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假设检验、独立性检验和方差分析

Hypothesis Testing、Test of Independence and Analysis of Variance
湖南-长沙
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假设检验
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在总体X的分布完全未知,或只知其分布但不知其参数的情况下,我们对X的分布或分布中的参数作出某种假设,然后根据样本,用统计分析方法检验这一假设是否合理,从而作出接受或拒绝这一假设的决定.
假设检验与犯罪关系的类比
市场研究中需要解决的此类问题:
1、一个品牌的频繁使用者和少量使用者在心理特征上存在的差异;
2、一个酒店比其他竞争对手印象更好;
3、对一家餐厅的熟悉能带来对其更强的偏好;
··········
1、假设检验的概念与应用
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选择显著性水平
选择适当的检验方法
建立原假设和备择假设
收集数据、计算检验统计量
得到市场营销研究的结论
拒绝或是不拒绝原假设
决定检验统计量的临界值
决定临界值是否落入拒绝域
与显著性水平比较
决定检验统计量的概率
2、假设检验的步骤
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检验研究中的假设
检验某项声明的有效性
决策中的假设检验
关键是:
两类假设:原假设和备择假设的地位不一样
原假设属于被保护的建设
案例:
研究研究中,通常建立的原假设一旦被拒绝,就能获得希望的结果。备择假设代表研究得到的证据所支持的结论。
A、建立假设
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为了检验原假设,有必要选择适当的统计方法。研究者需要考虑检验统计量的计算方法以及样本统计量有关的统计分布。检验统计量也成为枢轴量
检验统计量能够衡量样本和总体的接近情况。
检验统计量是人为构造的一个含待检参数(不含其他未知参数!)且分布已已知的统计量。
百货店案例:
B、选择适当的检验方法
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由于检验法则是依据样本作出的,因此假设检验的结果可能犯两类错误:
第一类错误:当原假设H0为真时,作出的决定却是拒绝H0,犯这类错误的概率记为a ,即样本的实际结果拒绝了实际上正确的零假设。
P{拒绝H0|H0为真}= a.
第二类错误:当原假设H0不正确时,作出的决定却是接受H0,犯这类错误的概率记为b ,即样本结果接受了实际上错误的零假设。
P{接受H0|H0不正确} = b .
C、两类错误
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99% of Total Area
= 15
= 17
=
=
Z 
= -
Z
95% of Total Area
=
= 15
Z临界值
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当检验统计量取某个区域 W 中的值时,我们就拒绝原假设 H0 ,则称区域W ,我们就接受 H0 ,则称此区域为接受域.
在给定样本容量的情况下,我们总是控制犯第一类错误的概率,让它小于或等于a ,. a 的大小依具体情况确定,通常取
a =,,.
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4、收集数据
样本规模先前已经确定。
例如百货商店案例中,调查了30个用户,其中17人表示使用互联网购物,因此样本
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