计量资料常用的检验方法精编版
计量资料常用的检验方法
计量资料常用的检验方法
经tˊ检验：tˊ=1.17<tˊ0.05=2.05, P>0.05，可以认为两组证候计分 值差异无显著性意义。
95% Confidence
Interval of the
Sig.
Mean
Difference
t
df (2-tailed) Difference Lower Upper
PF
35.666 1076
.000 16.7409 15.8200 17.6619
RP
3.319 1076
.001
3.7697 1.5409 5.9986
V MS
F
P
总
16289.89
68 2603.96
15.51
0.0000
组间
5207.93
2 167.91
组内
11081.96
66
计量资料常用的检验方法
两小样本（n<30）均数的比较
t
x1x2 Sx1x2
,vn1n2
2
计量资料常用的检验方法
两样本均数差数的标准误
s x1x2
(n11)s12(n21)s22 n1n22
1077 61.8106 14.62732
.44571
SF
1077 75.2633 14.90322
.45412
RE
1077 71.3021 38.73274
计量资料的统计学方法
计量资料的统计学方法
首先，计量资料的统计学方法包括描述统计和推断统计。
描述
统计用于总结和展示数据的特征，包括均值、中位数、标准差、频
数分布等。
这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程
度和分布形态。
推断统计则用于从样本数据中推断总体的特征，包
括参数估计和假设检验。
参数估计可以帮助我们对总体参数（如均值、比例）进行估计，而假设检验则可以帮助我们对总体参数的假
设进行检验。
其次，计量资料的统计学方法还包括回归分析和方差分析。
回
归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，可以帮助我们预测因
变量的取值。
常见的回归分析包括简单线性回归和多元线性回归。
方差分析则用于比较多个总体均值是否相等，可以帮助我们判断不
同组别之间的差异是否显著。
此外，计量资料的统计学方法还包括相关分析和时间序列分析。
相关分析用于研究两个变量之间的相关关系，可以帮助我们了解它
们之间的相关性强弱和方向。
时间序列分析则用于研究时间序列数
据的特征和规律，包括趋势、季节性和周期性等，可以帮助我们进
行未来的预测和规划。
综上所述，计量资料的统计学方法涵盖了描述统计、推断统计、回归分析、方差分析、相关分析和时间序列分析等多个方面，可以
帮助我们全面深入地理解和解释数据的特征和规律。
在实际应用中，研究者可以根据具体问题的特点和要求选择合适的统计方法进行分
析和解释。
计量资料分析方法
2.1-1
单个总体均数的T检验
本节的重点
假设检验的目的 单侧、双侧统计假设 统计量及其概率分布
2.1-1
单个总体均数的T检验
一、检验的目的和统计假设
设 X1、X 2、 、X n 是来自总体 X ～N ( 2 ) 的样本 1. 双侧检验的目的和统计假设
(1)目的：判断均数 与常数 0 是否有差异。 (2)统计假设： H 0 : 0 H1 : 0
H0
第二类错误
H1
第一类错误
4
5
6
8
9
10
11
k
与间关系：k为临界值,当k左移时大，小；当k右 移时大，小。增加n时,两条曲线变瘦,可使,同时 缩小。但也不能无限制增大。统计上对犯第一类错误 的概率加以限制， = 0.05、0.01、0.1，而不考虑 ，这种统计假设检验问题称为显著性检验问题。
(2)比较统计量的值和双侧界值。 若 |t| t (n 1)， 则 P 。
2
拒绝 H 0，接受 H 1。反之，不能拒绝 H 0。
2. 单侧检验的分析方法
(1)查表，确定 T 分布单侧界值 t (n 1) 。 (2)比较统计量的值和单侧界值。
| t | t (n 1) ， 则 P 。 拒绝 H0，接受 H1。反之，不能拒绝 H0。
五、单组计量资料 T 检验的计算
1. 计算的基本过程
(1) 计算样本均数
x、样本标准差
S ；
(2) 计算统计量 t 的值 ； (3) 计算显著性概率 P ：
① 双侧检验，计算双侧概率；
② 单侧检验，计算单侧概率。
2. Excel中显著性概率P的计算
(1) 单元格中输入： = TDIST( |t|,df,1或2 ) (2) 参数(tails)1或2 ：1 = 单侧，2 = 双侧。
计数资料常用检验方法
.219
1
.640
N of Valid Cases
24
a. Computed only for a 2x2 table
b. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum exp is 2.50.
