什么是假设检验？

假设（Hypothesis）：对总体参数的数值所作的一种概述，包括总体均值、比例、方差等。

假设检验（Hypothesis testing）：事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立。包括参数检验和非参数检验，采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理。

假设检验的步骤

1.建立原假设和备择假设

2.构造一个合适的统计量，计算起抽样分布，如（t统计量、z统计量）

3.给定显著水平α，临界值通常取0.1、0.05、0.01，然后根据统计量的分布就可以确定找出接受区域和拒绝区域的临界值

4.根据样本的值计算统计量的值，如果落在拒绝域内则未通过假设检验，说明有显著差异、拒绝原假设；如果统计量的值落在接受域内，则通过假设检验，表示这种差异是由于抽样造成的，这个样本不能拒绝原假设。

原假设：一般研究者想收集证据予以反对的假设，表示为H_0.

备择假设：一般研究者想收集证据予以支持的假设，表示为H_1.

由于假设检验中，只有在小概率事件发生的情况下才会拒绝原假设，因此假设检验过程中是保护原假设的。

标准化的检验统计量：

标准化检验统计量=（点估计量-假设值）/点估计量的抽样标准差

注：总体标准差已知的用总体标准差，未知则用样本标准差

双样本Z检验统计量：z=X1-X2/SQRT(S1²/n1+S2²/n2)

常见检验方法和应用场景