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Chapter 9: Hypothesis Testing
9.13:
检验有关标准差的声明
此处介绍了检验有关总体标准差或总体方差的声明的完整过程。
总体标准差(或方差)声明的假设检验要求数据和样本是随机且无偏的。总体分布也必须是正态的。对样本量没有具体要求,因为估计是基于卡方分布的。
作为第一步,应该清楚地陈述关于总体 SD(或方差)的假设(零和替代)并用象征性的方式表达。假设通常声称要检验的 SD 或方差的某个值。样本提供样本 SD 或方差。使用这两个值,计算检验统计量。
这里的临界值取决于根据卡方分布计算的样本量(或自由度)。根据备择假设中的方向性,检验可以是左尾、右尾或双尾。将样本检验统计量与通常以 95% 或 99% 置信水平计算的临界卡方值进行比较。否则,获得 P 值并与 0.05 或 0.01 的显著性水平进行比较,以得出假设检验的结论。
黄金的正确定价需要准确的秤,其准确性是通过降低平均重量的标准差来实现的。
考虑一个例子,一家公司声称他们已将其秤的标准偏差从 0.005 g 显著降低到 0.003 g,测试了 30 个单独的单元。
为了检验这一说法,进行了假设检验,其中原假设表明旧模型和改进的模型具有相同的标准差。备择假设指出,改进的模型比旧模型更准确,并且标准差明显小于旧模型。
检验假设需要将样本统计量转换为 Χ2 统计量,如下所示。
在这里,显著性水平为 0.05 的关键区域落在曲线的左尾部。
观察,从样本计算的 Χ2 值位于该范围内。
此外,使用左尾检验获得的 P 值小于 0.05。
因此,根据测试结果,改进的模型被证明比旧模型更准确。
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