常用显著性检验
参数显著性检验公式t检验F检验的计算公式
参数显著性检验公式t检验F检验的计算公式参数显著性检验公式——t检验、F检验的计算公式在统计学中，参数显著性检验是一种用于验证模型参数是否显著的方法。
在进行参数显著性检验时，我们可以使用t检验或F检验来计算参数的显著性。
一、t检验公式t检验用于检验一个样本的均值是否与总体均值存在显著差异，或者用于检验两个样本的均值是否存在显著差异。
其计算公式如下：t = (x - μ) / (s / √n)其中，t为t值，x为样本均值，μ为总体均值，s为样本标准差，n为样本容量。
根据t检验的结果，我们可以通过查表或计算获得对应的p值，进而判断参数的显著性。
二、F检验公式F检验主要用于检验两个或多个样本方差是否存在显著差异。
其计算公式如下：F = (s1² / s2²)其中，F为F值，s1²为第一个样本的方差，s2²为第二个样本的方差。
同样地，根据F检验的结果，我们可以通过查表或计算获得对应的p 值，从而判断参数的显著性。
需要注意的是，t检验和F检验都是基于假设检验的方法。
在进行参数显著性检验时，我们需要先设定原假设和备择假设，并通过计算得到的t值或F值与对应的临界值进行比较，最终得出对参数的显著性结论。
总结起来，参数显著性检验公式中的t检验和F检验是常用的统计方法，用于判断参数的显著性。
通过计算得到的t值或F值与对应的临界值进行比较，可以得出对参数显著性的结论。
在实际应用中，我们可以根据数据类型和问题特点选择合适的显著性检验方法，并利用相应的计算公式进行计算。
这些检验方法在科学研究、社会调查和数据分析等领域具有广泛的应用。
常用显著性检验.
常用显著性检验1.t检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。
包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
2.t'检验应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
3.U检验应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代替U检验。
4.方差分析用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。
常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等。
5.X2检验是计数资料主要的显著性检验方法。
用于两个或多个百分比(率)的比较。
常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行*2列资料及组内分组X2检验。
6.零反应检验用于计数资料。
是当实验组或对照组中出现概率为0或100％时，X2检验的一种特殊形式。
属于直接概率计算法。
7.符号检验、秩和检验和Ridit检验三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。
可用于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。
其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。
所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法。
8.Hotelling检验用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检验。
计量经济学检验方法讨论计量经济学中的检验方法多种多样，而且在不同的假设前提之下，使用的检验统计量不同，在这里我论述几种比较常见的方法。
在讨论不同的检验之前，我们必须知道为什么要检验，到底检验什么？如果这个问题都不知道，那么我觉得我们很荒谬或者说是很模式化。
检验的含义是要确实因果关系，计量经济学的核心是要说因果关系是怎么样的。
那么如果两个东西之间没有什么因果联系，那么我们寻找的原因就不对。
那么这样的结果是没有什么意义的，或者说是意义不大的。
几种常见的显著性检验方法
几种常见的显著性检验方法常见的显著性检验方法有单样本t检验、双样本配对t检验、双样本独立t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验和皮尔逊相关分析。
本文将对每种显著性检验方法进行详细介绍。
