假设检验（Hypothesis Testing）是统计学中用于推断样本数据所代表的总体特征的方法。它通过提出一个或多个假设，然后通过数据分析来验证这些假设的正确性。
假设检验的基本步骤
- 提出假设：包括零假设（Null Hypothesis, H0）和备择假设（Alternative Hypothesis, H1）。
- 选择检验方法：根据数据类型和分布情况选择合适的检验方法，如t检验、卡方检验等。
- 计算检验统计量：根据选择的检验方法计算相应的统计量。
- 确定显著性水平：设定显著性水平α（通常为0.05）。
- 做出决策：比较计算出的统计量与临界值，判断是否拒绝零假设。
假设检验的类型
- 参数检验：假设总体分布已知，检验参数值是否显著不同。
- 非参数检验：假设总体分布未知，检验分布形态是否显著不同。
相关资源
了解更多关于假设检验的信息，可以访问我们的统计学基础教程。