检验统计量:什么意思、原理意义
决策者提出具体的假设之后需要提供充分的证据来支持他想获取的结论——备择假设,而证据的来源则为随机抽取的样本。
多数情形下,并不是直接利用样本数据对假设进行分析判断,而是通过构造一个与总体参数相关的适用于检验原假设 H 0 的统计量进行判断,此统计量通常称之为检验统计量(Test Statistic)。
检验统计量是根据样本观测值计算的用于决策是否拒绝原假设的某个统计量,其意义是衡量样本特征值与检验总体特征值差异的大小程度,此为定量分析的基础。
构造检验统计量的原理与参数估计的原理类似,考察的是当原假设为真时该样本特征值服从的分布,主要运用抽样分布中关于正态总体样本均值和样本方差分布的有关知识。
常见的检验统计量主要有z统计量、t统计量、χ 2 统计量以及F统计量,其中z统计量、t统计量和χ 2 统计量主要用于单参数假设检验问题,F统计量主要用于双参数假设检验问题。