单样本t检验是一种用于检验一个样本均值是否显著不同于一些给定的总体均值的统计方法。
该方法的原理是将样本均值与总体均值进行比较，计算出一个t值。
根据t值的大小和自由度，可以查找相应的临界值，从而得出显著性检验的结果。
双样本配对t检验也称为相关样本t检验，用于比较两个相关样本或两个相关变量之间的均值差异是否显著。
该方法的原理是将两个相关样本的均值差异与零进行比较，计算出一个t值。
根据t值的大小和自由度，可以查找相应的临界值，从而得出显著性检验的结果。
双样本独立t检验用于比较两个独立样本或两个独立变量之间的均值差异是否显著。
该方法的原理是将两个独立样本的均值差异与零进行比较，计算出一个t值。
根据t值的大小和自由度，可以查找相应的临界值，从而得出显著性检验的结果。
方差分析（ANOVA）是一种用于比较两个或更多个样本或组之间均值差异是否显著的统计方法。
该方法的原理是将不同组之间的均值差异与总均值差异进行比较，计算出一个F值。
根据F值的大小和自由度，可以查找相应的临界值，从而得出显著性检验的结果。
卡方检验用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。
该方法的原理是通过计算观察频数和期望频数之间的卡方值，进而判断观察频数是否与期望频数存在显著差异。
皮尔逊相关分析用于评估两个变量之间的线性关系是否显著。
该方法的原理是通过计算两个变量之间的皮尔逊相关系数，从而判断变量之间的关系是否显著。
需要注意的是，在进行显著性检验时，首先需要确定假设，即原假设和备择假设。
原假设通常表示为没有显著差异或没有关系，备择假设则表示存在显著差异或存在关系。
根据样本数据计算出的检验统计量与临界值进行比较，如果检验统计量落在拒绝域（即临界值的范围内），则拒绝原假设，认为差异或关系是显著的。
显著性检验(Significance Testing)
显著性检验（Significance T esting）显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。
或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。
显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。
抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。
[编辑]显著性检验的含义显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。
常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设） (null hypothesis) ，与H0对立的假设记作H1，称为备择假设(alternative hypothesis) 。
⑴在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，其出现的概率通常记作α；⑵在原假设不真时，决定接受原假设，称为第二类错误，其出现的概率通常记作β。
通常只限定犯第一类错误的最大概率α，不考虑犯第二类错误的概率β。
这样的假设检验又称为显著性检验，概率α称为显著性水平。
最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。
一般情况下，根据研究的问题，如果犯弃真错误损失大，为减少这类错误，α取值小些，反之，α取值大些。
[编辑]显著性检验的原理无效假设显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。
所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。
经统计学分析后，如发现两组间差异系抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。
显著性检验
二、显著性检验方法
（一） t检验法——检验准确度的显著性差异
• 1.标准样品对照试验法：选用其组成与试样相近的标准试样， 或用纯物质配成的试液按同样的方法进行分析对照。如验证新 的分析方法有无系统误差。若分析结果总是偏高或偏低，则表 示方法有系统误差。 • 2.标准方法对照试验法：选用国家规定的标准方法或公认的可 靠分析方法对同一试样进行对照试验，如结果与所用的新方法 结果比较一致，则新方法无系统误差。
12.71
