统计推断中检验效能的估计及应用

摘要

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。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α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。