假設檢驗（Hypothesis Testing）的統計

假設檢驗的基本步驟

1. 提出假設
   • 虛無假設（H0H₀）：表示沒有顯著差異或變化，通常是研究者希望推翻的假設。例如，「某藥物對病人沒有影響」。
   • 對立假設（H1H₁ 或 HaHa）：表示有顯著差異或變化。例如，「某藥物對病人有影響」。
2. 選擇適當的檢定方法
   根據數據類型和問題性質，選擇適當的統計檢定方法，例如：
   • tt 檢定（T-test）：比較兩組平均值。
   • 卡方檢定（Chi-square test）：檢驗分類變數之間的關聯性。
   • ANOVA（變異數分析）：比較多組數據的平均值。
   • 回歸分析（Regression Analysis）：分析變數之間的關係。
3. 計算檢定統計量與 pp 值
   • 使用樣本數據計算對應的統計量，如 tt 值、zz 值或 FF 值等。
   • 根據統計分佈計算 pp 值（顯著性水準），即「在虛無假設成立的情況下，觀察到這種結果的機率」。
4. 設定顯著性水準（α\alpha）並做出結論
   • 常見的顯著性水準是 0.05（5%） 或 0.01（1%）。
   • 若 pp 值 < α\alpha，則拒絕 H0H_0，表示有足夠證據支持對立假設（結果顯著）。
   • 若 pp 值 ≥ α\alpha，則無法拒絕 H0H_0，表示數據不足以支持對立假設（結果不顯著）。

假設檢驗的應用範例

• 醫學研究：檢驗某藥物是否比安慰劑有效。
• 品質控制：檢查生產線上的產品是否符合標準。
• 市場調查：分析不同廣告策略是否對銷售量有顯著影響。

 

如何進行假設檢驗——詳細步驟與範例(若有需要，請按此下載)

步驟 1：設定虛無假設（H0H₀）和對立假設（H1H₁）

步驟 2：選擇適當的統計檢定方法

步驟 3：設定顯著性水準（α\alpha）

步驟 4：收集數據與計算檢定統計量

步驟 5：查表或計算 pp 值

步驟 6：比較 pp 值與 α\alpha 值，做出結論。