4.30 3.18 2.78 2.57 2.45 2.36 2.31 2.26 2.23 2.09 1.96
63.66
9.92 5.84 4.60 4.03 3.71 3.50 3.36 3.25 3.17 2.84 2.58
2017/1/16
7
2017/1/16
ta,f值表
f P=0.90（a=0.10） 置信度（显著性水平） P=0.95(a=0.05) P=0.99(a=0.01)
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 ∞
6.31
2.92 2.35 2.13 2.02 1.94 1.90 1.86 1.83 1.81 1.72 1.64
10.79% 10.77% t 9 1.43 0.042%
当P 0.95, f 8时，t0.05,8 2.31
因t t0.05,8 x与之间无显著性差异
2017/1/16
例2：采用不同方法分析某种试样，用第一种方法测定 11次，得标准偏差s1=0.21%；第二种方法测定9次 得到标准偏差s2=0.60%。试判断两方法的精密度间 是否存在显著差异？（P=95%）
（二） F检验法—— 检验精密度的显著性差异
报告中的效果检验和显著性检验
报告中的效果检验和显著性检验引言：在现代科学研究中，报告的效果检验和显著性检验是至关重要的环节。
通过对实验结果的统计分析，我们可以判断实验的效果是否显著，并对实验结果的可靠性进行评估。
本文将从六个方面展开详细论述报告中的效果检验和显著性检验。
一、实验设计的合理性与效果检验在论述效果检验之前，首先需要确保实验设计的合理性。
合理的实验设计将有助于准确地检测效果。
这包括确定实验组和对照组数量的合理性、随机分配的可行性、实验变量的操作和测量方法的科学性等。
二、效果检验的常用方法常见的效果检验方法包括T检验、方差分析和卡方检验等。
不同的方法适用于不同的实验设计和数据类型，并可用于验证对照组和实验组之间的差异是否具有统计学意义。
三、显著性检验的重要性及相关指标显著性检验是判断实验结果是否具有统计学意义的关键步骤。
常用的显著性检验指标包括P值、置信区间和效应大小等。
这些指标将有助于我们判断实验结果的可靠性和实用性。
四、P值的解读与误用P值是显著性检验中常用的指标，用来评估实验结果是否具有统计学意义。
然而，在解读P值时，我们必须注意避免误用和错误解读。
本文将详细讲解如何正确解读P值，并给出常见的误用案例及解决方法。
五、置信区间的意义与解读与P值相比，置信区间提供了更直观的信息。
它展示了一个参数的估计范围，有助于我们评估实验结果的稳定性和可靠性。
本文将深入探讨置信区间的意义、计算方法和解读技巧。
六、效应大小在效果检验中的作用除了显著性，效应大小也是评估实验效果的重要指标。
效应大小反映了实验处理对结果变量的影响程度，有助于我们判断实验的实际意义和应用价值。
本文将解释如何计算并解读效应大小，以及与显著性检验结果的关联。
结论：报告中的效果检验和显著性检验是评估实验结果可靠性和实用性的重要环节。
通过适当的实验设计、有效的效果检验方法和正确解读显著性指标，我们能够准确评估实验效果，并为实验结果的应用提供科学依据。
在未来的研究中，我们应该继续关注这一领域的发展，以提高实验研究的质量和可靠性。
显著性差异分析
显著性差异分析在统计学中，显著性差异分析是一种用于确定两组或多组数据之间是否存在显著差异的方法。
通过对数据进行比较和分析，我们可以确定差异是否是由于随机变化引起的，或者是否存在一些真实的、有意义的差异。
本文将介绍显著性差异分析的基本概念和常用方法。
一、显著性差异分析的概念显著性差异分析是指通过对数据进行统计学分析，确定两组或多组数据之间的差异是否具有统计学上的显著性。
显著性差异通常是通过假设检验来确定的。
在假设检验中，我们设立一个原假设和一个备择假设，然后通过计算得到的统计量来判断数据是否支持原假设还是备择假设。
二、常用的显著性差异分析方法1. t检验：t检验是一种常用的显著性差异分析方法，适用于比较两组数据的平均值是否有显著差异。
在t检验中，我们需要计算一个t值，然后与临界值进行比较，从而决定差异是否显著。
2. 方差分析：方差分析是一种适用于比较多组数据之间差异的方法。
方差分析会将总体方差分解为组内方差和组间方差，然后通过计算F值进行显著性检验。
如果F值大于临界值，则可以认为数据之间存在显著差异。
3. 卡方检验：卡方检验是一种适用于比较分类数据的差异的方法。
在卡方检验中，我们将观察值与期望值进行比较，通过计算卡方统计量来判断数据之间是否存在显著差异。
