C、P值和α值均可由研究者事先确定 D、P值和α值均不可以由研究者事先确定 E、P值的大小和α值大小无关 点击查看答案 第6题 在比较两样本均数的假设检验中,若检验统计量t值越大,则结论为() A、P值越小,越有理由认为两样本均数不同 B、P值越小,越有理由认为两样本均数差异很大 C...
E.还难以下结论 点击查看答案手机看题 单项选择题 【A1型题】由t分布可知,自由度∪越小,t分布的峰越矮,尾部翘得越高,故正确的是() A. B. C. D. E.以上都不对 点击查看答案手机看题 单项选择题 【A1型题】两样本均数比较的t检验,P<0.05,按α=0.05水准,认为两总体均数不同。此时若推断错误,则犯第...
在样本均数与总体均数差别的假设检验中结果为P<&ALPHA;而拒绝H0接受H1的原因是()AH的正确答案和题目解析
若设定\alpha=0.05 ,我们只有观测到“女士答对7次或者7次以上”时,才会拒绝原假设;若设定\alpha=0.01,则只有当观测到“女士答对8次”时才会拒绝原假设。 可见,如果我们希望犯第I类错误的概率越小(即 \alpha 越小),对证据的要求就越高( k 值越大)。 这里的 \alpha 即为显著性水平。图4、图5分别给出了...
alpha 的典型值为 0.1、0.05 和 0.01。如果 P 值被评估为具有统计显著性，则原假设被否定。如果...
而犯第I类错误的概率(即 \alpha)在假设检验之前就已经规定好。如果规定\alpha=0.05,那么犯第I类错误的概率: P(H_0被拒绝|H_0为真) \le 0.05 \\ 检验统计量 样本中提供了一定的信息(证据),可以用于判断原假设是否成立。 为方便判断,一般需要对这些证据进行加工处理,得到一个综合指标,然后将该指标与事先选...
Type-I错误的区域，称为临界区域，表示在零假设分布曲线的右尾端。这是由我们预先选择的 Alpha 值决定的。如果我们观察到的结果落在这个区域，我们将拒绝零假设（对于这些场景，观察到的 p 值<Alpha）。由于 H0 在现实中是正确的，我们会得出False-Positive结论。Type-II 第二类错误 Type-II错误是指当原假设实际...
解析:计算出P值后,将给定的显著性水平α与P值比较,就可作出检验的结论:在如果α>P值,则在显著性水平α下拒绝原假设。如果α≤P值,则在显著性水平α下接受原假设。在实践中,当α=P值时,也即统计量的值刚好等于临界值,此时可增加样本容量,重新进行抽样检验。
P值:在原假设为真的前提下,观察到或更极端数据的概率。 3. 假设检验 假设检验是统计推断的重要方法,用于判断样本数据是否支持某一假设。 假设检验的基本概念 假设检验的目的是评估数据是否支持某一关于总体的假设。通常,假设检验包括以下步骤: 1. 设定假设: ...
Alpha Error, Beta Error, Null Hypothesis, Alternative Hypothesis, Significance Level 心理研究中的假设检验 白 玉 天津师范大学教育科学学院，天津 收稿日期：2019年3月2日；录用日期：2019年3月17日；发布日期：2019年3月25日 摘 要 本文依据假设检验的原理，通过对两类错误(α错误、β错误)、两类...