总体比例是指总体中具有某种相同特征的个体所占的比例，这些特征可以是数值型（如身高、体重、年龄等），也可以是品质型（如性别、学历、职称等）。通常用字母π表示总体比例，π0表示对总体比例的某一假设值，用p表示样本比例。总体比例的检验与总体均值检验基本相同的，区别在于参数和检验统计量的形式不同。所以总体均值检验的整个程序都可作为总体比例检验的参考，甚至有很多内容可完全“照搬”。本节只考虑大样本[3]情形下的总体比例检验。
总体比例检验的3种基本形式如下：
双侧检验
H0：π＝π0；H1：π≠π0
左侧检验
H0：π≥π0；H1：π＜π0
右侧检验
H0：π≤π0；H1：π＞π0
在构造检验统计量时，仍然利用样本比例p与总体比例π之间距离等于多少个标准差σp来衡量，因为在大样本情形下统计量p近似服从正态分布，而标准化统计量则近似服从标准正态分布。式（6.5）就是总体比例检验的统计量。
在给定显著性水平α的条件下，总体比例检验的显著性水平、拒绝域和临界值的图示可参见图6.1。表6.7总结了大样本情形下总体比例检验的一般方法。
表6.7 大样本情况下一个总体比例的检验方法
【例6.8】 一种以休闲和娱乐为主题的杂志，声称其读者群中有80％为女性。为验证这一说法是否属实，某研究部门抽取了由200人组成的一个随机样本，发现有146个女性经常阅读该杂志。分别取显著性水平α＝0.05和α＝0.01，检验该杂志读者群中女性的比例是否为80％？它们的值各是多少？
解 研究机构想证明的是杂志所声称的说法是否属实，也就是读者中女性比例是否等于80％。因此，提出的原假设与备择假设为(www.xing528.com)
H0：π＝80％；H1：π≠80％
根据显著性水平α＝0.05查标准正态分布表得zα/2＝z0.025＝1.96，由于z＝2.475＞zα/2＝1.96，所以拒绝原假设，在显著性水平α＝0.05的条件下，样本提供的证据表明该杂志的说法并不属实。
图6.14（a）和图6.14（b）分别显示了0.05和0.01显著性水平的拒绝域。
由Excel计算出的p值为0.013328。显著性水平为0.05时，p＜α＝0.05，拒绝H0；显著性水平为0.01时，p＞α＝0.01，则不拒绝H0。结论与统计量检验结论是一致的。
从例6.9中可以看出，对于同一个检验，不同的显著性水平将会得出不同的结论。这是自然的，请读者领悟其中的道理。
总体比例左侧检验和右侧检验中假设检验的方法，读者可直接参照相应的大样本条件下总体均值的检验方法，这里不再赘述。
图6.14 例6.8中的拒绝域
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