三组疗法有效率比较
分组 有效数 无效数 合计
在R×C表中，如T<5的格子数超过基本格 子的1/5时，不能直接用R×C表公式。
两组病人某项指标分级构成
组别 I 甲组 72
II III 28 5
IV
合
计
2（1.46） 107
乙组 74
32 6
1（1.54） 113
合计 146 60 11 3
220
表中有两个基本格子的理论数小于5
处理的方法 ①增加观察单位数目 ②合并相邻的两列（或两 行） ③去掉某行或某列
计数资料常用检验方法
BIM
当两组样本较大（n>100）， 而率又不太小时（比如np或n(1p)均大于5，此时率的分布近似正 态分布），可选择u检验（或X2
检验）见公式
1.计数资料两大样本u检验
u=
p1 − p2
PQ( 1 + 1 )
n1 n2
或 u =
p1 − p2 , u = 1.96, P = 0.05
Value Pearson Chi-Square 4.326b Continuity Correctaio 4.067
Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig.
df
(2-sided) (2-sided) (1-sided)
计量器具校验方法
计量器具校验方法LB/C-02编制校核批准临沂鲁班建材检测有限公司2009年6月26日发布2009年6月26日实施目录1、回弹仪自检方法------------------------------------------------22、回弹仪校准用钢砧的比对方法------------------------------------33、石子压碎仪校验方法------------------------------------------------44、针片状规准仪校验方法---------------------------------------------55、砂石振筛机校验方法------------------------------------------------66、雷氏夹校验方法------------------------------------------------------77、雷氏夹膨胀测定仪校验方法---------------------------------------88、塞尺校验方法----------------------------------------------------------99、混凝土、砂浆试模校验方法---------------------------------------1010、温度计比对方法-----------------------------------------------------1211、坍落度仪校验方法--------------------------------------------------1312、水泥胶砂试模校验方法--------------------------------------------1513、水泥抗压夹具校验方法--------------------------------------------1614、量筒的校验方法-----------------------------------------------------1715、砂石、水泥标准筛校验方法--------------------------------------1916、秒表的校验方法-----------------------------------------------------2117、容量筒校验方法-----------------------------------------------------2218、砼渗透仪校验方法--------------------------------------------------2419、压力表比对方法-----------------------------------------------------2520、沸煮箱校验方法-----------------------------------------------------2621、标准砝码校验方法------------------------------------------------- 2722、强制式混凝土搅拌机校验方法-----------------------------------2823、烘箱校验方法--------------------------------------------------------31回弹仪自检方法1．1 总则回弹仪是测定砼的表面硬度力学的仪器，根据砼强度与表面硬度间存在的相关关系推定砼强度。
计量资料常用的检验方法
Upper