三、显著性差异分析的步骤1. 确定显著性水平：在进行显著性差异分析之前，我们需要确定一个显著性水平。
通常，显著性水平被设置为0.05或0.01，这表示如果得到的p值小于显著性水平，我们将拒绝原假设，认为差异是显著的。
2. 收集数据：在进行分析之前，我们需要收集需要比较的数据。
这些数据可以是数值型数据，也可以是分类数据，具体取决于所使用的统计分析方法。
3. 计算统计量：根据所选择的统计分析方法，我们需要计算相应的统计量。
例如，在t检验中，我们需要计算t值；在方差分析中，我们需要计算F值。
4. 进行假设检验：根据计算得到的统计量，我们可以进行假设检验。
显著性检验方法在数据分析中的应用
显著性检验方法在数据分析中的应用随着数据时代的到来，数据分析在各个领域中变得越来越重要。
如何有效地分析数据并得出可靠的结论成为了每个研究者面对的问题。
显著性检验方法作为一种常用的统计方法，在许多学科中得到了广泛的应用，因其合理的假设和可靠性而备受青睐。
它可以帮助研究者确定样本数据与总体数据之间是否存在显著性差异，从而推断出样本代表的总体的特征。
本文将从显著性检验的概念与意义、常用显著性检验方法、显著性检验方法在数据分析中的应用等方面进行探讨，以期为读者提供实用的参考。
一、显著性检验的概念与意义显著性检验（Significance tests），简称显著检验，是一种基于样本所得数据推断总体参数的方法。
其本质是检验一个假设是否成立，在假设成立的情况下，用样本数据计算出来的统计量的概率为多少。
这个概率也被称为P值（P-value），它反映了假设成立的条件下得到比当前观测值更极端的概率。
通过比较P值与显著水平，即α值（通常设为0.05），我们可以判断假设是否成立。
显著性检验是一个重要的统计方法，它可以帮助我们回答许多问题，例如：在两个样本之间是否存在显著性差异？在一组样本中是否存在异常值？在多组数据之间是否存在相关性？在时间序列数据中是否存在趋势等等。
显著性检验的方法种类繁多，必须根据具体问题选择合适的方法。
二、常用显著性检验方法1. 单样本T检验单样本T检验是一种检验一个连续变量的平均值是否等于特定常数的方法，常用于检验某一总体参数是否达到了研究者设定的理论水平。
2. 独立样本T检验独立样本T检验是一种用于比较两组独立样本均值是否差异显著的方法。
当我们想比较两个独立的样本在某个连续变量上的平均值是否不同时，可以采用独立样本T检验。
3. 配对样本T检验配对样本T检验是一种用于比较两组相关样本均值是否差异显著的方法。
当我们需要比较同一组个体在两个时间点或者条件下的得分时，可以采用该方法。
4. 卡方检验卡方检验是一种用于比较两个分类变量之间是否存在关联的方法，可以用来检验两个分类变量的分布是否有显著性差异。
几种常见的显著性检验方法
几种常见的显著性检验方法显著性检验是统计学中常用的一种方法，用于检验两组或多组数据之间是否存在显著差异。
下面将介绍几种常见的显著性检验方法。
1.t检验：t检验用于比较两组均值是否存在显著差异。
根据独立样本或配对样本可以分为独立样本t检验和配对样本t检验。
适用于连续型变量，要求样本满足正态分布和方差齐性的假设。
2.方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三组或多组均值是否存在显著差异。
适用于连续型变量，要求样本满足正态分布和方差齐性的假设。
方差分析包括单因素、多因素、重复测量、混合设计等多种类型。
3.卡方检验：卡方检验用于比较两个或多个分类变量之间是否存在显著差异。
适用于分类变量，比如性别、职业等。
卡方检验可用于检验两个分类变量之间的关联性，也可用于检验一个分类变量与一个连续型变量之间的关系。
4.相关分析：相关分析用于评估两个连续型变量之间的关系强度和方向。
常用的相关系数有皮尔逊积矩相关系数、斯皮尔曼秩相关系数和判定系数等。
相关系数的显著性检验可以帮助确定两个变量之间是否存在显著相关关系。
5.回归分析：回归分析用于建立一个或多个自变量和一个连续型因变量之间的函数关系，并用于预测因变量。
回归分析中常用的显著性检验方法有t检验、F检验和R平方检验等。
6. 生存分析：生存分析主要用于评估时间至事件发生（比如死亡、疾病复发等）之间的关系。
生存分析的主要方法有Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型等。
生存分析通常使用对数秩检验来评估不同组别之间的显著差异。
