假設檢驗中單邊檢驗和雙邊檢驗的區別解析

徐紅霞　范國良

【摘要】本文首先介紹三種最基本的假設檢驗，進而引出了容易引起學生混淆的假設檢驗，通過從不同角度進行分析，得出這種假設檢驗的判斷方法并將這種檢驗問題進行歸類，最后通過例題進行演示說明.

【關鍵詞】假設檢驗;拒絕域;顯著性水平;正態分布

假設檢驗是推斷統計的內容之一，它是在一定的假設條件下，由樣本推斷總體的一種統計推斷方法.它可用來判斷樣本與樣本、樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起的還是本質差別造成的.在實際應用中會遇到總體的分布函數完全未知或只知總體分布函數的形式但不知其參數的情形，為了得到總體的某些性質，人們會對總體的分布形式提出某些假設，然后利用樣本信息，對所提假設做出接受或拒絕的結論性判斷.假設檢驗的步驟依次是：（1）根據問題的需要對所要研究的總體做出某種假設，稱之為原假設，記作H0;（2）選取恰當的統計量，要使得在原假設H0成立的條件下，該統計量的分布為已知的;（3）給定顯著性水平α，確定拒絕域;（4）由樣本計算出檢驗統計量的值;（5）根據檢驗統計量的值是否落入拒絕域，做出拒絕或接受原假設H0的統計決策.需要說明的是，用樣本信息估計總體信息，其結論并非完全可靠，還需要進行進一步的檢驗.