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统计测试


用于确定统计数据的测试意义观察结果。可能会发生两种主要类型的错误:

1.答I类错误当根据无效假设通过获取假阳性测量。

2.答II类错误当根据无效假设通过获得假阴性测量。

统计检验对真实统计结果呈阳性的概率有时被称为检验敏感、和对于负统计,测试为负的概率有时称为这个特异性。下表总结了实际情况和观察到的各种组合的名称测试结果。

结果名称
真阳性结果敏感
假阴性结果1-敏感
真阴性结果特异性
假阳性结果1-特异性

当同时执行多个统计测试时,使用统计测试的多重比较校正。例如,假设您正在测量八种不同蜥蜴的腿长,想看看方法任何一对都不同。现在,有8!/2!6!=28可以进行两两比较,因此即使这个人口平均值相等,很可能至少有一对在5%的水平上,样本平均值的差异将显著。阿尔法价值因此,0.05适用于每个单独的比较,但不适用对于一组全部的比较。

为了避免大量假阳性α值因此需要降低比较次数正在执行。这是对多次比较的修正。许多的实现这一点的不同方法。最简单、最保守的是邦费罗尼校正实际上,更多的人更愿意接受假阳性(错误拒绝无效假设)比假否定(错误接受无效假设),因此,通常使用不太保守的比较。


另请参见

方差分析Bonferroni校正卡方检验费希尔的精确测试Fisher符号检验科尔莫戈罗夫·斯米尔诺夫测试可能性比日志可能性程序马诺瓦阴性可能性比配对t吨-测试参数化测试预测值敏感显著性测试特异性I类错误类型II错误Wilcoxon秩和检验威尔科克森签名等级测试 探索数学世界课堂上的这个主题

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工具书类

Kanji,G.K。100统计测试。加利福尼亚州千橡树:SAGE出版物,第110页,1999年。

引用的关于Wolfram | Alpha

统计测试

引用如下:

埃里克·魏斯坦(Eric W.Weisstein)。“统计测试。”发件人数学世界--Wolfram Web资源。https://mathworld.wolfram.com/StatisticalTest.html

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