除了以上常见的显著性检验方法，还有一些其他的检验方法，比如非参数检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）、Fisher精确检验、Bootstrap检验等，这些方法适用于不满足正态分布假设或方差齐性假设的数据情况。
显著性检验方法的选择要根据数据的类型和应用背景来决定。
在进行显著性检验时，还需注意样本的大小、假设检验的前提条件以及是否需要对多重比较进行校正等问题。
统计4：显著性检验
统计4：显著性检验在统计学中，显著性检验是“假设检验”中最常⽤的⼀种，显著性检验是⽤于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。
⼀，假设检验显著性检验是假设检验的⼀种，那什么是假设检验？假设检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出⼀个假设，然后利⽤样本信息来判断这个假设是否合理。
在验证假设的过程中，总是提出两个相互对⽴的假设，把要检验的假设称作原假设，记作H0，把与H0对⽴的假设称作备择假设，记作H1。
假设检验需要解决的问题是：指定⼀个合理的检验法则，利⽤已知样本的数据作出决策，是接受假设H0，还是拒绝假设H0。
1，假设检验的基本思想假设检验的基本思想是⼩概率反证法思想。
⼩概率思想是指⼩概率事件（P<0.01或P<0.05）在⼀次试验中基本上不会发⽣。
反证法思想是先提出原假设(记作假设H0)，再⽤适当的统计⽅法确定原假设成⽴的可能性⼤⼩：若可能性⼩，则认为原假设不成⽴；若可能性⼤，则认为原假设是成⽴的。
2，假设检验的思路假设检验思路是：先假设，后检验，通俗地来说就是要先对数据做⼀个假设，然后⽤检验来检查假设对不对。
⼀般⽽⾔，把要检验的假设称之为原假设，记为H0；把与H0相对对⽴（相反）的假设称之为备择假设，记为H1。
如果原假设为真，⽽检验的结论却劝你拒绝原假设，把这种错误称之为第⼀类错误（弃真），通常把第⼀类错误出现的概率记为α；就是说，拒绝真假设的概率是α。
如果原假设不真，⽽检验的结论却劝你接受原假设，把这种错误称之为第⼆类错误（取伪），通常把第⼆类错误出现的概率记为β；就是说，接受假假设的概率是β。
因此，在确定检验法则时，应尽可能使犯这两类错误的概率都较⼩。
⼀般来说，当样本容量固定时，如果减少犯⼀类错误的概率，则犯另⼀类错误的概率往往增⼤。
如果要使犯两类错误的概率都减少，除⾮增加样本容量。
⼆，显著性检验什么是显著性检验？在给定样本容量的情况下，我们总是控制犯第⼀类错误的概率α，这种只对犯第⼀类错误的概率加以控制，⽽不考虑犯第⼆类错误的概率β的检验，称作显著性检验。
几种常见的显著性检验方法
几种常见的显著性检验方法
1.tukey(johnwildertukey)test最著名的有2个：
主要应用于3组或以上的多重比较。
比如说一共有4组数据，两两比较产生6个统计值，tukey-test用于生成一个criticalvalue来控制总体误差（familywiseerrorrate，fer），与tukeytest相类似的是dunnetttest，它是控制多对一比较（即3组同时和一个参照组比较）的fer。
（2）tukeytrendtest
主要用作检验同一药物相同剂量下和参考药物的线性关系。
tukeytrendtest直观但及其高效率,就是生物统计学常用的方法。
2.t-test
t检验，这是1905年w.s.oosset氏首先提出的，当时他以“student”为笔名发表，故至今有的书籍仍称之为“学生氏检验”。
t可能是倍数的意思(times)，t就是样本均数
sx(x)与总体均数(“)间相距几倍标准误(sx)。
t检验是用于比较两均数间相差是否显著的。
t检验过程：就是对两样本均数(mean)差别的显著性展开检验。
唯t检验须晓得两个
总体的方差(variances)与否成正比；t检验值的排序会因方差与否成正比而有所不同。
也就是说，t检验须依方差齐性(equalityofvariances)结果。
所以，spss在展开t-testforequalityofmeans的同时，也必须搞levene'stestforequalityofvariances。
常用的显著性检验方法
为 x ＝ 11.99％。试问，能否由这30个醋样的平均
数 x 判断新曲种好于原曲种？
食醋醋酸含量的差异是由于采用新曲种引起
的还是由于试验误整差理课引件 起的？
7
例2：A，B两种肥料，在相同条件下各施用于5个小区的
水稻上，水稻产量平均分别为 xA ＝ 50k0g，xB ＝ 52k0g,二
者相差20kg.
