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统计学显著性的假设检验

发布时间:2016-05-17 点击:
理解统计学最重要的一项内容是假设检验的概念。假设检验是应用统计学原理进行统计推断的常用方法(Ayyub及McCuen,2003,p.230)。此概念是上文提到的似然比率的基础,在第二十一章将详细介绍。
    
统计学假设检验主要包括以下6个步骤:①建立两种对立的假设;②选择适当的统计学模型确定检验统计量;③确定检验水准,以衡量检验风险的量度;④收集样本数据,计算检验统计量的估计值;⑤确定拒绝检验统计量的阈值;⑥选择适当的假设,做出推断结论(Ayyub及McCuen,2003,p.290)。
    
第一步是建立两种假设。一种是无效假设,记为Ho。无效假设表示不存在差别。另一种是备择假设,记为H1或HA。无效和备择假设表示了两种互不相容的状态,因此当对样本信息进行统计学分析时,如果拒绝H。,则一定接受H1。这样收集的样本数据将被这两种假设之一全部涵盖。
    
在法医DNA分析中,无效假设由控方提出,即犯罪现场检材的DNA型为被告所留;而备择假设由被告提出,即犯罪现场检材的DNA型为与被告无关的随机个体所留。似然比率的计算公式中,无效假设以H0或Hp(原告假设)表示,作为分子;备择假设以H1或Hd(被告假设)表示,为分母。
假设检验中可获得的条件和可能的结果。进行假设检验时有可能发生两类错误。I类错误是拒绝了实际上是正确的无效假设,称之为“假阴性”。Ⅱ类错误指接受实际上是不正确的Ho,称为“假阳性”。
    
检验水准是假设检验做出推断结论的基本要素,也代表着发生I类错误的概率,记作∝(见D.N.A.解释框)。∝数值的选择根据经验和人们的习惯,常取0.05或0.01。0.05对应的可信度是95%,而0.01代表的可信度是99%。当选择了检验水准(∝)时,I类错误发生的概率也就确定了。小的P值会导致拒绝无效假设(接受备择假设),而大的P值会导致接受无效假设。
    
当P值在拒绝的范围内,通常P <0. 05,拒绝无效假设。拒绝无效假设意味着接受备择假设。当多个分析结果同时进行显著性检验时,需应用Bonferroni校正法进行校正。(见D.N.A.解释框)
    
应当认识到,有5%的检验由于偶然的因素P<0.05,这样的检验具有的统计学显著性只是因为低于某个阈值,其无效假设是不应该被拒绝的。