Equal
.341
varianc
es
assume
d
Equal varianc es not assume d
.57 -1.942 10
.081
-2.117 9.81 .061
-94.8000 48.82042 -203.5786 13.9786 -94.8000 44.77996 -194.8272 5.22727
例
疗前值 疗后值 前后差值
数
25
85±19 81±16 -4.0±5.2
前后差值 变化率
-5.6±5.5%
乙组
25 73±28 75±21 1.7±8.8
1.9±7.9%
组 间 比 较 …. 1.77 t值（P值）
方差齐性 检验
F值（P 值）
……
……
1.14 ……
2.65(P<0.05) 2.86(P<0.05)
.008
-11.14994 -1.67984
-2.582
782.991 .010
-11.29264 -1.53714
MH
4.915
.027 -7.418
1075
.000
-7.29806
-4.24483
-7.283
812.239 .000
-7.32694
-4.21595
配對資料的t檢驗
d t , v 对子数－1
1075
.006
-4.01371
-.67393
-2.738
846.191 .006
-4.02424
-.66340
SF
5.311
.021 -.314
生物医学检测中的计量学方法
生物医学检测中的计量学方法随着医学技术的不断进步，生物医学检测在临床医疗中得到了越来越广泛的应用。
而计量学方法是生物医学检测中不可或缺的一部分。
在实验数据分析和质量控制中，计量学方法可以提供非常有用的帮助，确保实验结果的可靠性和准确性。
一、计量学方法的概述计量学是一种研究测量和测量结果的合理解释的科学。
在生物医学检测中，计量学方法是指对生物医学实验数据进行系统分析和解释的方法。
它包括测量数据的可靠性、精度、准确性、线性、偏倚、重复性等方面的评价和控制。
二、常见的计量学方法1. 标准曲线法标准曲线法是一种在实验室测量中常用的计量学方法。
它利用已知浓度的标准溶液制备出标准曲线，根据待测样品的测量结果，可以通过比对标准曲线的拟合来确定样品的浓度。
标准曲线法广泛应用于实验数据的分析和质量控制中。
2. 方差分析法方差分析法主要用于多组实验数据的比较，可以评估不同因素对测量结果的影响。
在生物医学检测中，方差分析法通常用于分析两种以上治疗方法或不同实验条件下的数据差异，以确定各因素的影响大小和统计显著性。
3. 回归分析法回归分析法是一种计量学方法，用于确定两个或多个变量之间的关系。
在生物医学检测中，回归分析法主要用于确认参考值与实验数据之间的相关性，并评价该相关性的程度和合理性。
4. 贝叶斯网络法贝叶斯网络法是一种用概率推断的方法，其基本思想是通过建立一个概率模型来分析各变量之间的关系，并根据数据进行更新和修正。
贝叶斯网络法广泛应用于实验数据的分类和诊断等方面，为生物医学检测带来了更高的准确性和可靠性。
三、计量学方法在生物医学检测中的应用计量学方法在生物医学检测中有着广泛的应用。
首先，对于生物医学实验数据的分析和解释，计量学方法可以提供非常有力的帮助。
例如，在定量PCR实验中，标准曲线法可用来确定基因的拷贝数。
在细胞计数实验中，方差分析法可用于检测不同细胞培养条件下细胞数量的差异。
其次，计量学方法可以帮助实现实验数据的质量控制。
测量数据的有效性检验方法
测量数据的有效性检验方法导言：数据是科学研究和决策制定的基础，而数据的有效性则决定着研究结论的可信度和决策的准确性。
因此，对测量数据的有效性进行检验是非常重要的。
本文将介绍一些常见的测量数据的有效性检验方法。
一、校准和调试校准是指通过使用已知标准来确定测量仪器或设备的准确度。
对于测量数据的有效性检验而言，校准是首要的一步。
校准需要使用经过验证和标定的标准物体或设备，将其与待校准的测量仪器进行比对，以保证测量仪器的准确性和可靠性。
调试则是对测量设备进行适应性和性能测试，以确认其功能和性能满足要求。
二、可重复性与一致性检验可重复性和一致性是衡量测量数据的稳定性和精确性的重要指标。
可重复性是指在相同条件下，连续多次进行测量得到的结果的变异程度。
一致性则是指不同测量仪器或不同操作员对同一样本进行测量时得到的结果的一致程度。
可使用方差分析（ANOVA）等统计方法对同一测量数据进行分析，以判断测量数据的可重复性和一致性。
三、相关性分析相关性分析是一种常见的测量数据有效性检验方法，用于考察两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数可以衡量变量之间的相关性强度，并验证测量数据的有效性。
常用的相关性系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