设。
当试验的表面效应是试验误差的概率小于0.05时 ，即P《0.05，
可以认为
在一次试 验中试验表面效应是试验误差实际上是不可能的，
因而否定原先所作的无效假设H0，接受备择假设HA，即认为
试验的处理效应是存在的。
整理课件
19
2.4 统计假设检验的显著性水平
在统计假设检验中，否定或接受无效假设的依据是“小概 率事件实际不可能性原理”。用来确定否定或接受无效假设 的概率标准叫显著性水平（significance level），记作α。
（n≥30）。
整理课件
28
【例1】某罐头厂生产肉类罐头，其自动装罐机在正常工作时每 罐净重服从正态分布N（500，64) (g)。某日随机抽查10瓶罐头 ，得净重为：505，512，497，493，508，515，502，495, 490，510。问装罐机当日工作是否正常？
符合u检验条件: 样本服从正态分布，总体方差σ2 ＝64。 需作两尾检验: 每罐平均净重可能高于或低于正常工作状态下
整理课件
10
试验表面效应为:
x 0 ＝ 0 ＝ （ 0 ）
试验的 处理效
应
试验误 差
如果处理效应不存在（即（0）＝ 0 )，则表面效应
仅由误差造成，此时可以说两总体平均数无显著差异；如果处 理效应存在，则表面效应不仅由误差造成，更主要由处理效应 影响。
显著性检验
原理
无效假设
显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。所谓“无效假 设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无 效。经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实 验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处 理有效） 。
抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结 论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。
含义
显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方 法。
常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设） (null hypothesis)，与H0对立的假设记作H1，称 为备择假设(alternative hypothesis)。
“无效假设”成立的机率水平
检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%，其含义是将同一实验重复100次，两者结果间的差异有5次以 上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立，可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。若两者结果间的 差异5次以下是由抽样误差造成的，则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著，常记为p≤0.05。如果 p≤0.01，则认为两组间的差异为非常显著 。
显著性检验是针对我们对总体所作的假设做检验，其原理就是 “小概率事件实际不可能性原理”来接受或否 定假设。所谓 “显著”，就是指两种或多种处理试验结果之间，本身确实存在差异。如果是 “不显著”，就说 明它们之间的差异是由抽样或偶然的因素引起的，不是真正有实际差异存在。
几种常见的显著性检验方法
几种常见的显著性检验方法显著性检验是统计学中常用的一种方法，用于判断样本数据是否由一个总体生成，或者判断两个或多个样本数据是否来自同一个总体。
它的主要目的是通过计算样本数据之间的差异，并基于概率理论判断这些差异是否由随机因素引起，从而得出结论。
下面将介绍几种常见的显著性检验方法：1.t检验：t检验是一种常用的参数检验方法，用于判断两个样本均值是否有显著差异。
当总体的方差未知时，可以使用独立样本t检验；当总体的方差已知时，可以使用配对样本t检验。
2.方差分析：方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值是否有显著差异的方法。
它通过比较组间变异与组内变异来判断均值的差异是否有统计学意义。
常用的方差分析方法包括单因素方差分析和多因素方差分析。
3.卡方检验：卡方检验是一种用于比较观察值与期望值之间的差异是否有显著性的非参数检验方法。
它适用于分类数据的分析，常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
4.相关分析：相关分析是一种用于衡量两个变量之间相关关系的方法，常用于测量变量之间的线性相关性。
通过计算相关系数来判断两个变量是否存在显著的相关关系。
5.回归分析：回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
通过拟合回归模型并进行参数估计，可以判断自变量对因变量的影响是否显著。
