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第 9 章

第 9 章. 推論 ( 一 ) － 假設檢定. 假設檢定，係指先對母體未知的母數給予一個假定的數值，稱為假設，然後隨機抽樣，利用樣本做成檢定統計量，應用機率原理來檢定此一假設是否可以接受之過程. 假設檢定. 虛無假設：指研究者希望放棄、否定的假設，以 Ho 表示之 對立假設：指對立於虛無假設之外之其他可能數值，以 H1 表示 以虛無假設為主，對立假設為次。當檢定結果為放棄 Ho 時，才會接受 H1 ；當接受 H0 時，便放棄 H1. 假設種類. 研究者希望放棄的假設 能使檢定式簡單的假設 欲檢定某人 ( 或單位、機構 ) 所宣稱的值. 決定虛無假設的原則.

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第 9 章

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  1. 第 9章 推論 (一) － 假設檢定

  2. 假設檢定，係指先對母體未知的母數給予一個假定的數值，稱為假設，然後隨機抽樣，利用樣本做成檢定統計量，應用機率原理來檢定此一假設是否可以接受之過程假設檢定，係指先對母體未知的母數給予一個假定的數值，稱為假設，然後隨機抽樣，利用樣本做成檢定統計量，應用機率原理來檢定此一假設是否可以接受之過程 假設檢定

  3. 虛無假設：指研究者希望放棄、否定的假設，以Ho表示之虛無假設：指研究者希望放棄、否定的假設，以Ho表示之 對立假設：指對立於虛無假設之外之其他可能數值，以H1表示 以虛無假設為主，對立假設為次。當檢定結果為放棄Ho時，才會接受H1；當接受H0時，便放棄H1 假設種類

  4. 研究者希望放棄的假設 能使檢定式簡單的假設 欲檢定某人(或單位、機構)所宣稱的值 決定虛無假設的原則

  5. 型I誤差：假設Ho為真時，但根據檢定結果卻拒絕了Ho型I誤差：假設Ho為真時，但根據檢定結果卻拒絕了Ho P(型I誤差)=P(放棄Ho|Ho為真) 型II誤差：虛無假設Ho為假，但根據檢定結果卻接受了Ho P(型II誤差)=P(接受Ho|Ho為假) 型I誤差與型II誤差

  6. P.290

  7. 顯著水準：指型I誤差發生的最大機率 顯著水準 =max P(型I誤差) =max P(I) 兩種誤差越小越好 當樣本大小n固定時，P(I)減小，則P(II)會增加。當樣本增加時，P(1)與P(II)才有可能同時減少 先將P(I)固定在顯著水準 之下，再設法使P(II)為最小，稱為最佳檢定 型I誤差與型II誤差

  8. 雙尾檢定：顯著水準為 ， Ho： ，H1： 利用 值求取臨界值，在臨界值左右兩端區域稱為放棄域，其中間區域稱為接受域，若統計樣本值 落於放棄域，則放棄虛無假設Ho，反之落於接受域，則接受Ho的假設 假設檢定模式的建立

  9. P.291 P.292

  10. 右尾檢定：顯著水準為 ， Ho： ，H1： 利用 值求取臨界值，在臨界值右端區域稱為放棄域，其左端稱為接受域，若統計樣本值 落於放棄域，則放棄虛無假設Ho，反之落於接受域，則接受Ho的假設 假設檢定模式的建立

  11. 左尾檢定：顯著水準為 ， Ho： ，H1： 利用 值求取臨界值，在臨界值左端區域稱為放棄域，其右端稱為接受域，若統計樣本值 落於放棄域，則放棄虛無假設Ho，反之落於接受域，則接受Ho的假設 假設檢定模式的建立

  12. P.292

  13. 建立假設：替母體未知數建立虛無假設Ho 選擇顯著水準 ： 通常為0.01或0.05 選擇適當的檢定統計量(以Z，t統計量型態出現)，並利用顯著水準 確立放棄域與接受域範圍 從樣本資料計算樣本統計值 判斷：若統計樣本值落於放棄域，則放棄虛無假設，反之落於接受域，則接受虛無假設 假設檢定的一般步驟

  14. 一個母體比率P的假設檢定(設為大樣本情況) 母體分配：點二項分配 假設：Ho：P=Po；H1：P Po (雙尾檢定) 顯著水準：設為 放棄域： 及 點二項母體比例之假設檢定

  15. 檢定統計量： ， 判斷： 若Zo值落在放棄域內，則放棄Ho 若Zo值不落在放棄域內，則接受Ho 其他假設情況 右尾檢定：Ho：P<=Po ：H1：P>Po，放棄域為Z > 左尾檢定：Ho：P>=Po ：H1：P<Po，放棄域為Z > - 點二項母體比例之假設檢定

  16. 假設：Ho：P <= Po； H1：P > Po (右尾檢定) 顯著水準：設為 母體比例P假設檢定之樣本大小

  17. P.341

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