f检验的基本思想

F检验的原假设是H0：所有回归参数都等于0，所以F检验通过的话说明模型总体存在，F检验不通过，其他的检验就别做了，因为模型所有参数不显著异于0，相当于模型不存在， 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

假设检验推断过程中体现的哲学观点

你的问题很宽泛.个人觉得,目前的统计推断仍然不好理解,其思想深邃富有哲学思辨.更重要的是模型与实践之间有一定距离,且容易引起统计陷阱.比如,假设检验的结果怎么解释这个问题,大多数使用者都以为不拒绝原假设就是接受原假设.其实是错的,很危险.这些问题的产生归根到底是人类对这一方法没有很好理解,忽视统计思想导致的.

t检验的假设怎么设

检验假设是针对总体特征而言，包括相互对立的两个方面，即两种假设：一种是无效假设或称原假设、零假设，符号为H0，它是要否定的假设；另一种是备择假设，记为H1，它是H0的对立面。二者是从反证法的思想提出的， H1和H0是相互联系、又相互对立的假设。

假设检验还需根据不同研究目的事先设置是否拒绝原假设的判断标准，即检验水准。检验水准也称显著性水准，它指无效假设H0为真，但被错误地拒绝的一个小概率值，一般取检验水准α =0.05。

假设检验的目的方法和用途

假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数，就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。

统计上对参数的假设，就是对一个或多个参数的论述。而其中欲检验其正确性的为零假设（null hypothesis），零假设通常由研究者决定，反映研究者对未知参数的看法。相对于零假设的其他有关参数之论述是备择假设（alternative hypothesis），它通常反映了执行检定的研究者对参数可能数值的另一种（对立的）看法（换句话说，备择假设通常才是研究者最想知道的）。

假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。

假设检验是什么研究方法

假设检验又称统计假设检验（注：显著性检验只是假设检验中最常用的一种方法），是一种基本的统计推断形式，也是数理统计学的一个重要的分支，用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。

其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。

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0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。

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。

教学中的做法:

1.根据实际情况提出原假设和备择假设；

2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；

3.根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；

4.选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；

5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