假设检验 - 统计学方法解读

假设检验（hypothesis testing）是用来确定样本数据是否可以代表整个总体的一种统计方法。假设检验的基本思想是，根据样本数据对总体参数进行估计，然后通过计算得到一个统计量，再在已知置信水平上对这个统计量进行判断和比较，从而确定样本数据是否可以代表总体。

在假设检验中，通常会先提出一个关于总体的假设，即原假设（null hypothesis），然后再提出一个与原假设相反的假设，即备择假设（alternative hypothesis）。接着，根据样本数据计算得到一个统计量，比较这个统计量与理论值之间的差异，从而推断出样本数据是否支持原假设，或者是否支持备择假设。

假设检验的基本步骤包括：

1. 提出假设：根据研究问题和实际情况，提出原假设和备择假设。

2. 确定显著性水平：即在多大程度上可以接受原假设被拒绝的可能性，通常选择 5% 或 1%。

3. 选择适当的统计量：根据假设检验的问题和数据类型，选择适当的统计量来计算样本数据的差异。

4. 计算 p 值：根据统计量的计算结果，计算出 p 值，即原假设被拒绝的概率。

5. 做出判断：根据 p 值和显著性水平的比较，判断原假设是否被拒绝，是否支持备择假设。