作為統計學的一門學科，其獨特的方法論可以幫助用戶擺脫千頭萬緒，指出分析問題的思路，計算出所需的最小樣本量，從而大大提高了判斷的效率和準確性，為正確決策提供了可能。
假設檢驗的邏輯和方法可以用于所有涉及判斷真偽和決策的場合。
如果你是制造工程師
為了改進某個問題，完成了一組測試，而其最初的假設H0:“實驗是有效的”，
如果你做出錯誤的判斷，就會導致:
一級錯誤
測試有效，但判斷無效。這導致錯過了改進的機會。
平均值不相等，但判斷相等。后果同上。
標準差不等但判斷相等的后果同上。
第二類錯誤
檢驗無效，但判決有效，并采取導致無效的措施。
平均值相等，但判斷不相等，后果同上。
標準差相等，但判斷不相等，后果同上。
管理者如何面對可疑的陳述
如果一個管理者面對一個有問題的說法:最初的假設是“我相信這個人是誠實的/正確的”，
做出錯誤的判斷會導致:
一級錯誤
錯過了改善或盈利的好機會。
第二類錯誤
可能會導致企業遭受或大或小的損失，隨著企業對管理者容錯能力的縮小，會直接影響到他們的職業生涯。
這也是管理者普遍不信任別人的原因。
如果是法官
H0在庭審中面對犯罪嫌疑人的最初假設是“犯罪嫌疑人是無辜的”(關注法律事務的原則是毫無疑問)，
做出錯誤的判斷會導致:
一級錯誤
無辜入獄的人需要特別謹慎，一般選擇5%。
第二類錯誤
在逃罪犯，一般選擇10%。
以上是假設檢驗的一般應用，請多關注天行健咨詢！
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