某种假设,记作H0;选取合适的统计量,这个统计量的选取要使得在假设H0成立时,其分布为已知;由实测的样本,计算出统计量的值,并根据预先给定的显著性水平进行检验,作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u-检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F-检验法,秩和检验等。
  1、提出检验假设又称无效假设,符号是H0;备择假设的符号是H1。
  H0:样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的;
  H1:样本与总体或样本与样本间存在本质差异;
  预先设定的检验水准为0.05;当检验假设为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=0.05或α=0.01。
  2、选定统计方法,由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小,如X2值、t值等。根据资料的类型和特点,可分别选用Z检验,T检验,秩和检验和卡方检验等。
  3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α,结论为按α所取水准不显著,不拒绝H0,即认为差别很可能是由于抽样误差造成的,在统计上不成立;如果P≤α,结论为按所取α水准显著,拒绝H0,接受H1,则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致,很可能是实验因素不同造成的,故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。
第2个回答  2019-12-21
你好!
t的临界值是事先给定的一个置信水品的分位数,这个分位数在实际计算中比较麻烦,它需要对t的密度函数积分获得,但t的密度函数的解析积分比较麻烦,实践中使用数值方法如辛普森方法进行数值积分。
如果对你有帮助,望采纳。本回答被提问者采纳
相似回答