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选定检验方法和计算检验统计量 对统计参数作出区间估计 建立假设和确定检验水准 直接算出P值 作出推断性结论
单侧检验优于双侧检验 采用配对t检验还是成组t检验是由实验设计方法决定的 检验结果若P值大于0.05，则接受Ho犯错误的可能性很小 用"检验进行两样本总体均数比较时，要求方差齐性 以上均不正确
点估计不属于统计推断的内容 参数估计本质上与假设检验没有区别 参数估计主要用于推断总体参数的范围，不能回答假设检验的问题 置信区间不可能比假设检验提供更多的信息 假设检验的结论是具有概率性的，存在犯错误的可能
假设检验实质上是对备择假设进行检验 假设检验实质上是对无效假设进行检验 当接受原假设时，只能认为否定它的根据尚不充分，而不是认为它绝对正确 假设检验并不是根据样本结果简单地或直接地判断原假设和备择假设哪一个更有可能正确； 当拒绝原假设时，只能认为肯定它的根据尚不充分，而不是认为它绝对错误
点估计不属于统计推断的内容 参数估计本质上与假设检验没有区别 参数估计主要用于推断总体参数的范围，不能回答假设检验的问题 置信区间不可能比假设检验提供更多的信息 假设检验的结论是具有概率性的，存在犯错误的可能
假设检验实质上是对原假设进行检验 假设检验实质上是对备择假设进行检验 当拒绝原假设时， 只能认为肯定它的根据尚不充分， 而不是认为它绝对错误 假设检验并不是根据样本结果简单地或者直接地判断原假设和备择假设哪一个更有可能正确 当接受原假设时， 只能认为否定它的根据尚不充分， 而不是认为它绝对正确。
被研究的事物有无本质差异 选用检验水准的高低 抽样误差的大小 样本含量的多少 系统误差的大小
被研究的事物有无本质差异 选用检验水准的高低 抽样误差的大小 样本含量的多少 系统误差的大小
被研究的事物有无本质差异 选用检验水准的高低 抽样误差的大小 样本含量的多少 系统误差的大小
假设检验将实际问题转换为统计问题进行分析 假设检验的分析对象是总体 为了进行假设检验，需要确定显著性水平 假设检验无法保证100%真实性
α越小，越能区别确有差别的两总体 α确定后，β也就随之确定 α越大，犯二类错误的可能越大 二类错误与H1有关 一类错误与H1有关
假设检验是一种测量是否有足够的证据拒绝原假设的方法 备择假设是针对样本统计量设计的 当原假设被拒绝时，说明原假设是错误的 一个好的假设检验应该能够说明原假设是正确的还是错误的
选定检验方法和计算检验统计量 对统计参数作出区间估计 建立假设和确定检验水准 直接算出P值 作出推断性结论
事后检验使我们能够比较各组，发现差异产生在什么地方 多数事后检验设计中都控制了实验导致误差 事后检验中的每一个比较，都是互相独立的假设检验 scheffe检验是一种比较保守的事后检验，特别适用于各组n不等的情况
假设检验的前提必须具有可比性 选用假设检验方法应符合其应用条件 正确理解假设检验过程中样本均数与总体均数间的关系 正确理解“统计学意义”和“ P 值”的含义 由假设检验后得出的结论能肯定和绝对化
单侧检验优于双侧检验 采用配对 t 检验还是成组 t 检验是由实验设计方法决定的 检验结果若 P 值大于 0.05 ，则接受 H0 犯错误的可能性很小 用 u 检验进行两样本总体均数比较时，要求方差齐性
置信区间与假设检验各自不同的作用，要结合使用 置信区间亦可回答假设检验的问题 置信区间还能比假设检验提供更多的信息 置信区间并不意味着能够完全代替假设检验 假设检验比置信区间重要
一定要计算检验统计量 检验水准的符号为β P可以事先确定 备择假设用H
表示 假设检验是针对总体的特征进行
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