如果相关系数接近于1或-1，则表明两个变量之间存在较强的线性相关性，从而增加了测量数据的可靠性。
四、信度检验信度是指测量工具或评价指标在重复使用中的稳定性和一致性，是测量数据有效性的关键方面之一。
常用的信度检验方法包括重测信度、平行测试信度和内部一致性信度。
重测信度是指在相同条件下，同一测量工具对同一样本进行重复测量时的结果一致性。
平行测试信度则是指不同测量工具在同一样本上进行测试得到的结果的一致性。
内部一致性信度是指在评价指标多个维度或测量项之间的一致性。
通过这些信度检验方法，可以评估测量工具或评价指标的稳定性和可靠性，确保测量数据的有效性。
五、因素分析因素分析是一种常用的数据降维方法，用于确定一组测量数据背后的潜在因素或维度。
计量经济学eviews实验报告精编版
计量经济学eviews实验报告精编版本次实验使用eviews软件对美国经济数据进行了分析，并得出了一些有意义的结果。
1. 数据描述本次实验使用的数据为美国1980年至2019年的季度数据，共157个观测值，包括GDP、消费支出、投资支出等各项经济指标。
其中，GDP为本次实验的因变量。
2. 模型构建首先进行ADF单位根检验，结果表明GDP序列是平稳的。
接下来采用OLS回归模型，将GDP作为因变量，其他各项经济指标作为自变量进行拟合。
经过模型诊断，发现模型的残差序列是平稳的，符合模型假设条件。
拟合结果如下所示：$$GDP_t=0.231+ 0.719CON_t+0.182INV_t+0.056NX_t$$其中，$CON_t$代表消费支出，$INV_t$代表投资支出，$NX_t$代表净出口额。
3. 模型分析经过t检验和F检验，发现所有自变量的系数均显著不为0，说明消费支出、投资支出和净出口额都对GDP有显著的影响。
同时，模型的拟合结果$R^2$值为0.976，说明该模型的拟合效果很好。
从系数估计结果可以看出，消费支出对GDP的影响最大，其次是投资支出，净出口额的影响较小。
这与我们平常的经验也是相符的，因为消费支出是经济活动中最重要的部分，对GDP的拉动作用最大。
为了更直观地观察各项经济指标对GDP的影响，我们计算了它们的弹性系数，如下表所示：| 变量 | 系数 | 弹性系数 || ---- | ---- | -------- || CON | 0.719 | 0.871 || INV | 0.182 | 0.220 || NX | 0.056 | 0.068 |通过计算得出，每当消费支出增加1%，GDP就会增加0.871%。
而投资支出和净出口额的影响要小得多，每当它们增加1%，GDP仅会分别增加0.220%和0.068%。
4. 模型预测通过上述模型，我们可以预测未来几年的GDP走势。
假设未来两年的消费支出、投资支出和净出口额与历史数据相同，根据模型可以得出未来两年的GDP预测值如下所示：结合实际情况，我们可以根据预测结果进一步进行经济政策调整，达到更好的经济效益。
计量资料常用的检验方法
临床流行病学应用研究室 欧爱华
那些资料被认为是计量资料
有度量衡单位
没有度量衡单位，但是连续性资料 量表条目的取值（条目等级>=5）
计量资料常用的检验方法
t检验（两样本均数比较、样本均数与总体均数比较） 配对t检验（同体自身前后，配对资料）
u检验（两大样本资料）
7.0
4.1 5.0 4.5
4.3
2.2 2.4 3.2
18.49
4.84 5.76 10.24
合计
——
——
21.6
62.36
经配对t检验， t=5.17,P<0.01,差异有显著 性，可以认为注射三棱莪术 液有一定的抑瘤作用。
表6. 两组治疗前后差值（及差值变化率）
组别
例 数
疗前值
疗后值
前后差值
平均睡眠时间
t 35.684
df 1067
Sig. (2-tailed) .000
Mean Difference 1.54
On e- Sa mp le S ta ti st ic s N 1077 1077 1077 1077 1077 1077 1077 1077 Mean 86.7409 73.7697 82.3640 59.7614 61.8106 75.2633 71.3021 63.3352 Std. Deviation 15.40382 37.27778 20.09940 21.02131 14.62732 14.90322 38.73274 12.69912 Std. Error Mean .46938 1.13591 .61246 .64055 .44571 .45412 1.18024 .38696
计量资料的统计方法
计量资料的统计方法计量资料那可是科研和实际工作中的常客呀！到底啥是计量资料呢？简单说就是用数字表示的资料，像身高、体重、血压啥的。
那计量资料的统计方法有哪些呢？首先就是参数检验啦！比如t 检验、方差分析。
这就好比在数字的海洋里找规律，t 检验就像是个小侦探，专门比较两组数据有没有差异。
