- 1 - 第五章 假设检验 前面第三章的内容属于描述统计学（descriptive statistics）的内容，利用平均数和方差等统计数帮助我们对资料进行分析总结。从本章到第11 章的内容属于推断统计学(inferential statistics)，研究的范围是统计推断（statistical inference）的方法和理论。统计推断指的是根据样本和假定模型对总体做出的概率形式结论的过程。推断统计学主要包括假设检验（hypothesis testing, test of hypothesis）和参数估计（parametric estimation）两部分内容。比如，由一个样本平均数可以对总体平均数做出估计，但样本平均数包含有抽样误差，用包含有抽样误差的样本平均数来推断总体，其结论并不是绝对正确的，因而要对样本平均数进行假设检验。 假设检验又叫显著性检验（test of significance），是统计学中一个很重要的内容。显著性检验的方法很多，常用的有t检验、F 检验和2 检验等。尽管这些检验方法的用途及使用条件不同，但其检验的基本原理是相同的。本章以单样本平均数（总体标准差已知）的假设检验为例来阐明假设检验的原理和步骤，然后介绍单样本平均数（总体标准差未知）的假设检验和两个样本的假设检验，最后介绍区间估计（interval estimation）的基本知识。 第 一节 统计推断的基本知识 一、概述 在统计学上，假设（hypothesis）指关于总体的某些未知或不完全知道性质的待证明的声明（assertion）。假设可分为两类，即研究假设（research hypothesis）和统计假设（statistical hypothesis）。研究假设是研究人员根据以前的研究结果、科学文献或者经验而提出的假设，比如，人们根据许多研究报告，提出生长期肥育猪（体重2 0～5 0 k g ）的需要量为粗蛋白占日粮的比例 1 5 %。统计假设往往是根据研究假设提出的，描述了根据研究假设进行试验结果的两种统计选择。 有统计假设两种，分别为原假设（null hypothesis, H0；或称零假设，虚假设，解消假设）和备择假设（alternative hypothesis, HA；或称对立假设）。原假设通常为不变情况的假设。比如，H0 声明两个群体某些性状间没有差异，即两个群体的平均数和方差相同。备择假设，HA，则通常声明一种改变的状态，如两个群体间存在差异。研究假设可以为两种可能之一，即没有差异和有差异。通常情况下，备择假设和研究假设相同，因此，原假设与研究者的期望相反。一般地，证明一个假设是错误的较正确的容易，因此，研究者通常试图拒...
