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        假設(shè)檢驗在體育統(tǒng)計應(yīng)用中應(yīng)注意的兩個問題

        2011-11-21 02:27:36曹遠紅
        湖南科技學院學報 2011年12期
        關(guān)鍵詞:參數(shù)檢驗假設(shè)檢驗單側(cè)

        曹遠紅

        (湖南師范大學 體育學院,湖南 長沙 410012)

        假設(shè)檢驗在體育統(tǒng)計應(yīng)用中應(yīng)注意的兩個問題

        曹遠紅

        (湖南師范大學 體育學院,湖南 長沙 410012)

        現(xiàn)有的體育統(tǒng)計教材對假設(shè)檢驗的有關(guān)問題缺乏詳盡的論述,文中以參數(shù)檢驗為例,對體育統(tǒng)計中假設(shè)檢驗的原理和方法進行了論述,特別是對假設(shè)檢驗中原假設(shè)的確立和假設(shè)檢驗中的兩類錯誤的控制問題進行了深入的闡述,旨在為體育統(tǒng)計的教學和體育科研中假設(shè)檢驗的應(yīng)用提供有益的參考。

        體育統(tǒng)計;假設(shè)檢驗;參數(shù)檢驗;原假設(shè)

        體育統(tǒng)計的學科體系已經(jīng)基本成型,內(nèi)容主要包括描述統(tǒng)計、假設(shè)檢驗、參數(shù)估計、相關(guān)分析、回歸分析、方差分析、多元統(tǒng)計分析等[1]。全國絕大多數(shù)體育院系早已將體育統(tǒng)計作為本科必修課程。體育統(tǒng)計方法在體育實踐中不斷發(fā)展、提高和深化,隨著近年來體育科技的飛速發(fā)展和體育科學化程度的迅速提高,體育統(tǒng)計的原理和方法已被體育界廣泛接受。假設(shè)檢驗是統(tǒng)計推斷中的重要內(nèi)容,特別是參數(shù)檢驗在體育科研和體育實踐中有著重要的作用,但目前我國體育院校所采用的體育統(tǒng)計教材對假設(shè)檢驗的原理和方法缺乏較詳盡的論述,不利于體育統(tǒng)計的教學和假設(shè)檢驗在體育實踐中的應(yīng)用,在實際應(yīng)用中容易出現(xiàn)錯誤?;诖?,本文對假設(shè)檢驗中的原假設(shè)的確立問題和 的控制問題進行了論述。

        1 假設(shè)檢驗的概念和原理

        所謂假設(shè)檢驗就是對總體分布的參數(shù)或總體分布的性質(zhì)提出某種假設(shè),然后根據(jù)樣本信息對提出的假設(shè)進行檢驗,判斷該假設(shè)是否成立[2]。假設(shè)檢驗分為參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗,前者是對總體分布的某個參數(shù)提出某種假設(shè),利用來自總體的樣本檢驗假設(shè)是否成立;后者是總體分布的性質(zhì)提出假設(shè),用來自總體的樣本檢驗該假設(shè)是否成立。參數(shù)檢驗主要有U檢驗(也叫Z檢驗)、T檢驗、2χ檢驗等,非參數(shù)檢驗主要有秩和檢驗、符號檢驗等。

        在參數(shù)檢驗中,原假設(shè)用0Η表示,與原假設(shè)相對立的是備擇假設(shè),用1Η表示。0Η的建立至關(guān)重要,因為假設(shè)檢驗是一種帶有概率性質(zhì)的反證法,其基本思想是小概率事件原理,即認為小概率事件在一次實驗中是不會發(fā)生的。假設(shè)檢驗的過程實質(zhì)上基于原假設(shè)的一種推理過程,先假設(shè)成立,從Η0出發(fā)推導,如果發(fā)生了小概率事件,認為Η0不真,則作出拒絕Η0的決定,反之,就沒有理由拒絕Η0,從而接受Η0。其過程可以通俗地描述:“假設(shè)某一事實A成立,如果在A成立的基礎(chǔ)上,某事件B發(fā)生的概率很小,在一次抽樣中,B事件發(fā)生了,則認為事實A不成立,否則只能認為A事實成立。”

