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检验统计量有哪些

检验统计量是基于样本数据计算得出的随机变量，用于假设检验中以判断是否应否定原假设。在假设检验过程中，我们利用检验统计量将实际数据与原假设下的预期结果进行对比。这有助于我们了解数据样本与原假设的一致性程度，并据此做出否定或保留原假设的决策。

检验统计量的观测值会根据不同的随机样本而变化，因此它具有随机性。在原假设成立的情况下，检验统计量的抽样分布被称为原分布。当样本数据显示出足够的证据否定原假设时，检验统计量的值会变得异常大或小，这取决于备择假设的具体情况。此时，检验的p值会变得非常小，足以使我们否定原假设。

例如，在进行Z检验时，检验统计量即为Z统计量，它基于原假设下的标准正态分布。假设我们进行α为0.05的双尾Z检验，并基于数据计算出Z统计量为2.5，对应的p值为0.0124。由于该p值小于α，我们可以认为统计意义显著，并进而否定原假设。

不同的假设检验会使用不同的检验统计量。常见的假设检验包括：Z检验，其检验统计量为Z统计量；t检验，检验统计量为t统计量；方差分析，检验统计量为F统计量；卡方检验，检验统计量为卡方统计量。每种检验统计量的选择基于原假设中假定的概率模型，这些统计量用于评估数据与原假设的差异程度。

通过合理使用检验统计量，我们可以有效地进行假设检验，判断数据是否支持原假设，从而为决策提供科学依据。