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实际推断原理文献资料
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统计推断中检验效能的估计及应用
假设检验是统计推断的重要内容,它是应用数学上的反证法和小概率事件实际推断原理,根据样本统计量对总体作出推断,结论具有概率性[1].对于任何一次假设检验,不论其结论是拒绝H0,还是接受H0,都有判断错误的可能,即可能犯两类错误.第一类错误(也称Ⅰ型错误)是指拒绝了实际上成立的H0,其概率大小用a表示.假设检验时,研究者可根据研究的目的来确定α值的大小,如规定α=0.05(即犯第一类错误的概率为0.05),当拒绝H0时,则理论上100次抽样检验中平均有5次发生这样的错误.第二类错误(也称Ⅱ型错误)是指接受了实际不成立的H0,其概率大小用β来表示,β值的大小一般很难确切估计,只有与特定的H1结合起来才有意义.通常把1-β称为检验效能(也称把握度),它的意义是:当两总体确有差别时,按规定的检验水准.α能够发现该差别的能力.如1-β=0.90,则理论上在100次抽样检验中,平均有90次能够得出差别有统计学意义的结论.
