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统计推断

统计推断是用样本信息推断总体特征，包括总体参数的估计和假设检验，它是统计学的核心内容。

数值变量资料的统计推断主要包括：总体均数μ估计、t检验、方差分析以及数值变量资料的秩和检验(分布类型未知或偏态分布)。

分类变量资料的统计推断包括：总体率的估计以及分类变量的z检验、x2检验和秩和检验。

(一)假设检验的基本原理

假设：总体特征。

假设检验(显著性检验)：利用样本信息判断假设是否成立的统计方法。假设检验是统计推断的核心。

分布类型未知或偏态分布用秩和检验

假设服从正态分布，对其参数进行假设验证的加参数检验，一般测量Z检验、t检验、方差分析等。

(二)假设检验的基本步骤

1.建立检验假设，确定检验水平。(Ho为否定假设、零假设;H1为备择假设与Ho对立，α为显著水平是事先允许犯I类错误的概率，也是否定Ho的界值)

2.选定检验方法，计算检验统计量。

3.确定P值，做出推论结论。

(三)假设检验的注意事项

检验方法的正确选择

结果的解释：概率P≦0.05(有差异)或P≦0.01(有高度差异)称为小概率事件，统计学不具有差异性、不显著。P值小表示拒绝Ho，接收H1;α越小表示Ho越不真。