        2 單側(cè)、雙側(cè)檢驗的區(qū)分

        在參數(shù)檢驗中,單、雙側(cè)檢驗的稱呼主要是依據(jù)其拒絕域的形式來命名的,把拒絕域分布兩側(cè)的檢驗叫雙側(cè)檢驗,把拒絕域分布一側(cè)的檢驗叫單側(cè)檢驗[3]。在實際應(yīng)用中到底用單側(cè)檢驗還是用雙側(cè)檢驗,這需要根據(jù)我們的研究目的而確定,如果要檢驗?zāi)辰y(tǒng)計量是否來自某一總體,或者檢驗?zāi)骋?值是否等于已知0值,這時的任務(wù)只需檢驗 是否等于0, >0或 <0都將拒絕原假設(shè),所以雙側(cè)檢驗的拒絕域分布在兩側(cè)。至于誰大誰小我們是不需要考慮的,這種情況通常用雙側(cè)檢驗。在另外一些情況,我們要檢驗的問題帶有方向性,即要檢驗?zāi)骋?值是大于還是小于已知的 0值,這時需要采用單側(cè)檢驗。單側(cè)檢驗又分為左單側(cè)檢驗和右單側(cè)檢驗,又分別叫下限檢驗和上限檢驗[4]。在體育科研的實踐中,往往是用單側(cè)檢驗較多,比如說采用了某種新的訓練方法成績是否有提高,某地區(qū)青少年的平均身高是否有所增長,通過實驗條件的改變,某指標是否變低還是變高等等,諸如此類的問題都是帶有方向性,需要采用單側(cè)檢驗。不管是單側(cè)還是雙側(cè)檢驗,至于需要檢驗的 值都是不知道的,而是根據(jù)已有的樣本信息對 值進行檢驗。

        那么,拒絕域又如何確定呢?同樣是依據(jù)小概率事件原理而確定的。下面以檢驗樣本平均數(shù)是否來自已知總體平均數(shù)(且總體標準差 已知)為例來說明這個問題,取

        =0.05,在雙側(cè)檢驗中,對于原假設(shè)0Η:=0,備擇假設(shè)Η1: ≠0,那么在原假設(shè)成立的基礎(chǔ)上,對于X~N(0, ),則有,根據(jù)數(shù)據(jù)標準化,則~N(0,1),因為 =0.05,所以有95%的可能處于(-1.96,1.96)之間,同理,通過轉(zhuǎn)換同樣可知樣本平均數(shù)x有95%的可能處于之間,而不在這個區(qū)間的概率僅為5%。如果落入這個區(qū)間之外則發(fā)生了小概率事件,就依據(jù)小概率事件原理認為樣本平均數(shù)不是來自這個總體,從而拒絕原假設(shè)。因為在正態(tài)分布的鐘形曲線中95%的區(qū)間處于中間,小概率處于兩邊,所以拒絕域分布于兩側(cè),從而叫雙側(cè)檢驗。

        單側(cè)檢驗的拒絕域為什么只分布在一側(cè)呢?以檢驗已知樣本平均數(shù)x所在的總體平均數(shù) 是否大于已知總體平

        均數(shù)0為例,如果原假設(shè)Η0: >0,Η1: ≤0,取 =0.05,同理,在原假設(shè)成立的基礎(chǔ)上進行推導,如果原假設(shè)成立,那么從平均數(shù)為 的總體中隨機抽取一個樣本,則樣本平均數(shù)落入左側(cè)小概率區(qū)間的概率很小,因為在正態(tài)分布和t分布的圖形中,我們知道左側(cè)是小于平均值的區(qū)間,右側(cè)是大于平均值的區(qū)間,也就是說:通過標準化后的U值落入(-∞,-1.65)的區(qū)間概率很小,因為Uα=1.65,則 U1?α=?1.65,如果落入這個區(qū)間,則發(fā)生了小概率事件,同理,依據(jù)小概率事件原理,就拒絕原假設(shè),這時拒絕域只分布在一側(cè),因此叫單側(cè)檢驗。反之,如果原假設(shè)0Η:<0,則拒絕域分布于右側(cè),原理還是一樣的。

