正确理解显著性检验
显著性检验
显著性检验对所有自变量与因变量之间的直线回归关系的拟合程度，可以用统计量R2来度量，其公式如下：TSS(Total Sum of Squares)称为总平方和，其值为，体现了观测值y1,y2,…,y n总波动大小，认为是在执行回归分析之前响应变量中的固有变异性。
ESS(Explained Sum of Squares)称为回归平方和，是由于y与自变量x1,x2,…,x n的变化而引起的，其值为，体现了n个估计值的波动大小。
RSS(Residual Sum of Squares)称为残差平方和，其值为。
R2称为样本决定系数，对于多元回归方程，其样本决定系数为复决定系数或多重决定系数。
回归模型的显著性检验包括：①对整个回归方程的显著性检验；②对回归系数的显著性检验。
对整个回归方程的显著性检验的假设为“总体的决定系统ρ2为零”，这个零假设等价于“所有的总体回归系数都为零”，即：检验统计量为R2，最终检验统计量为F比值，计算公式为：F比值的意义实际上是“由回归解释的方差”与“不能解释的方差”之比。
检验回归方程是否显著的步骤如下。
第1步，做出假设。
备择假设H1:b1,b2,…,b k不同时为0。
第2步，在H0成立的条件下，计算统计量F。
第3步，查表得临界值。
对于假设H0，根据样本观测值计算统计量F，给定显著性水平α，查第一个自由度为k，第二个自由度为n-k-1的F分布表得临界值F(k,n-k-1)。
当F≥Fα(k,n-k-1)时，拒绝假设H0，则认为回归方程α显著成立；当F＜Fα(k,n-k-1)时，接受假设H0，则认为回归方程无显著意义。
对某个回归参数βi的显著性检验的零假设为：H0：βi=0，检验的最终统计量为：具体步骤如下。
(1)提出原假设H0:βi=0；备择假设H1:βi≠0。
(2)构造统计量，当βi=0成立时，统计量。
这里是的标准差，k为解释变量个数。
(3)给定显著性水平α，查自由度为n-k-1的t分布表，得临界值。
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）。
统计假设测验(显著性检验)
判定是否属小概率事件的概率值叫显著水平 (significant level), 一般以α表示。农业上常取0.05 和0.01。凡计算出的概率p小于α的事件即为小概率 事件。
统计上，当1%＜p ≤5%称所测差异显著， p ≤1%称差异极显著， p＞5%称差异不显著，
所以，统计假设测验又叫差异显著性测验 (difference significance test)
在实际检验时，计算概率可以简化，因为在标准正态分布下：
P（|u|＞1.96）=0.05， P（|u|＞2.58）=0.01， 因此，在用u分布作检验时， |u|≥1.96，表明概率P＜0.05，可在0.05水平上否定H0； |u，|≥表2.明58P，＞表0.明05概，率可P接＜受0.H001。，不可必在再0.计01算水实平际上的否概定率H0。|u|<1.96
第二节 单个平均数的假设检验
单个平均数的假设检验就是检验某一样本所 属总体平均数是否和某一指定的总体平均数相同 ，检验所依据的理论基是平均数的抽样分布
一 单个平均数u检验
（一）应用条件： 1 总体参数μ0和σ2为已知 。 2 总体参数μ0已知， σ2 为未知，但
为大样本（n≥30），可用S2估计。
此错误的概率为β。
β
β
x1 x1 μ0
x2 x2μ
x
否定区间
接受区间
由图可见，β的大小与｜μ－μ0｜、α有反比关系；而与标准
误
有 正比关系。
x
n
实际中控制犯两类错误的措施有以下几种：
①适当增大水平间差距，即增大｜μ－μ0｜。
②增加n。
③根据试验目的，通过调整α的大小来控制犯错 误的概率。即 当试验者主观希望获得差异显著(不显著) 的检验结果时，（此时易接受第一类(二类)错 误），应适当减小(增大) α。
论文写作中如何合理解读统计分析的结果与显著性
论文写作中如何合理解读统计分析的结果与显著性在论文写作中，统计分析是非常重要的一环，它能够帮助研究者对数据进行客观的解读和分析。
然而，在解读统计分析的结果时，研究者需要注意一些问题，以保证结果的合理性和准确性。
