市場調查統計原假設各選假設

Ⅰ 統計學假設檢驗的原假設怎麼設

原假設是想證否的一個假設，根據所考察問題的要求提出原假設和備擇假設，為了檢驗原假設是否正確，先假定原假設是正確的情況下，構造一個小概率事件，然後根據抽取的樣本去檢驗這個小概率事件是否發生。

一般檢驗程序是實證分析中常被採用的設定原假設和檢驗式的方法。前者的基本思想是通過分析樣本序列的趨勢圖，確定原假設和檢驗式是否含有漂移或趨勢項，後者是直接設定原假設和檢驗式為一般形式，然後通過檢驗檢驗式中漂移和趨勢項的顯著性，修正原假設和檢驗式。

它們的共同特點是依據樣本序列的特徵直接設定原假設和檢驗式，以DF臨界值為檢驗標准進行ADF(DF)和PP檢驗。

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在確立原假設與備擇假設時應遵循以下兩個原則:

（1）原假設是在一次試驗中有絕對優勢出現的事件，而備擇假設在一次試驗中不易發生(或幾乎不可能發生)的事件。因此，在進行單側檢驗時，最好把原假設取為預想結果的反面，即把希望證明的命題放在備擇假設上。

（2）將可能犯的嚴重錯誤看作第一類錯誤，因為犯第一類錯誤的概率可以通過a的大小來控制。犯第二類錯誤的概率夕是無法控制的。

如醫生對前來問診的病人作診斷時，可能會犯「有病看成無病」或者「無病看成有病』的錯誤，相比較而言，「無病看成有病「的錯誤更嚴重，故應將「問診人有病」作為原假設。而在某項疾病普查中，將「被檢查人有病』作為原假設就不恰當了。

Ⅱ 為什麼在假設檢驗時，原假設和備擇假設如果設相反了，結果完全相反

在假設檢驗時原假設和備擇假設如果設相反了，結果完全相反是因為統計中用的假設檢驗的方法，對於原假設得到的結論不是對與錯兩個結果，而是拒絕與接受。

因為在做假設檢驗的時候，都要設定一個置信水平，當實驗者拒絕原假設的時候，實際上只是說有95%的把握說原假設錯了，也就是說還是有可能是對的，不能邏輯上否定原假設。

比如說原假設H0是期望=2，如果拒絕H0， 那麼意思是實驗者有95%的把握說H0是錯的，但是當實驗者所謂接受H0的時候，指的並不是有95%的把握肯定期望就等於2，所以在假設檢驗時，原假設和備擇假設如果設相反了，結果完全相反。

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假設檢驗注意事項：

1、假設檢驗應注意資料的可比性，保證比較組間的可比性是假設檢驗的前提，為了保證資料的可比性，必須要有嚴密的抽樣設計。

2、用戶要注意選用的假設檢驗方法的應用條件，資料性質不同，設計類型不同，樣本含量大小不同，檢驗方法也不同。

3、結論不能絕對化。由於假設檢驗是根據抽得的樣本資料對總體的某種特徵作出判斷，而樣本只反映總體的部分特徵，來推斷總體的特徵就不能有百分之百的把握，因此假設檢驗作出的判斷有可能是錯誤的。

4、正確區分差別有無統計意義與有無專業上的實際意義，差別有統計意義只說明相應的總體均數有差別，不說明差別的大小。

5、用戶要有嚴密的抽樣研究設計，檢驗樣本必須是從同質總體中隨機抽取的，用戶需要保證組間的均衡性和資料的可比性，可能影響結果的非處理因素在對比組間應盡可能相同或相近。

6、檢驗假設的推斷結論為概率結論，檢驗水準人為規定是相對的，檢驗報告結論時應列出檢驗統計量和P值的確切范圍。

7、注意是單側檢驗還是雙側檢驗。

參考資料來源：網路-假設檢驗

參考資料來源：網路-原假設

參考資料來源：網路-備擇假設

參考資料來源：網路-方法

Ⅲ 概率論與數理統計中假設檢驗題目 中原假設如何選取

看題目怎麼問，具體情況具體分析。有時一道題可以有兩種選法。

比如：檢驗兩個工廠廢品率是否有差別

如果感覺上有差別，希望驗證，那麼零假設選「無差別」，這樣拒絕原假設之後認為「有差別」的置信度是95%（如果α=0.05）

比如：檢驗新葯療效是否比舊葯好

一定要選「無差別」做零假設，因為批准新葯要非常慎重，這時沒有很大的把握不能做出「新比舊好」的結論。選「無差別」為零假設，事實上在保護這個保守性的假設（零假設和對立假設地位是不平等的）。

Ⅳ 統計學里怎樣確定原假設和備擇假設，請舉例說明

廠商與研究者觀點時，廠商觀點為原假設；內部檢驗時，以自己觀點為備擇假設

Ⅳ 統計分析中，假設檢驗中建立假設檢驗，原假設為什麼又無效假設啊

如果確實是這樣，應該是接受原假設，因為不管那本參考書或統計軟體都是說小於a （不包括等於a ）就拒絕原假設。不過，如果你是使用統計軟體的話，應該不存在這個問題，因為統計軟體計算的P值可以高達十幾位小數點，不可能出現你說的情況。

原因很簡單，在統計學領域，P小於a（不包括等於a ）就拒絕原假設是一直以來的通用約定。也就是說，對於包不包括等於a這一點，並不存在一個科學的定義，僅僅是依據統計學領域的約定俗成。就像a值到底應該是多少才算小概率事件，這也沒有一個科學的絕對定義，也只是根據各專業領域的約定俗成（也是有科學依據的，不能隨意確定，但也不存在絕對的界限），大多數定為0.05，而有些定為0.1，0.01也是可以的。

如果你的領域制定的規則是在等於a 時也拒絕原假設，這也是完全沒有問題的，只要規則是預先訂好的，而不是得出結果後臨時定的，就不會違反隨機原則，也是有道理的。

Ⅵ 什麼是統計假設檢驗其基本步驟是什麼做假設檢驗時應注意哪些問題

統計假設檢驗，就是對一個命題進行檢驗。四步走：
第一步，提出假設。
第二下，計算統計量
第三步，查表，得臨界值。
第四步，下結論：如果統計量落入接受域，就接受原假設。否則，拒絕的原假設。
祝你成功，統計人劉得意

Ⅶ 統計學軟體默認的無效假設是什麼，比如spss軟體，出來結果了p值了，可是結果的原假設是什麼即H0是

零假設 通常是 沒有差異，沒有顯著性，影響不顯著
p＞0.05，通常表示接受零假設，即研究的變數沒有顯著影響或差異
p＜0.05，說明拒絕零假設，研究的變數對於結果有意義

專業畢業分析

Ⅷ 怎麼區分原假設與備選假設

我這邊解釋的是統計學上的概念，不知道跟你問的是否對應。

簡單理解的話，實驗過程中一般會將「並無明顯區別」的假設設定為原假設，將「有明顯區別」的假設設定為備選假設。比如說，男性閱讀報紙的份數與女性閱讀報紙的份數並無明顯區別，就是原假設，反之有明顯區別就是備選假設。

建議參照一下柯惠新老師的《傳播研究方法》第一章，和李沛良老師《社會研究的統計應用》第七章的內容。能有更好的應用方面的理解。