咱想想，要是两组人的身高不一样，t 检验就能告诉咱这差异是真的不一样呢，还是只是偶然呢？方差分析呢，就更厉害了，能同时比较多组数据。
这就像一场数字大比拼，看看哪一组更厉害。
那做这些统计的时候有啥注意事项呢？可得注意数据的正态性和方差齐性。
要是数据不正态或者方差不齐，那可就麻烦啦！这就像盖房子，地基不牢可不行。
咱得先检查检查数据是不是符合要求，不然得出的结果可就不靠谱喽。
计量资料统计方法安全不？稳定不？那当然啦！只要咱按照正确的方法来，就像走在平坦的大路上，稳稳当当的。
这些方法都是经过无数科学家验证过的，放心用就行。
那计量资料统计方法都用在啥场景呢？那可多了去了。
比如医学研究中，比较不同药物的疗效；工程领域里，分析不同材料的性能。
这就像一把万能钥匙，能打开很多知识的大门。
优势也很明显呀，能给出精确的结果，让咱心里有数。
咱来举个实际案例吧！比如说研究两种减肥方法的效果，咱就可以用计量资料的统计方法。
测量一群人的体重，一部分人用方法A，一部分人用方法B，最后看看两组人的体重变化有没有差异。
哇塞，这多直观呀！结果一出来，咱就知道哪种方法更好啦。
所以说呀，计量资料的统计方法真的超棒！它就像一个神奇的魔法棒，能让我们从一堆数字中找到有用的信息。
咱可得好好掌握这些方法，让它们为我们的工作和研究服务。
计量方法资料
计量方法在医疗卫生
领域的应用• 在医疗卫Fra bibliotek领域的应用• 疾病诊断：通过计量方法对疾病进行诊断，提高诊断准确性。
• 治疗方案评估：利用计量方法评估治疗方案的效果，为临床治
疗提供参考。
• 案例：某医院在临床诊断中，采用计量方法对患者的血液指标、
心电图等进行检测和分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
• 优点：测量过程简单，易于实现，适用于对精度要求较
高的场合。
• 缺点：在某些情况下，直接测量法可能难以实现，或者
测量精度受到限制。
间接测量法及其优缺点
间接测量法的定义
• 通过测量与被测量相关的其他物理量，根据已知关系推算出被测量数值的方法。
间接测量法的优缺点
• 优点：适用于无法直接测量或直接测量成本较高的场合，可以提高测量效率。
03
计量方法的选择与使用
计量方法的选择依据与原则
计量方法的选择依据
• 测量精度要求：根据测量精度的要求，选择相应的测量方法。
• 测量成本：考虑测量所需的设备、人力、时间等成本，选择经济可行的测量方法。
• 测量过程复杂性：评估测量过程的复杂程度，选择操作简便的测量方法。
计量方法的选择原则
• 科学性：选择符合科学原理的测量方法，保证测量结果的可靠性。
可靠性。
• 保障产品质量：在生产过程中，计量方法可以控制和评价产品的质量，确保产品符合标准
要求。
• 促进技术创新：计量技术的发展和创新，为新技术、新产品的开发和应用提供了支持。
计量方法的应用领域
• 制造业：广泛应用于机械、电子、化工等制造业领域，对产品进行质量检测和控制。
• 工程建设：在建筑、交通、能源等工程建设领域，用于工程质量和安全性的评估。
常用零件质量检验方法讲解
百分表的结构原理
• 当测量杆向上或向下移动1mm时，通过齿轮传动系统
带动大指针转一圈，同时小指针转一格。大指针每转
一格读数值0.01mm，小指针每转一格读数为1mm。
小指针处的刻度范围为百分表的测量范围。测量的大 小指针读数之和即为测量尺寸的变动量。刻度盘可以 转动，供测量时大指针对零用。。百分表的测量准确
百分表概述
• 百分表是一种精度较高的比较量具，它只能测 出相对数值，不能测出绝对值，主要用于检测 工件的形状和位置误差（如圆度、平面度、垂 直度、跳动等），也可在机床上于工件的安装 找正
百分表 的结构
转数指示盘 指针
挡帽
表圈
转数指示针 表体 表盘 套筒
测量杆 测量头
百分表常装在常用的普通表架或磁性表架上使用， 测量时要注意百分表测量杆应与被测表面垂直。测 量的应用举例见图7－14所示。其中： a) 是检查外圆对孔的圆跳动、端面对孔的圆跳动。 b) 是检查工件两平面的平行度。
量螺距 量宽度
如果用钢直尺直接去测
量零件的直径尺寸(轴径
或孔径)，则测量精度更
差。其原因是：除了钢
直尺本身的读数误差比 较大以外，还由于钢直
量内孔
尺无法正好放在零件直
径的正确位置。所以，
零件直径尺寸的测量，
Hale Waihona Puke 也可以利用钢直尺和内外卡钳配合起来进行。
量深度
内外卡钳
• 内外卡钳是最简单的比较量具。外卡钳是用来测量外 径和平面的，内卡钳是用来测量内径和凹槽的。它们 本身都不能直接读出测量结果，而是把测量得的长度 尺寸 (直径也属于长度尺寸)，在钢直尺上进行读数， 或在钢直尺上先取下所需尺寸,再去检验零件的直径是 否符合。
计量检查方法
计量检查方法计量检查是一种重要的质量管理方法，用于确定产品、设备或过程的测量准确性和可靠性。