首先，当研究者得到统计分析的结果时，需要仔细查看每个变量的具体数值，特别是均值、频率和标准差等。
这些数值能够反映样本的整体特征和离散程度。
通过了解数值的具体情况，研究者可以对自己的研究对象有一个全面的认识。
其次，研究者需要对统计分析的结果进行显著性检验。
在统计学中，显著性检验是一种评估样本数据是否代表总体数据的方法。
常见的显著性检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
通过显著性检验，研究者可以知道研究结果是否具有统计学上的显著差异。
要合理解读统计分析结果，研究者需要了解P值的含义。
P值是显著性检验的结果之一，它表示在零假设成立的情况下，得到与样本数据一样极端或更极端结果的概率。
一般来说，当P值小于0.05时，我们可以拒绝零假设，认为结果具有统计学上的显著差异；当P值大于0.05时，我们不能拒绝零假设，认为结果没有统计学上的显著差异。
所以，P值的大小可以帮助研究者对结果的显著性进行判断。
另外，对于某些研究，可能需要进行多重比较校正。
多重比较校正是指在进行多个统计假设检验时，为了控制整体错误率，需要对P值进行修正。
常见的多重比较校正方法有Bonferroni校正、False Discovery Rate校正等。
通过多重比较校正，可以减少由于多次比较造成的假阳性误差，增加研究结果的可靠性。
此外，在解读统计分析结果时，研究者需要注意结果的实际意义。
即使统计分析结果是显著的，也不能忽略其实际含义。
研究者需要对研究背景和实际情况进行综合分析，理解结果是否具有重要的实际意义。
因此，合理解读统计分析结果需要综合运用统计学知识和专业背景知识。
最后，为了使统计结果更具可信度，研究者可以考虑使用置信区间来解读结果。
统计假设检验-t检验
统计假设检验
一、假设检验的概念与分类
假设检验(hypothesis test) 亦称显著 性检验(significance test)，是利用 样本信息，根据一定的概率水准，推断 指标(统计量) 与总体指标(参数)、不 同样本指标间的差别有无意义的统计分 析方法。
(3)确定P 值，作出推断结论
t 7.925 t0.05/ 2,9 2.262, p 0.05
同理 t=7.925＞t0.001/2,9=4.781,P＜0.001 结论；按 =0.05水准，拒绝 H0 ，p＜0.001， 差别有统计学意义。两种方法对脂肪含量的测 定结果不同，哥特里－罗紫法测定结果高于脂 肪酸水解法。
2．选择检验方法、计算统计量
根据：①研究目的， ②资料的类型和分布， ③设计方案， ④统计方法的应用条件， ⑤样本含量大小等， 选择适宜的统计方法并计算出相应 的统计量。
3．确定Ｐ值、做出推论
假设检验中的Ｐ值是指在由无效假设所 规定的总体作随机抽样，获得等于及大 于(和/或等于及小于)现有统计量的概 率。 即各样本统计量的差异来自抽样误差的 概率，它是判断H０成立与否的依据。
差值 d (4)=23 0.260 0.082 0.174 0.316 0.350 0.461 0.296 0.218 0.203 0.364 2.724
配对数据检验的统计量t，公式
d 0 d0 t Sd Sd / n
(3-16)
n -1
第四章显著性检验
(三)统计推断
根据小概率事件实际不可能性原理作出否定或接受无效假设的 推断。
显著水平：用来否定或接受无效假设的概率标准，记作 在生物学研究中常取 =0.05，称为5%显著水平； 或 =0.01，称为1%显著水平或极显著水平。
u 两尾概率为0.05的临界值 0.05=1.96，两尾概率为0.01的临界
比较两个样本所在的总体是否有差异？
例4.2 某地进行了两个水稻品种对比试验，在相同条件下， 两个水稻品种分别种植10个小区，获得两个水稻品种的平均
产量为: x1 510 x2 500 ，判定这两个水稻品种平均产
量是否相同？
比较：1 2
估计：x1 1 1
x2 2 2
表明表面差异是抽样误差的可能性非常小，
表述为两个总体间差异极显著。记作u：**
0.5
f (u)
