多少科研人饱受失眠之苦,就为了等“p值”小于5%这一结果?
因为零假设总是假的,你可以声称你永远不会犯第一类错误(拒绝零假设,即使它是真的),而且你因为总是拒绝零假设,也不会有犯第二类错误(接受零假设,即使它是假的)的机会。所有这些困惑都强调了一点,即如果没有可供检验的备择假设,假设检验是毫无意义的。当假设某一总体相关性正好为0或某一总体比例正好为1/2,...
面对问题没有分析思路?详解数据分析师必备分析思维(上)
进行对比分析时,需要明确两个核心问题:首先,确定比较的对象;其次,决定比较的方法。(1)比较对象的选择比较对象通常有两种选择:与自身历史数据比较,或与行业标准比较。●与自身历史数据比较在进行与自身历史数据的比较分析时,企业可以通过对比不同时间段的业绩指标,来评估自身的成长、效率以及市场表现。●与...
一文读懂假设检验怎么做
一种叫原假设,也叫零假设,用H0表示。原假设一般是统计者想要拒绝的假设。原假设的设置一般为:等于=、大于等于>=、小于等于<=。另外一种叫备择假设,用H1表示。备则假设是统计者想要接受的假设。备择假设的设置一般为:不等于、大于>、小于<。例子在进行假设检验时,我们希望接受版本2的假设,想拒绝接受版本1的...
假设检验中的第一类错误和第二类错误
在下图1中,左侧是假设的原假设(H0)总体分布,右侧是备择假设(H1)总体分布。(两者都是未知的和假设的,因为没有整体的数据,只是根据抽样的样本判断)。观察到的样本将位于这些分布的某个位置,基于此我们将得出关于我们的零假设(H0)的结论。图1:零假设(H0)分布和备选假设(H1)分布如果分布没有重叠...
“凑巧”可以拒绝吗?统计学里的最重要工具之一:假设检验
第一种备择假设是,总体中偏好新鲜咖啡的人不等于50%,这个比例可能更高也可能更低。第二种备择假设是,偏爱新鲜咖啡的人的比例高于50%。选择第一种备择假设,我们就选择了双侧检验;选择了第二种,就选择了单侧检验。在零假设为真的情况下,^p近似服从正态分布,它的均值和标准差分别为不管做哪种选择,首先要...
假设检验怎么做?这次把方法+Python代码一并教给你
备择假设:另一种假设是假设检验中使用的假设与零假设相反(www.e993.com)2024年10月17日。通常认为观察是真实效果的结果(叠加了一定量的偶然的变化)零假设与备择假设示例:公司生产≠50单位/每天等。重要程度:指我们接受或拒绝无效假设的重要程度。接受或拒绝假设不可能100%准确,因此我们选择通常为5%的重要程度。
概述|临床试验的数据处理与统计分析
探索性试验一般并不总是对事先提出的假设进行简单的检验,分析也可能仅限于探索性分析。这类试验对整个有效性验证有贡献,但不能作为证明有效性的正式依据。所以,这些试验是确证性试验的必要条件和设计的基础。确证性试验确证性试验是一种事先提出与试验目的直接有关的假设,并在试验完成后对假设进行检验的随机对照...
揭秘生存曲线背后的生物统计学
两个对立的假设确定后,我们还需找到一个可从观测数据推算的统计量(teststatistic),其零分布(就是在零假设成立前提下的概率分布)是已知的,从而计算出得到该统计量比从来自样本的观测值更极端的概率值。如果概率值小于事先约定的显著性阈值(比如常用的0.05),我们就拒绝零假设而接受备择假设;而若概率值大于显著性...
以一个研究为例,细说I类错误和II类错误!
备择假设(H1):病人怀孕。在下图中,我们可以看到,左侧的男性病人不可能怀孕(当然是指自然状态下),但医生却认为病人怀孕,这就是当零假设是真实的却拒绝了零假设,犯了I类错误;而右侧的女性病人,可以看到其怀孕,但是医生却认为病人没有怀孕,这就是零假设不成立却接受了零假设,犯了II类错误。
参数估计|置信|样本|均值_新浪新闻
首先要提出一个原假设和备择假设。原假设也称为零假设,记为H。备择假设又称为备选假设,记为H1。第二,确定检验统计量。在对总体的均值进行检验时,大样本应用正态分布检验,计算Z统计量,小样本一般用t分布检验,计算t统计量。第三,确定显著性水平α。