假设检定：均值与百分率 社会调查研究方法课件

2. 做出拒绝或不拒绝原假设的依据是什么？ 3. 传统上，做出决策所依据的是样本统计
量，现代检验中人们直接使用由统计量 算出的犯第Ⅰ类错误的概率，即所tatistic)
1. 根据样本观测结果计算出对原假设和备择假 设做出决策某个样本统计量
2. 对样本估计量的标准化结果
H0 ： 10cm H1 ： 10cm
2011年
提出假设
(例题分析)
【例6.2】某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称： 平均净含量不少于500克。从消费者的利益出发， 有关研究人员要通过抽检其中的一批产品来验 证该产品制造商的说明是否属实。试陈述用于 检验的原假设与备择假设
解：研究者抽检的意图是倾向于证 绿叶
2. 先确定备择假设，再确定原假设 3. 等号“=”总是放在原假设上 4. 因研究目的不同，对同一问题可能提出不同
的假设(也可能得出不同的结论)
2011年
双侧检验与单侧检验
1. 备择假设没有特定的方向性，并含有符号 “”的假设检验，称为双侧检验或双尾 检验(two-tailed test)
2. 备择假设具有特定的方向性，并含有符号 “>”或“<”的假设检验，称为单侧检验或 单尾检验(one-tailed test)
可能犯错误
2. 原假设和备择假设不能同时成立，决策的结果要么拒绝 H0，要么不拒绝H0。决策时总是希望当原假设正确时没 有拒绝它，当原假设不正确时拒绝它，但实际上很难保 证不犯错误
3. 第Ⅰ类错误(错误)
原假设为正确时拒绝原假设

第Ⅰ类错误的概率记为，被称为显著性水平
2. 第Ⅱ类错误(错误)
3. 值越小，你拒绝原假设的理由就越充分
2011年
多大的P 值合适?

研究对象的确定
研究对象是指研究关注的群体 或个体。选择研究对象时需要 考虑其代表性、可获取性和可 操作性。
样本量的确定
样本量的大小取决于研究目的 、研究问题和资源限制等因素 。通常，样本量越大，研究结 果越具有代表性和可靠性。
抽样方法的选择
抽样方法包括随机抽样、分层 抽样、整群抽样等。选择合适 的抽样方法可以提高研究的效 率和效果。
研究是否以较低的成本获得较为满意的结果。
研究方法的改进与完善
研究设计
优化研究设计，提高研究的内部效度和外部效度 。
数据采集
采用更为科学的数据采集方法，提高数据的准确 性和可靠性。
样本选择
改进样本选择方法，提高样本的代表性和可靠性 。
数据分析
采用更为先进的数据分析方法，提高数据分析的 准确性和可靠性。
03
定量研究方法
描述性统计
01
统计表
描述性统计是通过创建统计表来展示数据的分布情况、集中趋势、离散
程度等特征。
02
图形展示
通过绘制直方图、箱线图、散点图等图形，更直观地展示数据的分布特
征和规律。
03
集中趋势和离散程度
描述性统计还涉及计算数据的集中趋势指标（如平均数、中位数）和离
散程度指标（如标准差、方差、四分位数间距），以全面描述数据的分
定量研究方法
定性研究方法
定量研究是一种使用数学和统计工具 来描述、解释和预测社会现象的研究 方法。它强调对数据的量化处理和分 析，通常采用问卷调查、实验等手段 进行研究。
定性研究是一种注重对研究对象进行 深入、细致的描述和分析的研究方法 。它通常采用参与观察、深度访谈、 案例分析等方法进行研究。
混合研究方法

4．一批成品按不重复方法抽选200件， 其中废品10件，又知道抽样单位数是成 品量的1/22。当概率为0.9545时，可否 认为这一批产品的废品率不超过6%？ （20分）
解：已p 知n1：n 1 02 100 % ;0 n 10 5 % 1;U 0/22,N n2 12
n 200
pP ( 1 n P )( 1 N n )0 .0 ( 2 1 5 0 .0 0 )( 1 0 5 2 1 ) 2 0 .01 1 .5 5 %
解 由题意可知：化肥重量X~N（，2），0=100 方差未知，要求对均值进行检验，采用T检验法。
假设 H0：=100； H1： ≠100
构造T统计量，得T的0.1双侧分位数为
t0.05 (8) 1 . 8 6
例3 化工厂用自动包装机包装化肥，每包重量服从正态 分布，额定重量为100公斤。某日开工后，为了确定包 装机这天的工作是否正常，随机抽取9袋化肥，称得平 均重量为99.978，均方差为1.212，能否认为这天的包 装机工作正常？（=0.1）
3、在Variables栏中，键入C2，在Test Mean栏中 键入750，打开Options选项，在Confidence level 栏中键入95，在Alternative中选择not equal，点击 每个对话框中的OK即可。
显示结果
结（1）因为 750 746.98,754.58所以接受原假设
表达：原假设：H0：EX=75；备择假设： H1：EX≠75
判断结果：接受原假设，或拒绝原假设。
基本思想
参数的假设检验：已知总体的分布类型，对分布函数或 密度函数中的某些参数提出假设，并检验。
基本原则——小概率事件在一次试验中是不可能发生的。
思想：如果原假设成立，那么某个分布已知的统计 量在某个区域内取值的概率应该较小，如果样本的观 测数值落在这个小概率区域内，则原假设不正确，所以， 拒绝原假设；否则，接受原假设。

统计检验过程
裁决
陪审团审判 实际情况
无罪
有罪
无罪
正确
错误
H0 检验
决策
实际情况 H0为真 H0为假
正确决策
未拒绝H0 (1 – a)
第Ⅱ类错
误(b)
有罪
错误
正确
拒绝H0
第Ⅰ类错 正确决策
误(a) (1-b)
假设检验中的两类错误
❖ 1. 第Ⅰ类错误(弃真错误)
原假设为真时拒绝原假设
b
第Ⅰ类错误的概率记为a a
解：设研究者想收集证据予以支持的假 设是“该城市中家庭拥有汽车的比率 超过30%”。建立的原假设和备择假设 为
H0 ： 30% H1 ： 30%
说明
1. 原假设和备择假设是一个完备事件组，而 且相互对立 在一项假设检验中，原假设和备择假 设必有一个成立，而且只有一个成立
2. 先确定备择假设，再确定原假设 3. 等号“=”总是放在原假设上 4. 因研究目的不同，对同一问题可能提出不
解：研究者抽检的意图是倾向于证实这 种洗涤剂的平均净含量并不符合说明书 中的陈述 。建立的原假设和备择假设为
H0 ： 500 H1 ： < 500
500g
提出假设
(例题分析)
❖ 【例】一家研究机构估计，某城市中家庭拥 有汽车的比率超过30%。为验证这一估计是 否正确，该研究机构随机抽取了一个样本进 行检验。试陈述用于检验的原假设与备择假
☺☺ ☺☺ ☺☺
提出假设
我认为人口的平 均年龄是50岁
作出决策
拒绝假设
别无选择!
抽取随机样本
☺x均=值20☺
原假设和备择假设
❖ 什么是原假设？(Null Hypothesis)