本文目的
最近在Coursera上学习Data Analysis，结合前一阵子阅读的《Head First Statistics》，发现好多计算方法都涉及了假设检验（Hypothesis Test，又称“显著性检验”，Significance Test），用于检验模型的显著性。如回归分析，检测估计量的系数；卡方检验（运用卡方分布）检验模型的优度拟合和变量独立性。所以，决定梳理一下相关知识，作为备忘。
原理&方法
个人理解，假设检验就是利用反证法和小概率事件对原假设（Null Hypothesis）和备选假设（Alternative Hypothesis）进行选择。首先，假设原假设成立，那么就可以利用原假设的一些条件，如统计量的概率分布。然后，选定显著性水平α和对应的拒绝域（一个区间），一般选择α = 5%或α = 1%。接下来，根据样本和假设的统计量，计算P值（P Value）。如果P值对应的统计量在显著性水平以内，那么就拒原假设。直观的理解，因为α比较小，属于小概率事件，一般不可能发生，但是现在却发生了，那么原假设有问题，所以拒绝原假设，接受备选假设。
需要指出的是，无论是否拒绝原假设，都不能保证100%正确，只能在一定程度上估计这件事情可能性。而且检验结果很大程度上取决于样本，所以一旦样本出现偏倚（Biased），会直接影响检验结果。
假设检验，形式化的可以总结为以下6步：
- 确定原假设H0和备选假设H1
- 根据H0，确定统计量的概率分布和相关参数
- 确定显著性水平α和拒绝域
- 根据步骤2的参数，求出P值
- 查看P值是否位于拒绝域以内
- 做出判断，如果P值在拒绝域以内，那么拒绝H0接受H1。否则接受H0拒绝H1
检验结果
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H0正确 |
H0错误 |
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接收 |
PASS |
第二类错误 (False Discovery) |
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拒绝 |
第一类错误 （False Positive） |
PASS |
上面提到，假设检验不会100%确保检验结果正确，会出现上面的两类错误：
- 第一类错误：错误的拒绝原假设。原假设正确，但是却错误的拒绝了，发生此事件的概率为α，也就是显著性水平。所以显著性水平越高，越容易发生。
- 第二类错误：错误的接受原假设。原假设错误，但是却接受了原假设。发生此事件的概率需要根据统计量的分布，和被选项假设具有具体值来确定，这里先略过（《Head First Statistics》假设检验这一章中举了一个例子描述如何求解其概率）。
如何选择显著性水平α
显著性水平α一般为0.05，但是根据需要可以设为0.1或者0.01。当α较大时，第一类错误的概率增大，第二类错误的概率减少；α较小时，则相反。下面举几个例子：
例1 一个汽车制造商正在考核新零件，该零件对车辆安全至关重要。目前正在抽样检测，你觉得α应该如何指定。
解答H0：新配件与原始配件的安全性能相同。H1：新配件比原始配件更安全。由于此配件关系用户声明安全，所以需要尽量使用较安全的配件，拒绝假设H0，那么可以设将α设置高一点，比如 0.1。
例2 一个机器中，有一个配件，替换成本十分高，但是如果该配件损坏了，对机器影响不大，请问显著性水平应该如何选取。
解答 H0：配件正常工作。H1：配件损坏。由于替换成本较高，所以需要确保零配件的确损坏才能替换，可以将α设置较小，比如0.01。
多重测试（Multiple-testing）
上面提到了假设检验可能出现问题，一个形象的例子可以参见这个漫画。主要意思是这样的，一妹纸问一技术宅：“吃软心豆粒糖会长痘痘吗？”为了回答妹子问题，技术宅就做了一次假设检验，P值大于0.05，所以回答妹子：“软心豆粒糖不会引起痘痘！”妹子又说：“好像吃了某种颜色的软心豆粒糖会长痘痘。”技术宅只好一边一边的将不同颜色的糖果进行显著性检验，最终发现在一次实验中，绿色的糖果的P值小于0.05，所以得出结论“吃绿色的软心豆粒糖会长痘痘”。
这个故事说明了，显著性检验进行许多次后，出现错误的可能性会增大。特别的，第一类错误至少出现一次的的概率是P (第一类错误的次数>=1)= 1 – (1-α)m。这意味着，随着m的增大，P (第一类错误的次数>=1)会无限接近1。
这个问题很严重，容易导致假设检验的滥用，所以需要多重测试修正这类问题。具体的方法，可以参见这里。
参考资料
- 百度百科上关于假设检验的说明：http://baike.baidu.com/view/1445854.htm
- 《Head First Statistics》：假设检验相关章节，例子比较形象。
- Data Analysis in Coursera: Week 8, Lecture Multiple Testing
- OpenIntro Statistics : http://www.openintro.org/stat/textbook.php