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
-3
-2
否定域
-1
0
1
接受域
2
3
否定域
图5.1 5%显著水平假设测验图示
区间 , u 和 u , 称为 水平上的否定域，
而区间 (u , u ) 则称为 水平上的接受域。
2. 计算t值
x ＝ x ＝ 32.5 28.6
n
9
29.7 ＝29.255
S x2 ( x)2 / n n 1
32.52 28.62 29.72 (263.3)2
9
9 1
53.542 9 1
2.587
S 2.587
Sx =
= n
=0.862
0.5
0.4
假设检验、显著性检验
假设检验、显著性检验
假设检验的基本原理就是⼩概率事件原理，即观测⼩概率事件在假设成⽴的情况下是否发⽣。
如果在⼀次试验中，⼩概率事件发⽣了，那么说明假设在⼀定的显著性⽔平下不可靠或者不成⽴；如果在⼀次试验中，⼩概率事件没有发⽣，那么也只能说明没有⾜够理由相信假设是错误的，但是也并不能说明假设是正确的，因为⽆法收集到所有的证据来证明假设是正确的。
假设检验的结论是在⼀定的显著性⽔平下得出的。
因此，当采⽤此⽅法观测事件并下结论时，有可能会犯错，这些错误主要有两⼤类：
第Ⅰ类错误：当原假设为真时，却否定它⽽犯的错误，即拒绝正确假设的错误，也叫弃真错误。
犯第Ⅰ类错误的概率记为，通常也叫错误，=1-置信度。
第Ⅱ类错误：当原假设为假时，却肯定它⽽犯的错误，即接受错误假设的错误，也叫纳伪错误。
犯第Ⅱ类错误的概率记为，通常也叫错误。
上述这两类错误在其他条件不变的情况下是相反的，即Ⅰ增⼤时，Ⅱ就减⼩；Ⅰ减⼩时，Ⅱ就增⼤。
错误容易受数据分析⼈员的控制，因此在假设检验中，通常会先控制第Ⅰ类错误发⽣的概率，具体表现为：在做假设检验之前先指定⼀个的具体数值，通常取0.05，也可以取0.1或0.001。
统计显著性测试与解释
统计显著性测试与解释统计显著性测试在社会科学研究中扮演着至关重要的角色，它帮助研究者判断所观察到的数据是否具有统计意义，从而决定是否拒绝原假设。
在本文中，我们将探讨统计显著性测试的概念、方法以及如何正确解释结果。
一、统计显著性测试的概念统计显著性测试是一种用于判断样本数据在总体中是否具有代表性的统计方法。
在进行统计显著性测试时，研究者需要根据样本数据计算出一个统计量，并将其与一个临界值相比较，从而判断是否可以拒绝原假设。
通常情况下，研究者会选择一个显著性水平（通常为0.05），如果计算得出的p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，反之则接受原假设。
二、统计显著性测试的方法在进行统计显著性测试时，研究者需要明确以下几个步骤：1. 建立假设：首先需要建立一个原假设和备择假设，原假设通常是研究者想要检验的命题，而备择假设则是原假设的对立假设。
2. 计算统计量：根据样本数据计算出一个统计量，常用的统计量包括t值、F值等。
3. 确定显著性水平：选择一个适当的显著性水平（通常为0.05）。
4. 计算p值：将计算得出的统计量与一个概率分布相比较，计算出一个p值。
5. 做出判断：根据p值是否小于显著性水平，判断是否可以拒绝原假设。
三、如何正确解释结果在进行统计显著性测试后，研究者需要正确解释结果，避免产生误导。
以下是一些正确解释结果的方法：1. 不要过度解释：在解释统计结果时，应该避免过度解释，只需要简明扼要地陈述结论即可。
2. 强调显著性水平：在解释结果时，应该清晰地强调所选择的显著性水平，并说明结果是否达到显著性水平。
3. 谨慎使用“显著”一词：在解释结果时，应该谨慎使用“显著”一词，避免过于绝对化的表述。
4. 结果应符合实际意义：在解释结果时，应该考虑结果是否符合实际意义，不能仅仅依赖统计显著性而忽略实际情况。
5. 结果可靠性：在解释结果时，应该考虑结果的可靠性，避免根据单次实验结果做出过于绝对的结论。
综上所述，统计显著性测试在社会科学研究中具有重要的意义，正确理解和应用统计显著性测试对于研究结果的准确性和可靠性至关重要。
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。
常见显著性检验.
