在进行完全随机设计的两样本比较时，确立检验假设是一个重要的步骤。通常情况下，我们会设立两个假设：原假设（H0）和备择假设（H1）。这两个假设是对立的，即如果接受一个假设，则必须拒绝另一个假设。
具体到您的问题中：
- 原假设（H0）通常是表示两样本所代表的总体之间没有差异。例如，在比较两种治疗方法的效果时，原假设可以是“两种治疗方法对患者的治疗效果相同”。
- 备择假设（H1）则表示两样本所代表的总体之间存在差异。继续上面的例子，备择假设可以是“两种治疗方法对患者的治疗效果不同”。
在实际操作中，我们首先基于研究目的和背景知识来设定这两个假设。比如，如果您希望证明新药比现有药物更有效，则您的原假设可能是两者疗效相同（或新药不比现有药物更好），而备择假设则是新药确实比现有药物效果好。
确立了检验假设之后，接下来就是选择合适的统计方法来进行数据分析，并根据结果做出决策：如果数据支持拒绝原假设，则倾向于接受备择假设；反之则没有足够的证据来否定原假设。需要注意的是，在任何情况下都不能“证明”或“确认”某个假设是正确的，只能说在给定的显著性水平下有无足够证据去拒绝它。
最后，进行统计分析时还需要考虑样本量、效应大小等因素，并确保数据收集过程符合随机化原则以减少偏差。
具体到您的问题中：
- 原假设（H0）通常是表示两样本所代表的总体之间没有差异。例如，在比较两种治疗方法的效果时，原假设可以是“两种治疗方法对患者的治疗效果相同”。
- 备择假设（H1）则表示两样本所代表的总体之间存在差异。继续上面的例子，备择假设可以是“两种治疗方法对患者的治疗效果不同”。
在实际操作中，我们首先基于研究目的和背景知识来设定这两个假设。比如，如果您希望证明新药比现有药物更有效，则您的原假设可能是两者疗效相同（或新药不比现有药物更好），而备择假设则是新药确实比现有药物效果好。
确立了检验假设之后，接下来就是选择合适的统计方法来进行数据分析，并根据结果做出决策：如果数据支持拒绝原假设，则倾向于接受备择假设；反之则没有足够的证据来否定原假设。需要注意的是，在任何情况下都不能“证明”或“确认”某个假设是正确的，只能说在给定的显著性水平下有无足够证据去拒绝它。
最后，进行统计分析时还需要考虑样本量、效应大小等因素，并确保数据收集过程符合随机化原则以减少偏差。
学员讨论（0）
相关资讯
扫一扫立即下载