本文将详细介绍计量检查的方法，包括标准制定、测量设备选择、样本准备、测量方法、数据分析以及结果验证等方面。
一、标准制定标准是计量检查的基础，它提供了衡量产品、设备或过程的测量准确性的依据。
标准可以是国家标准、行业标准或组织内部制定的标准。
在进行计量检查之前，应确保使用的标准是最新版本，并且符合相关要求。
二、测量设备选择选择适合的测量设备是计量检查的重要步骤。
根据被测量对象的特性和要求，选择适用的测量设备，确保其准确度和可靠性。
在选择测量设备之前，需要对其进行校准，并确保其符合相关标准。
三、样本准备为了进行计量检查，需要准备适当的样本。
样本应该具有代表性，能够反映产品、设备或过程的整体状况。
在准备样本时，应注意避免人为因素对结果的影响，并确保样本的完整性和可追溯性。
四、测量方法选择适当的测量方法能够确保计量检查的准确性和可靠性。
不同的测量方法适用于不同的产品、设备或过程。
在选择测量方法时，应考虑以下几个因素：1. 测量对象的特性2. 测量设备的准确度和可靠性3. 测量过程的可重复性和稳定性4. 数据采集和记录的便捷性五、数据采集和记录在进行计量检查时，必须准确地采集和记录测量数据。
数据采集和记录应遵循以下几个原则：1. 使用准确的测量设备2. 确保测量设备在良好的工作状态下3. 采用标准化的测量方法4. 使用合适的数据记录方式，如数据表、电子表格等5. 对数据进行实时验证和校对六、数据分析在完成数据采集和记录之后，需要对数据进行分析。
数据分析的目的是确定测量结果的准确性和可靠性，以及检测产品、设备或过程是否符合要求。
数据分析可以采用统计学方法，如均值、标准偏差、方差等，以及图表分析来展示数据的分布情况。
七、结果验证结果验证是计量检查的最后一步，用于确认产品、设备或过程的测量准确性和可靠性。
结果验证可以通过重复测量、与其他测量方法的比较，或与标准值的对比来进行。
建筑工程计量检验方案范本
建筑工程计量检验方案范本一、检验目的本方案旨在对建筑工程中的施工过程和成果进行计量检验，以保障工程质量和安全，确保工程按照设计要求和标准进行建设，防止出现施工质量问题和安全隐患。
二、检验范围1. 施工现场的布局和管理情况；2. 工程材料的采购、储存和使用情况；3. 施工工艺和技术的执行情况；4. 施工成果的质量和安全状况。
三、检验内容1. 施工现场布局和管理情况的检验① 施工现场的安全生产管理制度是否得到执行；② 工程材料和设备的堆放和使用是否符合要求；③ 施工人员的工作操作是否符合安全要求。
2. 工程材料的采购、储存和使用情况的检验① 工程材料的采购是否符合标准和要求；② 工程材料的储存条件是否符合要求；③ 工程材料的使用是否符合设计规定和施工工艺要求。
3. 施工工艺和技术的执行情况的检验① 施工工艺是否按照设计要求进行；② 施工过程中的关键节点是否符合质量要求；③ 施工人员的技术操作是否符合标准和要求。
4. 施工成果的质量和安全状况的检验① 完工验收前的质量检验；② 完工验收后的安全验收；③ 竣工验收前的综合检查。
四、检验方法1. 实地检查指定专人对施工现场进行实地检查，对施工现场的布局和管理情况、工程材料的采购、储存和使用情况、施工工艺和技术的执行情况进行实地观察和检查。
2. 抽样检测对工程材料进行抽样检测，确保材料的质量符合标准和要求。
3. 数据分析对施工现场的数据进行分析，查找问题和隐患，及时提出解决方案。
五、检验依据1. 《建筑工程质量验收规范》；2. 《建筑工程施工质量检验规范》；3. 《建筑工程验收合同样本》；4. 相关设计文件、施工图纸和标准规范。
六、检验人员1. 检验组成员由专业技术人员组成，包括工程师、技术员和质量管理人员；2. 检验人员要求具备较强的专业知识和实践经验。
七、检验程序1. 制定检验计划由建设单位提供施工进度表和工程质量验收计划，检验组据此制定检验计划。
2. 实施检验检验组按照检验计划和检验内容，对施工现场进行实地检查、抽样检测和数据分析。
计量统计学各项检验
计量统计学各项检验1、Person相关性分析判断数据（变量）间的相关程度。
当Sig（显著性）<0.05时，表示显著相关，否则不相关2、平稳性检验（单根检验，ADF检验）只有模型中的变量满足平稳性要求时，传统的计量经济分析方法才是有效的。
或者Prob小于0.053、协整性检验协整即存在共同的随机性趋势，目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的长期均衡关系。
优先从none开始看4、因果关系检验如果Prob的值大于0.05（或者0.1），则说明其两者之间存在因果关系，否则则不存在因果关系5、VAR模型做VAR模型有两种：1、平稳，过即原序列平稳或所有变量一阶差分后平稳，可以做VAR；2、不平稳，即不同阶单整，此时对原序列做协整，若存在协整关系，则可做VAR。
满足以上两个条件之一即可。
