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关于统计中的假设检验步骤
统计学中假设检验的基本步骤：1.建立假设，确定检验水准α假设有零假设（H0）和备择假设（H1）两个，零假设又叫作无效假设或检验假设。
H0和H1的关系是互相对立的，如果拒绝H0，就要接受H1，根据备择假设不同，假设检验有单、双侧检验两种。
检验水准用α表示，通常取0.05或0.10，检验水准说明了该检验犯第一类错误的概率。
2.根据研究目的和设计类型选择适合的检验方法这里的检验方法，是指参数检验方法，有u检验、t检验和方差分析三种，对应于不同的检验公式。
对双样本资料，要注意区分成组设计和配对设计的资料类型。
如果资料里有配成对子字样，或者是对同一对象用两种方法来处理，一般就可以判定是配对设计资料。
3.确定P值并作出统计结论u检验得到的是u统计量或称u值，t检验得到的是t统计量或称t值。
方差分析得到的是F统计量或称F值。
将求得的统计量绝对值与界值相比，可以确定P值。
当α＝0.05时，u值要和u界值1.96相比较，确定P值。
如果u＜1.96，则P＞0.05.反之，如u＞1.96，则P＜0.05.t值要和某自由度的t界值相比较，确定P值。
如果t值＜t界值，故P＞0.05.反之，如t＞t界值，则P＜0.05。
相同自由度的情况下，单侧检验的t界值要小于双侧检验的t界值，因此有可能出现算得的t值大于单侧t界值，而小于双侧t界值的情况，即单侧检验显著，双侧检验未必就显著，反之，双侧检验显著，单侧检验必然会显著。
即单侧检验更容易出现阳性结论。
当P＞0.05时，接受零假设，认为差异无统计学意义，或者说二者不存在质的区别。
当P＜0.05时，拒绝零假设，接受备择假设，认为差异有统计学意义，也可以理解为二者存在质的区别。
但即使检验结果是P＜0.01甚至P＜0.001，都不说明差异相差很大，只表示更有把握认为二者存在差异。
在两样本均数推断两总体均数差别的T检验中，无效的假设是
【答案】：D分析：无效假设又称为零假设，用H表示。
用样本均数推断总体均数时，假设的对象应该是两总体均数，而不是样本均数。
故本题选D。
掌握“定量资料的统计描述及推断”知识点。
一尾检验二尾检验无效假设及备样假设怎样设定
一、一尾检验即单侧检验，包括左单侧检验和右单侧检验两种。
右单侧检验用于检验样本所取自的总体的参数值是否大于某个特定值。
无效假设是总体参数值等于特定值；备择假设是总体参数值大于某个特定值。
即H0：u1=u2，H1：u1大于u2，见下图。
左单侧检验用于检验样本所取自的总体的参数值是否小于某个特定值。
无效假设是总体参数值等于特定值；备择假设是总体参数值小于某个特定值。
即H0：u1=u2，H1：u1小于u2，见下图。
二、二尾检验即双侧检验，判断总体参数值与某个特定值有无差异。
无效假设是总体参数值等于某个特定值；备择假设是总体参数值不等于某个特定值。
即H0：u1=u2，H1：u1不等于u2，见下图。
扩展资料：
通常要先确定备择假设，然后与其对立的即为无效假设（原假设），在假设中一般把希望证明的命题放在备择假设，而把原有的、传统的观念或者普遍的结论放在无效假设（原假设）。
一尾检验，即单侧检验，包括两种情况：
如果某个指标希望越高越好，不能低于某个临界值，否则就拒绝，此时即为左侧检验。
如果某个指标希望越低越好，不能高于某个临界值，否者就拒绝，此时即为右侧检验。
参考资料：
网络百科——单侧检验（一尾检验）
网络百科——双侧检验（二尾检验）
网络百科——无效假设
网络百科——备择假设
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