        3 原假設(shè)的確立

        在上文中已提到假設(shè)檢驗是一種帶有概率性質(zhì)的反證法,假設(shè)檢驗的過程實質(zhì)上基于原假設(shè)的一種推理過程,因此原假設(shè)的確立是假設(shè)檢驗的開始,原假設(shè)正確與否是假設(shè)檢驗的關(guān)鍵。為了更能說明這個問題,通過下面的實例來說明。

        例:[5]已知在某運動飲料中,維生素C的含量服從正態(tài)分布,按規(guī)定,維生素C的含量不得低于21毫克?,F(xiàn)在從一批飲料中抽取17罐,計算得知維生素C含量的平均值x=23毫克,S=3.09毫克,問該批飲料維生素C含量是否合格?( =0.05)

        在上述例題中,屬于總體標準差未知且為小樣本的檢驗,所以用t檢驗法,問題是維生素C含量是否合格,即是否大于21,屬于單側(cè)檢驗,那么原假設(shè)有兩種情況, H0:

        < 2 1(假設(shè)維生素C含量不合格)或 > 2 1(假設(shè)維生素C含量合格),因為查t值表可知, t0.05(16)=1.746。如果原假設(shè)是 H0: < 2 1,則拒絕域為:t≥ t0.05(16)=1.746,因為t=2.072>1.746,所以拒絕原假設(shè),認為該批運動飲料維生素C含量合格;如果原假設(shè)是 H0: > 2 1,則拒絕域為:t≤ ?t0.05(16)=?1.746,因為t=2.072>-1.746,所以接受原假設(shè),認為該批運動飲料維生素C含量合格。

        兩種不同的原假設(shè),得出一樣的結(jié)論,兩種方法是否都正確?檢驗的效果是否一樣呢?要回答這些問題,還是要從假設(shè)檢驗的原理即小概率事件原理來闡述,假設(shè)檢驗中的顯著性水平 實際上就是我們?nèi)藶橐?guī)定小概率事件的概率,當拒絕原假設(shè)時,我就有1- 的把握認為原假設(shè)為偽,如果接受原假設(shè)時,則只表明沒有充足的理由證明原假設(shè)是錯的,只能接受原假設(shè);反過來也就是說要拒絕原假設(shè)則需要較充足的理由,接受原假設(shè)則是“被迫”接受??梢娫僭O(shè)往往是處于受保護地位的,一般是根據(jù)已有的知識和經(jīng)驗把不能輕易否定的東西作為原假設(shè),比如在檢驗?zāi)钞a(chǎn)品的質(zhì)量時,商家希望把“質(zhì)量合格”作為原假設(shè),因為這樣容易得出接受原假設(shè)的結(jié)論,而要拒絕原假設(shè)是需要充足理由的。在體育科研的實踐中往往將希望證實的反面作為原假設(shè),將希望證實的問題作為備擇假設(shè),這樣一旦拒絕原假設(shè),不僅具有充足的理由,而且往往意味科研成功,符合科學研究要嚴謹?shù)牧晳T。比如說要檢驗一種新的訓練方法是否有效,就把新的訓練方法無效作為原假設(shè)。于是,在上文中例題中,將 21< 作為原假設(shè),方法更準確,結(jié)論也更有說服力。

        4 兩類錯誤的控制

        假設(shè)檢驗的邏輯是概率反證法,但做檢驗時是根據(jù)抽樣得到的樣本值作出拒絕還是接受0Η的決定,由于樣本具有隨機性,假設(shè)檢驗有可能犯錯誤,這種錯誤分為“棄真”錯誤和“取偽”錯誤,也即“第一類錯誤”和“第二類錯誤”。假設(shè)檢驗中顯著性水平 就是犯“棄真”錯誤的概率,“取偽”錯誤的概率用 表示。我們都希望在假設(shè)檢驗中這兩類錯誤的概率越小越好,但對于一定的樣本量,當 增加時, 減小,反之當 減小時,將導致 的增加。就像在區(qū)間估計中,要想增大估計的可靠性,就會使區(qū)間變寬而降低精度;要想提高精度就會要求估計區(qū)間變窄,從而使可靠性下降。也就是說,我們在實際操作中根本無法找到一個能使 與 同時減小的臨界域,除非增大抽樣容量,但是無限增大樣本容量并非抽樣的本意。還是以例題來說明這個問題。

        某公司生產(chǎn)的體育用品, 根據(jù)以前資料可知平均使用壽命為1000小時,現(xiàn)欲采用新工藝生產(chǎn), 在新工藝試用期從生產(chǎn)的用品中隨機抽出25件,樣本平均壽命為1040小時。已知總體標準差為100小時, 請在 =0.01的顯著性水平下檢驗產(chǎn)品壽命是否有顯著提高?

