统计假设检验方法主要包括参数检验和非参数检验两大类。
统计假设检验是统计学中用于判断样本数据是否支持某一假设的方法。它基于概率论和数理统计原理，通过对样本数据的分析，对总体参数的假设进行验证。以下是几种常见的统计假设检验方法：
1. t检验：用于比较两个独立样本或配对样本的均值差异是否显着。t检验分为单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。
2. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个独立样本均值之间的差异是否显着。ANOVA根据样本数据的不同情况，可以分为单因素ANOVA和多因素ANOVA。
3. 卡方检验：主要用于检验分类数据是否符合某个特定的分布或比例。例如，检验两个分类变量之间是否存在关联性。
4. 非参数检验：适用于数据不符合正态分布或需要分析数据顺序而非具体数值的情况。常见的非参数检验方法包括：
曼-惠特尼U检验：用于比较两个独立样本的中位数是否存在显着差异。
威尔科克森符号秩检验：类似于曼-惠特尼U检验，但适用于样本量较小的情况。
斯皮尔曼秩相关系数检验：用于分析两个变量之间的等级相关性。
5. 假设检验的基本步骤：
提出假设：根据研究目的，提出总体参数的假设。
选择检验统计量：根据数据类型和假设，选择合适的检验统计量。
确定显着性水平：通常取α=0.05或0.01。
计算检验统计量：根据样本数据，计算检验统计量的值。
做出决策：将计算出的检验统计量与临界值比较，判断是否拒绝原假设。
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