统计假设测验名词解释

统计假设测验名词解释如下：

1、参数：在统计假设测验中，参数通常是关于总体数据的某种特征或关系的定量度量，如平均值、比例或方差等。在零假设中，参数通常被假定为某种特定的值或范围。

2、样本：在统计假设测验中，样本是总体中的一个随机子集，它被用来估计总体参数。样本是通过随机抽样从总体中获得的。

3、检验统计量：检验统计量是样本数据与零假设之间的不一致程度的一个度量。它通常是根据样本数据计算出来的一个数值，用于评估零假设是否成立。

4、临界值：临界值是用于判断是否拒绝零假设的值。它是根据显著性水平和检验统计量的分布计算出来的。如果检验统计量的值大于临界值，则可以拒绝零假设。

5、p值：p值是样本数据与零假设之间的不一致程度的一个度量。它是根据样本数据和零假设计算出来的一个数值，用于评估零假设是否成立。如果p值小于预定的显著性水平，则可以拒绝零假设。

6、显著性水平：显著性水平是指当样本数据与零假设之间存在显著的不一致时，我们愿意接受的风险水平。在统计假设测验中，通常将显著性水平设置为0.05，这意味着当p值小于0.05时，我们拒绝零假设。

在统计假设测验中，样本的作用：

在统计假设测验中，样本的作用是提供关于总体的信息，以便我们能够推断总体的性质和特征。由于总体通常包含大量的数据，我们无法直接对总体进行全面的分析和推断。因此，我们通过从总体中随机抽取一个样本，来获得总体的代表性数据。

样本的代表性是指样本数据能否反映总体数据的特征和分布。如果样本具有代表性，那么我们可以通过对样本进行分析和推断，来了解总体的性质和特征。在统计假设测验中，我们通常会根据样本数据计算出各种统计量，如平均值、标准差、比例等，这些统计量可以用来描述样本数据的特征和分布。

除了提供总体的信息外，样本还可以用来检验关于总体的假设。例如，我们可以提出一个假设，认为某种药物的疗效比另一种药物的疗效更好。然后，我们可以通过收集两种药物的疗效数据，计算出各自的平均值和标准差等统计量，并进行t检验或z检验等统计假设测验，来比较两种药物的疗效是否有显著差异。