統計學第三次學習
假設檢驗
假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次試驗中基本上不會發生。反證法思想是先提出假設(檢驗假設H0)，再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小，如可能性小，則認爲假設不成立，若可能性大，則還不能認爲假設不成立。
假設檢驗的種類包括：t檢驗，Z檢驗，卡方檢驗，F檢驗等等。
單側檢驗和雙側檢驗
單側檢驗指按分佈的一側計算顯著性水平概率的檢驗。用於檢驗大於、小於、高於、低於、優於、劣於等有確定性大小關係的假設檢驗問題。這類問題的確定是有一定的理論依據的。假設檢驗寫作：μ1<μ2或μ1>μ2。
雙側檢驗指按分佈兩端計算顯著性水平概率的檢驗， 應用於理論上不能確定兩個總體一個一定比另一個大或小的假設檢驗。一般假設檢驗寫作H1：μ1≠μ2。
Z檢驗和T檢驗
Z檢驗（Z Test）是一般用於大樣本（即樣本容量大於30）平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
T檢驗，亦稱student t檢驗（Student’s t test），主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。 [1] T檢驗是用t分佈理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。