除了上述几种常见的显著性检验方法外，还有其他一些方法，如非参数检验方法（如Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验）、生存分析中的log-rank检验等。
在实际应用中，应根据具体问题选择适当的检验方法，并进行合理的假设设置和数据分析，以得出准确的结论。
报告中的统计显著性和结果解释
报告中的统计显著性和结果解释统计显著性是科学研究中常用的参数来确定两个或多个变量之间是否存在显著差异的方法。
在研究报告中，统计显著性和结果解释是非常重要的环节。
本文将围绕这一主题展开，分为以下六个部分进行详细论述。
一、统计显著性的定义及意义统计显著性是指研究结果是否超过了偶然误差的范围，即研究者利用统计方法得出的结论在一定程度上可以代表总体。
统计显著性的结果对研究者来说具有指导意义，因为它能够帮助判断某个变量对相关因变量的影响是否真实存在。
二、常用的统计显著性检验方法在科学研究中，常用的统计显著性检验方法包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
这些方法不仅能够检验两个或多个组别之间的差异是否显著，还可以帮助研究者判断其影响程度的大小。
三、结果的表达与解读在报告中，结果的表达和解读是十分重要的，因为它可以帮助读者更好地理解研究的意义和结论。
结果的表达需要简明扼要，可以使用图表、统计指标和文字说明等方式进行呈现。
而解读则需要结合统计显著性结果，对研究假设是否被支持或证伪进行分析。
四、误差来源及影响因素分析统计显著性的结果可能受到多种因素的影响，如样本量的大小、变量的测量精度以及统计方法的选择等。
在报告中，需要对这些因素进行客观的分析，帮助读者更好地理解研究的可靠性与可信度。
五、结果解释的注意事项在报告中，结果解释需要注意几个方面，首先是避免过度解读。
研究结果只能根据所采用的统计方法来进行解读，不能夸大或曲解结果。
其次是结合背景知识进行解释，即将研究结果与文献和理论联系起来，形成一致的解释。
最后是提供进一步的研究方向，说明当前研究的局限性以及未来研究的拓展方向。
六、结果解释在不同学科领域的应用结果解释的方法和技巧在不同学科领域有所差异。
例如，在医学领域，结果解释可能涉及临床意义和实际应用；而在经济学领域，结果解释则可能需要考虑市场变量和金融因素的影响。
因此，在报告中，需要根据所研究的具体领域来进行结果解释，以确保研究的可靠性和可重复性。
报告中的显著性检验和统计学方法
报告中的显著性检验和统计学方法引言统计学作为一门重要的科学方法，广泛应用于各个领域，包括经济学、医学、社会学等。
在报告中，显著性检验和统计学方法的运用对于数据的解读和决策具有重要意义。
本文将从六个方面进行详细论述。
一、显著性检验的概念和原理1. 显著性检验的定义对于一个给定的数据集，显著性检验可以判断观察结果是否具有统计意义。
2. 零假设和备择假设在显著性检验中，零假设代表无效或者无关，而备择假设则认为观察结果是有效的。
3. 抽样分布和临界值在进行显著性检验时，需要根据已知分布情况计算临界值，以判断观察结果是否达到显著水平。
二、常见的显著性检验方法1. Z检验Z检验适用于大样本的情况，用于比较样本均值与总体均值之间是否存在显著差异。
2. T检验T检验适用于小样本的情况，用于比较两个样本均值之间是否存在显著差异。
3. 卡方检验卡方检验主要用于分析分类数据，例如比较两组样本的分布是否存在显著差异。
三、P值的计算和解读1. P值的定义P值代表给定数据出现与零假设相同或更极端结果的概率。
P值越小则表示结果越显著。
2. P值与显著性水平在进行显著性检验时，需要设定一个显著性水平，常见的有0.05和0.01两种。
如果P值小于显著性水平，则拒绝零假设。
3. P值的解读要注意P值并不能直接得出“零假设一定为真”或者“备择假设一定为真”的结论，需要综合其他因素进行判断。
四、置信区间的计算和解读1. 置信区间的定义置信区间是对参数估计的一种范围估计方法，可以用来评估样本估计值的准确性。
2. 置信水平的选择置信水平是指在重复抽样情况下，多次计算置信区间时包含总体参数的比例。
常见的有95%和99%两种置信水平。
3. 置信区间的解读置信区间包含了总体参数的可能取值范围，较宽的置信区间表示估计结果的不确定性较大。
五、常见统计学方法的应用案例1. A/B测试A/B测试常用于网站优化和营销领域，通过对比两种不同策略的效果，判断是否存在显著差异。
显著性检验名词解释
显著性检验名词解释显著性检验(criterion of specificity test)又称区别性测试或鉴别力测试，是一种常用的判断两个变量间差异是否显著的统计方法。
[1]显著性检验是一种用来比较两个观察值，其中至少有一个与另一个不同的统计方法。
[参见中图分类号]G721[2][3]例如，在“考试成绩和实际能力的显著差异”中，是否“很明显地”把A高中生的考试成绩和一个具有较高职业能力的人的实际能力加以区别？答案是否定的，因为从考试成绩上是无法将二者区别开来的。
这样，我们就可以用显著性检验来确定到底谁更有能力，谁在说谎，如果把这一点搞清楚，即使未发现说谎行为也会收到令人满意的结果，因为他已经向我们证实了有能力并非就等于优秀。
当然还可以通过其它许多方法来研究某些问题，但都可以归纳到这一问题上来，因为人的能力是很复杂的，并且每个人各自的能力也是有区别的。