主要用于相互有影响的时间序列系统的建模。
用来分析某个冲击对这个系统的影响。
特征根都在单位圆内，说明VAR模型稳定（有一个不再圈内都是不稳定的）。
脉冲响应函数反映了施加变量一个单位标准差的冲击对其他变量的动态影响，因此是一种相对短期的变量之间动态变化6、误差修正模型如果是三个或者三个以上变量，就比较简单，直接在EVIEWS 中点击VEC的菜单就可以了如果是两个变量，则需要用协整的残差项和变量的差分进行0LS回归。
Prob值大于0.05不能取，这个是估计结果，选择view,然后选择re开头的那个就能看到模型的具体形式啦其他单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。
若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。
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Mean
PF
1077 86.7409 15.40382
.46938
RP
1077 73.7697 37.27778
1.13591
BP
1077 82.3640 20.09940
.61246
GH
1077 59.7614 21.02131
.64055
VT
1077 61.8106 14.62732
.44571
表示甲、乙两组方差不齐性，可采用t’ 检验，或变量代换，再用代换后的值进 行t检验，也可用秩和检验。
经tˊ检验：tˊ=1.17<tˊ0.05=2.05, P>0.05，可以认为两组证候计分 值差异无显著性意义。
两大样本（n>30）均数比较 当样本含量较大时，t分布趋向 于正态分布，可采用u检验。
N 208 210 210 208 207 203 203
Correlation .798 .751 .672 .585 .510 .399 .358
Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
配对资料的t检验结果
Paired Samples Test
Pair 1 Pair 2 Pair 3 Pair 4 Pair 5 Pair 6 Pair 7
两小样本（n<30）均数的比较
两小样本均数比较的t检验要求两 样本服从正态分布，方差齐性。
表1 甲乙两组病人年龄状况
分组
例数 n x
S
甲组 24
44.7
17.1
乙组 27
45.7
16.1
方差齐性检验
F
S2 1(较大）
S2 2(较小）
，v1
n1
1 ,v2
n2
1
17.12 F 16.12 1.128, F(v23,v26) 2.28
……
1.14 ……
2.65(P<0.05) 2.86(P<0.05)
3.90(P<0.01) 2.06(P>0.05)
配对资料的t检验中的描述性分析
Pair 1
Pair 2
Pair 3
Pair 4
Pair 5
Pair 6
Pair 7
Paired Samples Statistics
总分 0 总分 1 总分 0 总分 2 总分 0 总分 3 总分 0 总分 4 总分 0 总分 5 总分 0 总分 6 总分 0 总分 7
u x1 x2 s12 s22 n1 n2
表4. 两组红细胞均数
甲组
分组
N 150
x
4.65×1012/L
S
0.548×1012/L
乙组 100
4.18×1012/L 0.601×1012/L
经u检验，u=6.27,P<0.01,差异有显著性，可以认为 甲、乙两组红细胞均数差异有统计学意义。
-7.32694
-4.21595
配对资料的t检验
d t , v 对子数－1
Sd
小白鼠 对子号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合计
表5 . 三棱莪术液抑瘤试验的效果
注射 药液组
对照组
差值 d
3.0
3.6
0.6
2.3
4.5
2.2
2.4
4.2
1.8
1.1
4.4
3.3
4.0
3.7
-0.3
-2.16929
1.58080
RE
11.498
.001 -2.658
1075
.008
-11.14994 -1.67984
-2.582
782.991 .010
-11.29264 -1.53714
MH
4.915
.027 -7.418
1075
.000
-7.29806
-4.24483
-7.283
812.239 .000
SPSS计量资料数据准备
分组 指标1 试验组
对照组
Group Statistics
N
Mean
7 247.0000
5 341.8000
Std. Deviation
96.73848 57.80744
Std. Error Mean 36.56371 25.85227
Levene'
t-test
s Test
Sig.
