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參數估計和假設檢驗是統計推斷的兩個重要方面。參數估計以“數”為輸出結果，假設檢驗以“判斷”為輸出結果。以下描述了假設檢驗步驟。

1.建立一個假設。

假設檢驗的第一步是建立假設，這通常需要兩個假設:原始假設Ho和替代假設H1。

2.選擇檢驗統計以確定被拒絕域的形式。

如果測試總休息的平均值，那么我們將使用樣本平均值來導出測試統計量；如果正態總體的方差被檢驗，我們將從樣本方差中導出檢驗統計量。

根據統計量的值，將整個樣本空間分為拒絕域W和非拒絕域a兩部分，當樣本統計量的值落在拒絕域時，原假設將被拒絕，否則不能拒絕原假設。因此，在假設檢驗，我們必須找出被拒絕的域。

根據不同的替代假設；拒絕域可以是雙邊的或單邊的。在確定了拒絕域的類型之后，也確定了臨界值。這要根據犯錯誤的允許概率來確定。

3.在測試中給出顯著性水平A。

在判斷原假設是否成立時，由于樣本的隨機性，可能會出現兩種錯誤。第一種錯誤是當原假設為真時，由于樣本的隨機性，樣本的觀測值落入拒絕域W，從而做出拒絕原假設的決策。這種誤差稱為第一種誤差，也稱為誤拒概率。

第二種錯誤的解釋:如果鋼筋的平均抗拉強度真的比原來高，那么鋼筋的平均抗拉強度就不再是原來的2000公斤了，但是我們并沒有拒絕把Ho誤認為沒有提高，也就是把“提高了”誤認為“沒有提高”。一般來說，何鴻燊失敗的時候，我們沒有拒絕何鴻燊，這是第二種錯誤。

4.給出臨界值，確定拒絕域。

有了顯著性水平A，我們就可以根據給定的測試統計量分布，查表得到臨界值，從而確定具體的拒絕域。在不同的替代假設下，拒絕域、臨界值和顯著性水平A之間的關系是不同的。其含義見下圖。

六西格瑪統計工具——假設檢驗

5.根據樣品的觀察值，計算檢驗統計值。

根據樣品的觀察值，計算檢驗統計值；收集樣本數據并計算檢驗統計值。

6.根據檢驗統計值是否屬于拒收字段進行判斷。

①將檢驗統計量的值與拒絕域的臨界值進行比較，當原假設落在拒絕域時，作出拒絕原假設的結論，否則，作出不能拒絕原假設的結論。

②用檢驗統計量計算P值。所謂P值，就是原假設成立時的當前情況的概率(嚴格來說，當前情況或更不利于原假設的情況，即更有利于替代假設的情況的概率)。當這個概率很小時(例如小于0.05)，在原假設成立的情況下，這個結果不應該出現在實驗中；但現在它確實出現了，所以我們有理由認為“原假設為真”的前提是錯誤的，所以我們應該拒絕原假設，接受替代假設。所以可以有一個普遍規律:如果p

③根據樣本的觀測值可以得到總體參數的置信區間。如果原假設的參數值不落入該置信區間，則作出拒絕原假設的結論，否則作出不能拒絕原假設的結論。目前大多數統計軟件都提供了相應的置信區間，不需要自己計算，所以用這種方法判斷也很方便。