由此看来，显著性检验是很有意义的。
然而，在实际工作中有时却得不到理想的结果。
这是为什么呢?原因大概有两个：其一，总体内部包含着极不相同的群体。
比如说，调查了三所学校，甲、乙、丙三所学校都是小学，都是某一所大学的附属小学。
根据大数法则，不相关的几个变量是没有区别的，甚至连方差也可能一样。
我们不能想当然地去“显著性检验”，因为显著性检验的应用前提条件是：“两组之间有显著的区别。
”所谓“显著的区别”，简单说就是两个变量之间差异很大，要在总体中找出与各组差异相当的总体几乎是不可能的。
我认为有必要先了解一下什么是显著性。
显著性是指对象的某个特征值与取值的标准偏离程度大小，即标准偏差越大，表示两个对象之间的差异越大;标准偏差越小，表示两个对象之间的差异越小。
由于对象本身存在差异，标准偏差并不一定完全反映对象之间的差异。
所以，通常是采用平均数代替标准偏差。
即将各对象的平均数除以样本数目，平均数的平均水平与各对象之间的差异程度成正比，平均数愈接近总体平均数，表明各对象之间的差异愈大;反之，则差异愈小。
显著性检验
显著性检验T检验零假设，也称稻草人假设，如果零假设为真，就没有必要把X纳入模型，因此如果X确定属于模型，则拒绝零假设Ho，接受备择假设H1，(Ho:B2=0 H1：B2≠0)假设检验的显著性检验法:t=（b2-B2）/Se(b2)服从自由度为（n-2）的t分布，如果令Ho:B2=B2*,B2*是B2的某个数值(若B2*=0)则t=（b2-B2*）/Se(b2)=（估计量—假设值）/假设量的标准误。
可计算出的t值作为检验统计量，它服从自由度为（n-2）的t分布，相应的检验过程称为t检验。
T检验时需知：①，对于双变量模型，自由度为（n-2）；②,在检验分析中，常用的显著水平α有1%，5%或10%，为避免选择显著水平的随意性，通常求出p值，p值充分小，拒绝零假设；③可用半边或双边检验。
双边T检验：若计算的ItI超过临界t值，则拒绝零假设。
显著性水平临界值t单边检验：用于B2系数为正，假设为Ho:B2<=0, H1：B2>0显著性水平临界值tF检验（多变量）（联合检验）F=[R2/(k-1)]/(1-R2)(n-k)=[ESS(k-1)]/RSS(n-k).n为观察值的个数，k为包括截距在内的解释变量的个数，ESS(解释平方和)= ∑y^i2RSS(残差平方和)= ∑ei2TSS(总平方和)= ∑yi2=ESS+RSS.判定系数r2=ESS/TSSF与R2同方向变动，当R2=0（Y与解释变量X不想关），F为0，R2值越大，F 值也越大，当R2取极限值1时，F值趋于无穷大。
F检验（用于度量总体回归直线的显著性）也可用于检验R2的显著性—R2是否显著不为0，即检验零假设式(Ho:B2=B3=0)与检验零假设R2为0是等价的。
虚拟变量虚拟变量即定性变量，通常表明具备或不具备某种性质，虚拟变量用D表示。
方差分析模型：仅包含虚拟变量的回归模型。
若：Yi=B1+B2Di+Ui,Di—1，女性；—0，男性B2为差别截距系数，表示两类截距值的差异，B2=E(Yi/Di=1)-E(Yi/Di=0)通常把取值为0的一类称为基准类、基础类、参照类、比较类，研究结论与基准类的选择没有关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.t检验
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。
包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
2.t'检验
应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
3.U检验
应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代替U检验。
4.方差分析
用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。
常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等。
5.X2检验
是计数资料主要的显著性检验方法。
用于两个或多个百分比(率)的比较。
常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行*2列资料及组内分组X2检验。
6.零反应检验
用于计数资料。
是当实验组或对照组中出现概率为0或100%时，X2检验的一种特殊形式。
属于直接概率计算法。
7.符号检验、秩和检验和Ridit检验
三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。
可用于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。
其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。
所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法。
8.Hotelling检验
用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检验。