几种常见假设检验

1. 单样本t检验：用于检验一个样本的平均数是否与给定的总体平均数存在显著差异。 2. 独立样本t检验：用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。 3. 配对样本t检验：用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异，适用于相关样本的比较。 4. 卡方检验：用于检验观察值与理论值之间的拟合程度或者指定的两个分类变量之间的关联性。 5. 方差分析：用于比较三个或以上组之间均值是否存在显著差异。 6. 相关分析：用于研究两个变量之间的关系强度和方向性。 7. 回归分析：用于研究一个自变量与一个或多个因变量之间的关系。 8. 非参数检验：不要求数据满足特定假设条件，用于比较数据分布中位数或者频率分布之间的差异。 9. 差异性检验：用于比较两个或多个样本或者总体之间的差异是否显著。 10. 均值比较：用于比较两个或多个样本的均值是否存在显著差异。

几种常见假设检验

• 单样本t检验
  • 单样本t检验用于比较一个样本的平均值与已知总体平均值之间的差异
    • 单样本t检验的假设包括：总体正态分布、总体方差已知、样本独立抽取
    • 单样本t检验的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论
• 独立样本t检验
  • 独立样本t检验用于比较两个独立样本的平均值之间的差异
    • 独立样本t检验的假设包括：总体正态分布、总体方差已知、样本独立抽取、样本方差齐性
    • 独立样本t检验的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论
• 配对样本t检验
  • 配对样本t检验用于比较配对样本的平均值之间的差异
    • 配对样本t检验的假设包括：总体正态分布、总体方差已知、样本独立抽取、样本方差齐性
    • 配对样本t检验的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论
• 卡方检验
  • 卡方检验用于比较分类变量之间的关联性
    • 卡方检验的假设包括：总体正态分布、总体方差已知、样本独立抽取、样本方差齐性
    • 卡方检验的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论
• 方差分析
  • 方差分析用于比较多个总体的平均值之间的差异
    • 方差分析的假设包括：总体正态分布、总体方差已知、样本独立抽取、样本方差齐性
    • 方差分析的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论
• 相关分析
  • 相关分析用于衡量两个连续变量之间的关联性
    • 相关分析的假设包括：总体正态分布、总体方差已知、样本独立抽取、样本方差齐性
    • 相关分析的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论
• 回归分析
  • 回归分析用于建立因变量与自变量之间的关系模型
    • 回归分析的假设包括：总体正态分布、总体方差已知、样本独立抽取、样本方差齐性
    • 回归分析的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论
• 非参数检验
  • 非参数检验用于比较分类变量之间的关联性，无需假设总体分布
    • 非参数检验的假设包括：总体分布未知、总体方差已知、样本独立抽取、样本方差齐性
    • 非参数检验的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论
• 差异性检验
  • 差异性检验用于比较两个独立样本的平均值之间的差异，无需假设总体分布
    • 差异性检验的假设包括：总体分布未知、总体方差已知、样本独立抽取、样本方差齐性
    • 差异性检验的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论
• 均值比较
  • 均值比较用于比较两个独立样本的平均值之间的差异，无需假设总体分布
    • 均值比较的假设包括：总体分布未知、总体方差已知、样本独立抽取、样本方差齐性
    • 均值比较的步骤包括：确定检验类型、计算检验统计量、确定显著性水平、比较检验统计量与临界值、得出结论;