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。
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。
实验结果与显著性检验
实验结果与显著性检验在科学研究中，实验结果的正确与否是确认研究结论的重要依据。
为了客观、准确地评估实验结果的可靠性，显著性检验是必不可少的统计分析方法。
本文将从六个方面详细论述实验结果与显著性检验的关系，以期帮助读者更好地理解和运用这一方法。
一、显著性检验的基本概念首先，我们需要了解显著性检验的基本概念。
显著性检验是一种判断两个或多个样本之间差异是否显著的统计方法。
它的核心思想是将实际观测到的样本差异与在零假设下所预期的差异进行比较，从而得出结论。
通常使用的统计指标是p值，p值越小，说明差异越显著。
二、假设检验与显著性检验其次，我们将探讨假设检验与显著性检验之间的关系。
假设检验是显著性检验的一种特殊形式，用于对某个特定猜想进行验证。
在显著性检验中，我们通常关注的是对两个或多个样本之间差异的判断，而不限于某个特定的假设。
三、实验结果与显著性检验的可靠性接下来，我们需要讨论实验结果与显著性检验的可靠性。
实验结果的可靠性依赖于多个因素，包括样本容量、实验设计、数据质量等。
显著性检验的可靠性则取决于p值的大小以及显著性水平的选择。
较小的p值和较低的显著性水平能够提高显著性检验的可靠性。
四、误差与实验结果的影响误差对实验结果的影响是无法避免的。
在实验设计和数据处理过程中，我们需要注意减少或控制误差的发生。
显著性检验可以帮助我们判断实验结果与误差之间的关系，从而准确地评估实验结果的可靠性。
五、显著性检验的局限性与拓展显著性检验虽然是一种常用的统计方法，但它也存在一些局限性。
例如，显著性检验无法提供关于差异的大小和方向的信息，只是判断差异是否显著。
此外，显著性检验的结果受到样本容量的影响，对小样本数据的适用性有限。
在实际应用中，我们还可以借助其他统计方法，如置信区间估计等，来进一步评估实验结果的可靠性。
六、显著性检验的实际应用最后，我们将探讨显著性检验在实际应用中的价值。
显著性检验广泛应用于各个学科领域中，包括医学、心理学、经济学等。
关于显著性检验，你想要的都在这儿了！！（基础篇）
关于显著性检验，你想要的都在这⼉了！！（基础篇）⽆论你从事何种领域的科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个乃⾄多个数据集之间是否存在差异的⽅法被⼴泛应⽤于各个科研领域。
笔者作为科研界⼀名新⼈也曾经在显著性检验⽅⾯吃过许多苦头。
后来醉⼼于统计理论半载有余才摸到显著性检验的⽪⽑，也为显著性检验理论之精妙，品种之繁多，逻辑之严谨所折服。
在此，特写下这篇博⽂，以供那些仍然挣扎在显著性检验泥潭的⾮统计专业的科研界同僚们参考。
由于笔者本⼈也并⾮统计专业毕业，所持观点粗陋浅鄙，贻笑⼤⽅之处还望诸位业界前辈，领域翘楚不吝赐教。
⼩可在此谢过诸位看官了。
本篇博⽂致⼒于解决⼀下⼏点问题，在此罗列出来：1.什么是显著性检验？ 2.为什么要做显著性检验？ 3.怎么做显著性检验？下⾯就请跟随笔者的步伐⼀步步⾛⼊显著性检验的“前世与今⽣”。
⼀：显著性检验前传：什么是显著性检验？它与统计假设检验有什么关系？为什么要做显著性检验？“显著性检验”实际上是英⽂significance test的汉语译名。
在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）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。
实际上，了解显著性检验的“宗门背景”（统计假设检验）更有助于⼀个科研新⼿理解显著性检验。
“统计假设检验”这⼀正名实际上指出了“显著性检验”的前提条件是“统计假设”，换⾔之“⽆假设，不检验”。
任何⼈在使⽤显著性检验之前必须在⼼⾥明⽩⾃⼰的科研假设是什么，否则显著性检验就是“⽔中⽉，镜中花”，可望⽽不可即。
⽤更通俗的话来说就是要先对科研数据做⼀个假设，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相对应（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放弃原假设。
此时，我们把这种错误称之为第⼀类错误。
显著性检验
留物含量应低于0.1%（ 0 ）。在抽检中，我
们关心的是
x
所在的总体平均数
小于
（即
0
该品种属于合格产品）。此时的无效假设仍为
要冒下错结论的风险。
上一张 下一张 主 页 退 出
显著性检验可能出现两种类型的错误： Ⅰ型错误 与Ⅱ型错误。
Ⅰ型错误又称为 错误，就是把非真实
