基础概念 💡

假设检验是统计学中用于判断样本数据是否支持某个假设的核心方法,通常包括:
原假设(H₀):默认成立的假设(如“无差异”)
备择假设(H₁):需要验证的假设(如“有差异”)
显著性水平(α):拒绝原假设的风险阈值(常见为0.05)
p值:在原假设成立下,观察到当前数据或更极端数据的概率

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步骤详解 📝

  1. 提出假设:明确H₀和H₁
  2. 选择检验方法:如t检验、z检验、卡方检验等
  3. 计算统计量:基于样本数据得出检验值
  4. 确定p值与结论:若p值 < α,则拒绝H₀

常见误区 ⚠️

  • ❌ 混淆p值效应量(效应量反映实际差异大小)
  • ❌ 忽视样本量对检验结果的影响(小样本可能无法检测到真实差异)
  • ❌ 过度依赖显著性结果(需结合实际意义分析)

实战案例 📈

以用户行为数据为例:

  • 📌 检验新功能是否提升点击率
  • 📌 判断两组实验数据的均值差异是否显著
  • 📌 分析变量间相关性是否具有统计意义
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延伸阅读 🧠

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