1假设检验定义。
是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。
2.显著性检验原理。
相对总体的特征做出某种假设，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？
3.假设检验的基本思想。
反正法是先提出检验假设再用适当的统计方法，利用小概率原理确定假设是否成立小概率原理值小概率事件在一次实验中基本不会发生。
4.假设检验的两类错误，第一类错误原假设正确而错误地拒绝了他即"拒真"的错误，且发生的概率为第一类错误概率。
第二类错误原假设不正确而错误的没有拒绝他即"受伪"的错误，其发生的概率为犯第二类错误的概率。
5.假设检验犯两类错误的原因。
小概率事件并非不可能发生，只是发生的概率很小，我们并不能完全排除其发生的可能性。
6.假设检验的步骤。
确定恰当的原假设和备择假设。
选择检验统计量，并用选定样本计算机取值得到检验统计量的观测值。
计算检验统计量观测值发生的概率即p值
给定显著性水平a做出决策如果p＜a则拒绝原假设，反之没有理由拒绝原假设。
7.均值的过程概念。
描述和分析尺度变量的一种有用方法，可以获得需要分析的变量的许多中心趋势和离散趋势的统计指标，同时它可以对不同的组别进行比较。
8.该过程可以计算一个或多个自变量类别中因变量的词组均值和相关的单变量统计，也可以从该过程获得单因素方差分析和限行相关的检验。
9.从均值过程可以为每个分组变量的每个类别选择众多的词组统计量合计个案数均值中位数组内中位数均值的标准误最小值，最大值范围分组变量的第一个类别的变量值分组变量的最后一个类别的变量值。标准差，方差，峰度，峰度标准误偏度，偏度标准误，总和的百分比总数的百分比和和的百分比数量的百分比几何均值调和均值。