Mean
df (2-tailed) Difference
1067
.000
1.54
95% Confidence Interval of the
Difference
Lower Upper
1.46
1.63
One-Sample Statistics
Std. Std. Error
N
Mean Deviation
配对资料的t检验中的相关分析
Paired Samples Correlations
Pair 1 Pair 2 Pair 3 Pair 4 Pair 5 Pair 6 Pair 7
总分0 & 总分1 总分0 & 总分2 总分0 & 总分3 总分0 & 总分4 总分0 & 总分5 总分0 & 总分6 总分0 & 总分7
Mean
Difference
t
df (2-tailed) Difference Lower Upper
PF
35.666 1076
.000 16.7409 15.8200 17.6619
RP
3.319 1076
.001
3.7697 1.5409 5.9986
BP
20.188 1076
.000 12.3640 11.1622 13.5657
V MS
F
P
总
16289.89
68 2603.96
15.51
0.0000
组间
5207.93
2 167.91
组内
11081.96 66
两小样本（n<30）均数的比较
t
x1 x2 S x1 x2
, v n1 n2 2
两样本均数差数的标准误
s x1x2
(n1 1)s12 (n2 1)s22 n1 n2 2
Std. Deviation
4.66662 4.57629 4.66015 4.48406 4.66015 4.35260 4.62782 4.11974 4.65946 4.02821 4.64990 3.97778 4.56331 3.86221
Std. Error Mean .32357 .31731 .32158 .30943 .32158 .30036 .32088 .28565 .32386 .27998 .32636 .27919 .32028 .27107
for
for
Equali
Equalit
ty of
y of
Means
Varianc
es
Sig. t
df
F
Sig. (2tailed)
Mean Differen ce
Std. Error Differen ce
95% Confiden ce Interval of the Differenc e
Lower
3.7
5.6
1.9
2.7
7.0
4.3
1.9
4.1
2.2
2.6
5.0
2.4
1.3
4.5
3.2
——
——
21.6
d2 0.36 4.84 3.24 10.89 0.09 3.61 18.49 4.84 5.76 10.24 62.36
经配对t检验， t=5.17,P<0.01,差异有显著 性，可以认为注射三棱莪术 液有一定的抑瘤作用。
GH -15.984 1076
.000 -10.2386 -11.4955 -8.9818
VT -18.374 1076 Nhomakorabea.000
-8.1894 -9.0640 -7.3148
SF
11.590 1076
.000
5.2633 4.3722 6.1544
RE
1.103 1076
.270
1.3021 -1.0138 3.6179
Mean 16.6971 13.6538 16.7143 11.6714 16.7143
9.7286 16.7837
7.9087 16.7343
6.3430 16.8522
4.7488 16.9113
3.7389
N 208 208 210 210 210 210 208 208 207 207 203 203 203 203
.27797 8.3270 9.4230
4.33618
.30139 9.7971 10.9855
4.76415
.33438 11.4441 12.7628
839.025 .616
-3.28156
1.94600
VT
1.136
.287 -2.754
1075
.006
-4.01371
-.67393
-2.738
846.191 .006
-4.02424
-.66340
SF
5.311
.021 -.314
1075
.753
-2.13103
1.54253
-.308
807.166 .758