        根據(jù)題中條件, 該問題屬于小樣本但總體標準差已知的檢驗, 采用U檢驗法。又因為問題是檢驗產(chǎn)品使用壽命是否有顯著提高,所以屬單側(cè)檢驗。分別有如下兩種:已知

        0=1000, =100。

        解法一,Η0: ≤0(沒有顯著性提高),Η1:

        U< U0.01,落入接受域內(nèi),接受原假設(shè),認為該產(chǎn)品使用壽命沒有顯著性提高。

        解法二,Η0: ≥0(有顯著性提高),Η1: <

        U>- 01.0U =-2.33 ,落入接受域內(nèi),接受原假設(shè),與解法一得出的結(jié)論相反,認為該產(chǎn)品使用壽命有顯著性提高。

        對這個問題我們都是接受原假設(shè),但是結(jié)論相反,因此,其中必有一種方法犯了第二類錯誤,即“取偽”錯誤,這類問題如何解決呢?奈曼與皮爾遜(Neyman&Pearson)提出一個原則,即在控制犯第一類錯誤的概率 的條件下,盡量使犯第二類錯誤的概率 小。這其中蘊含了這樣一種思想:我們只對犯第一類錯誤的概率 加以限制,而不考慮犯第二類錯誤的概率[6]。根據(jù)兩類錯誤此消彼長的關(guān)系,既然發(fā)生了“取偽”錯誤,不妨增加 值,在上述例題中若取 =0.05,對應(yīng)解法一有:U = 2 >U0.05=1.65,拒絕原假設(shè),認為該產(chǎn)品使用壽命有顯著性提高;對應(yīng)解法二有:U= 2 >?U0.05=?1.65,接受原假設(shè),也認為該產(chǎn)品使用壽命有顯著性提高。在 =0.05的水平上,兩種方法得出了一致性結(jié)論,根據(jù)上文的論述,解法一更有說服力。

        可見在檢驗中, 的概率是可以人為控制的,通過控制 而改變 , 的含義是當原假設(shè)正確時卻被拒絕的概率或風險, 通常取值0.05或0.01,但在使用時究竟取多大,應(yīng)視具體情況和根據(jù)專業(yè)知識判斷?!耙话銇碚f,哪一類錯誤所帶來的后果越嚴重、危害越大就把哪一類錯誤作為首要的控制目標。[7]”需 要衡量兩類錯誤所付出代價的大小, 如果“取偽”代價大, 則取較大 。如“棄真”代價大, 則取較小 , 容忍較大 。

        [1]權(quán)德慶等.體育統(tǒng)計學科現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].西安體育學院學報,2008.

        [2]費宇.應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:科學出版社,2007.

        [3]叢湖平.體育統(tǒng)計學[M].北京:高等教育出版社,2007.

        [4]賈俊平等.統(tǒng)計學(第二版)[M].北京:中國人民大學出版社,2004.

        [5]祁國鷹等.體育統(tǒng)計簡明教程[M].北京:北京體育大學出版社,2004.

        [6]康鐵祥.深入理解假設(shè)檢驗原理[J].統(tǒng)計教育,2001,(1).

        [7]賈俊平等.統(tǒng)計學(第二版)[M].北京:中國人民大學出版社,2004.

        G80-32

        A

        1673-2219(2011)12-0193-03

        2011-01-06

        曹遠紅(1977—),男,湖南長沙人,湖南師范大學體育學院體育人文教研室體育統(tǒng)計學教師,體育人文博士,研究方向為體育統(tǒng)計的原理和應(yīng)用、體育人文。

        (責任編校:張京華、何俊華)

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