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论文结论与假设相反

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论文结论与假设相反

首先你的论文立题存在一些问题,你要照顾到实际情况。其次你的问卷也可能存在一些问题。在操作上你的态度,全程是否跟进,确保每一份问卷的真实认真。自编问卷本来就缺乏权威性,你可以检查一下你的问卷是否存在纰漏等。类似的论文你可以查查,应该是有的……希望对你有帮助

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在假设检验时原假设和备择假设如果设相反了,结果完全相反是因为统计中用的假设检验的方法,对于原假设得到的结论不是“对”与“错”两个结果,而是“拒绝”与“接受”。因为在做假设检验的时候,都要设定一个置信水平,当实验者“拒绝”原假设的时候,实际上我们只是说“我们有95%的把握”说原假设错了,也就是说,它还是有可能是对的,换而言之,我们不能逻辑上否定原假设。再来说“接受”原假设,准确一点来说应该是“不能拒绝”原假设,比如说原假设H0是:期望=2,如果“拒绝”H0, 那么意思是实验者有95%的把握说H0是错的,但是当实验者所谓“接受”H0的时候,指的并不是有95%的把握肯定期望就等于2。所以在假设检验时,原假设和备择假设如果设相反了,结果完全相反。扩展资料:假设检验的基本步骤:1、提出检验假设又称无效假设,符号是H0;备择假设的符号是H1。H0:样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的;H1:样本与总体或样本与样本间存在本质差异;预先设定的检验水准为05;当检验假设为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=05或α=01。2、选定统计方法,由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小,如X2值、t值等。根据资料的类型和特点,可分别选用Z检验,T检验,秩和检验和卡方检验等。3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α,结论为按α所取水准不显著,不拒绝H0,即认为差别很可能是由于抽样误差造成的,在统计上不成立;如果P≤α,结论为按所取α水准显著,拒绝H0,接受H1。则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致,很可能是实验因素不同造成的,故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。参考资料来源:百度百科-假设检验

这个问题是每个学到这一部分的学生都会感到困惑的问题。设原假设为H0,备择假设为H1,置信水平为95%H0与H1从逻辑上说本来是二择一的,非此即彼,对于原假设检验的结果逻辑上说只有两个,要么对的,要么错的,如果H0是对的,那么H1就必定错了,如果H0错了,那么H1就必定是对的,如此说来,随便把哪一个作为原假设应该都是一样的结果。但事实上,选择哪个作为原假设是有差别的,那么问题出在哪儿呢?其实问题出在假设检验的结果上,统计中用的假设检验的方法,对于原假设得到的结论不是“对”与“错”两个结果,而是“拒绝”与“接受”,两者有什么差别吗?一定要注意在做假设检验的时候,都要设定一个置信水平,当我们“拒绝”原假设的时候,实际上我们只是说“我们有95%的把握”说原假设错了,也就是说,它还是有可能是对的,换句话说,我们不能逻辑上否定原假设!再来说“接受”原假设,这个“接受”两个字,害苦了几乎所有的学生,其实准确的说法应该是“不能拒绝”原假设,比如说原假设H0是:期望=2,如果“拒绝”H0, 那么意思是我们有95%的把握说H0是错的,但是当我们所谓“接受”H0的时候,我们并不是有95%的把握肯定期望就等于2,其实我们一点把握都没有,我们只是利用现有样本数据不能否定它是2而已,它完全可能是1,11,等等等等。综上我们注意到两点:一是我们的“拒绝”和“接受”原假设,不是逻辑上的对与错;二是我们“拒绝”原假设和“接受”原假设是完全不对等的,当我们拒绝原假设的时候,我们有95%的把握;但是当我们接受原假设的时候,我们一点把握都没有。由此可知当我们选择原假设的时候,应该选择我们有比较大的把握否定它的一面。关于这个问题更精细的讨论要牵涉到置信区间的长度问题,需要画图,这里比较难弄,自己找资料看去吧。

是这样的,假设检验是倾向于保护原假设的。比如说要推广一种新药,如果原假设是该药可靠,那只有很不可靠的时候才会拒绝。但若原假设是该药不可靠,只有很可靠的时候才会拒绝。在这个具体问题中,推广新药必须要很可靠才行,所以一般会把原假设定为该药不可靠。再说仔细一些,一般取置信区间为05,也就是说只有当原假设前提下5%的小概率事件发生时,才会拒绝原假设。具体的判别方法你再复习一下关于置信水平的知识,会有更深的理解。希望能帮到你

论文结果和假设相反

你的立意有问题,很有可能做出来的结果与你预期的结果有偏差。1、高考成绩与录取学校层次越相符,学校认同感越高——这个问题不大,不太会有很大的差距。2、学校认同感越高,在校成绩或表现越优秀——这个有问题,因为成绩优秀与认同感没有必然联系。

晕,肯定是第一种情况啊,第二种你是在论证一个什么道理吗?论文格式这些东东网上一大堆啊

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文缺少案例实证该怎么办垦地比较多分析的

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实践(实验)是检验真理的标准。,你反思下假设,可能是假设是个伪命题。有时但有时实验出误差或错误,你最好反复对照找出真伪

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