Hypothesis Testing是数理统计学中由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。主要原理是小概率不可能发生。
工具/原料
1
SPSS
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样本数据
方法/步骤
1
我们先来回顾下统计学中假设检验的原理
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单样本t检验（比较一个给定的均值U检验其余样本均值X是否有显著性差异）首先选定需要分析的样本数据：[数据]，[选择个案}单样本t检验的使用条件要求较为宽松！
3
接着进行检验[分析]，[比较平均值]在[检验变量]中填入需要统计分析的数据在[检验值]中填入所给定的均值
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出现结果和分析
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【但是当出现：强烈偏态分布时，就要选择使用Bootstrap进行重复抽样处理 从而得到一个更加稳妥的推断】在[单样本t检验]对话框中选择[Bootstrap]，选择好之后点击确定即可。
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