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「女士品茶」:统计学的假设检验!

作者:admin    发布时间:2019-11-13 03:27     浏览次数 :

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  假设检验的核心其实就是反证法。反证法是数学中的一个概念,就是你要证明一个结论是正确的,那么先假设这个结论是错误的,然后以这个结论是错误的为前提条件进行推理,推理出来的结果与假设条件矛盾,这个时候就说明这个假设是错误的,也就是这个结论是正确的。

  了解完反证法以后,我们开始正式的假设检验,这里还是引用一个大家都很熟悉的一个例子『女士品茶』。

  女士品茶是一个很久远的故★◇▽▼•事,讲述了在很久很久以前的一个下午,有一群人在那品茶,这个时候有位女士提出了一个有趣的点,就是把茶加到奶里和把奶加到茶里面最后得到的『奶茶』的味道是不一样的。大部分人都觉得这位女士在瞎说,只有其中一位男士提出了要用科学的方法去证明到底一样不一样(牛人想问题角度永远都是那么独特,多想想别人为什么那么说,而不是一上来就不经思考的拒绝)。

  接下来,我们具体看一下这一位男士是怎么去证明的。首先他假设了把茶加到奶里和把奶加到茶里面得出来的『奶茶』味道是一样的。然后随机把这两种『奶茶』端给女士,让女士品,是先加的奶还是先加的茶,如果女士都能品对,说明确实有差异,如果要是品不对,说明是没差异的。这里面就涉及到一个问题,让女士品多少杯呢,品一杯肯定是不行的,因为任意一杯猜对(瞎蒙)的概率都有50%。下面是不同杯数对应的猜对的概率(注意,这里是猜对而不是品对)。

  通过上表我们可以看出,连续4杯都猜对的概率不足0.1,连续10杯都猜对的概率不足0.001。如果把奶加到茶里和把茶加到奶里面得到的『奶茶』真没有差别,也就是女士要想品对,基本全靠猜,但是10杯全部猜对的概率不足0.001,我们把这种概率很小很小▪▲□◁(这里需要定义一下,具体多小算小概率事件)的事件称为小概率事件。

  我们◆▼认为小概率事件一般是不会发生的,如果发▼▼▽●▽●生了,说明我们的认知▲●…△○▲-•■□就是错误的,也就是说女士品茶不是靠猜的,也就是把奶加到茶里和把茶加到奶里面得到的『奶茶』的确是有差别的。

  零假设(H0)一般是我们要推翻的论点,备择假设(H1)则是我们要证明的论点。拿上面的女士品茶例子来讲。

  检验统计量是根据样本观测结果计算得到的样▷•●本统计量,并以此对零假设和备择假设做出决策。

  上面图片中是三种不同的统计量以及其对应的分布,分别叫做Z检验、T检验、卡方检验。

  Z检验:一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率,从而比较两个◇•■★▼平均数的差异是否显著。在国内也被称作u检验。

  T检验:主要用于样本含量较小(例如n 30),总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。

  卡方检验:卡方检验是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,如果卡方值越大,二者偏差程度越大;反之,二者偏差越小;若两个值完全相等时,卡方值就为0,表明理▪…□▷▷•论值完全符合。

  Z检验:一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。在国内也被称作u检验。

  T检验:主要用于样本含量较小(例如n 30),总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生▼▲的概率,从而比较两个平均数的差异是△▪▲□△否显著。

  卡方检验:卡方检验是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,如果卡方值越大,二者偏差程度越大;反之,二者偏差越小;若两个值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合。

  还记得我们在前面提到的小概率事件吗?如果小概率事件发生了,就表示我们的零假设是错误的,可是具体多小▪•★的概率才算是小概率呢?一般这个概率为0.05,也就◆■是5%,如果一件事情发生的概率小于等于5%,我们就认为这是一个小概率事件,0.05就是显著性水平,用α表★-●=•▽示。

  显著性水平把概率分布分为两个区间:拒绝区间和接受区间,最后计算出来的结果落在拒绝区间,我们就可以拒绝零假设;如果落在了接受区间,我们就需要接受零假设。1-α称为置信水平(置信度)。

  现在我们知道了显著性水平了,然后就可以根据显著性水平求△▪▲□△得临界值和拒绝域了。那具体怎么求呢?这里的临界值就是z值(正太分布用z值)或t值(t分布用t值),以临界值为端点的区间称为拒绝域。z值和t值直接根据显著性水平然后到对应的z值表和t值表中查•●询即可。

  下图为双侧检验和单侧检验对应的α、1-α、临界值、拒绝域、接受域的情况,其中α是表示阴影部分的面积,而不◇…=▲是x轴的值。

  根据我们在前面选择检验统计量类型,计算对应的检验统计量的值。除此之外我们还•□▼◁▼可以根据样本量得出P值,P值就是实际样本中小概率事件的具体概率值。

  比较计算出来的检验统计量与临界值和拒绝域,如果值落在了拒绝域内,那我们就要拒绝零假设,否则接受零假设。

  比较计算出来的P值和显著性水平α值,如果P值小于等于α,则拒绝零假设,否则接受原假设。

  以上就是假设检验的一般流程。除此★▽…◇之外,假设检验里面还有两种错误,第一类错误叫做弃真错误,通俗一点就是漏诊,就是本来是生病了(假设是正确的),但是你没有检测出来,所以给拒绝掉了;第二类错误是取伪错误,通俗一点就是误诊,就是本来没病(假设是错误的),结果你诊断说生病了(假设是正确的),所以就把假设给接受了。

  I型错误的值一般为0.05,II型错误的值一般为0.1或0.2,除此之外还有一个指标叫做功效(power),power = 1 - ●II型□◁错误的值,power 表示你有多大把握能够正确的拒绝你的零假设H0。

  关于假设检验我们就讲到这里,后面会分享统计学里面的其他知识,如果有想看的内容,可以评论区留言

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