的差异错判为是真实的差异，即实际上H0正 确，检验结果为否定H0。犯Ⅰ类型错误的可
能性一般不会超过所选用的显著水平 ；
上一张 下一张 主 页 退 出
Ⅱ型错误又称为 错误 ，就是把真实的 差异错判为是非真实的差异 ，即实际上HA 正确，检验结果却未能否定H0 。 犯Ⅱ类型 错误的可能性记为 ，一般是随着 0 的 减小或试验误差的增大而增大，所以 0 越小或试验误差越大，就越容易将试验的真 实差异错判为试验误差。
上一张 下一张 主 页 退 出
若 1 . 9 6 ≤| u |＜ 2 . 5 8 ，则说明试验的
表面差异属于试验误差的概率p在0.01—
0.05之间，即0.01＜p≤0.05，表面差
异 属 于 试 验误差的可能性较小，应否定
H0： 0 ，接受HA： 0 。统计学上
把这一检验结果表述为：“总体平均数
否定原先所作的无效假设H0： 0 ，接受
备择假设HA： 0 ， 即认为存在真实差
异。
当表面差异是抽样误差的概率大于0.05
时，说明无效假设H0： 0 成立的可能
性大，不能被否定，因而也就不能接受备择假
设HA： 0 。
上一张 下一张 主 页 退 出
显著性检验的结果表明： 本例的样本平均数与原总体平均数之间
因而，不能仅凭统计推断就简单 地作出绝对肯定或绝对否定的结论。
t检验怎么看显著性
t检验怎么看显著性引言t检验是一种常用的统计方法，用于比较两个样本的均值是否有显著差异。
在进行t检验时，我们关注的问题是检验结果的显著性。
本文将介绍t检验的显著性判断方法，并给出一些例子来帮助读者更好地理解如何判断显著性。
t检验的基本原理t检验通过计算样本均值之差与标准误差的比值来判断差异是否显著。
其中，标准误差是指样本均值的标准偏差，可以用来衡量样本均值的可靠性。
t检验通过计算t值来判断差异是否显著，如果计算得到的t值大于某个临界值，就可以认为差异是显著的。
显著性水平的选择在进行t检验时，我们需要选择一个显著性水平来判断差异是否显著。
常见的显著性水平有0.05和0.01两种。
0.05的显著性水平意味着在所有可能的样本中，有5%的样本存在偶然误差导致的差异。
而0.01的显著性水平则更为严格，只有1%的样本存在偶然误差导致的差异。
选择显著性水平时需要根据具体问题来决定，一般来说较为常见的选择是0.05。
t值与显著性判断在t检验中，我们需要计算得到一个t值，并与临界值进行比较来判断差异是否显著。
t值的计算公式如下：t值计算公式t值计算公式其中，x_1 和 x_2 分别表示两个样本的均值，s_1 和 s_2 分别表示两个样本的标准偏差，n_1 和 n_2 是两个样本的大小，而 df 是自由度。
自由度的计算方法是 df = n_1 + n_2 - 2。
然后，我们需要根据自由度和显著性水平来查找对应的临界值。
在统计学中，临界值被称为临界t值或临界统计量，可以从t分布表中获取。
如果计算得到的t值大于临界值，就可以认为差异是显著的。
示例为了更好地理解t检验的显著性判断方法，我们来看一个具体的例子。
假设我们想要比较两个班级的平均成绩是否有显著差异，我们采集了两个班级各自的学生成绩，并进行了t检验。
班级一的平均成绩为85，标准偏差为10，样本大小为30；班级二的平均成绩为80，标准偏差为8，样本大小为25。
我们选择显著性水平为0.05。
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。
假设检验与显著性检验
假设检验与显著性检验在统计学中，假设检验和显著性检验是重要的概念。
假设检验用于根据样本数据对总体参数进行推断和判断，而显著性检验则是通过计算概率来评估研究结果的可信度。
本文将介绍假设检验和显著性检验的概念、步骤和应用，以帮助读者更好地理解和应用这两个统计学工具。
一、假设检验的概念和步骤假设检验是一种通过样本数据对总体参数提出假设的统计方法。
它主要分为零假设（H0）和备择假设（H1）。
零假设通常是我们试图证明或推断的结论，而备择假设则是与零假设相对立的假设。
在假设检验中，我们需要进行以下步骤：1. 确定假设：首先，我们需要明确研究对象的问题和需要测试的参数，然后提出零假设和备择假设。
2. 设定显著性水平：显著性水平（α）用于衡量研究结果的可信程度，常见的显著性水平包括0.05和0.01。
3. 选择合适的检验统计量：根据研究问题和参数类型，选择适合的检验统计量，例如t检验、z检验、卡方检验等。
4. 计算检验统计量的值：根据样本数据，计算所选检验统计量的值。
5. 判断决策准则：根据显著性水平，对检验统计量的值进行比较，判断是否拒绝或接受零假设。
6. 得出结论：基于比较结果，得出关于总体参数的结论，并解释实际意义。
二、显著性检验的概念和步骤显著性检验是通过计算概率来评估研究结果的可信度。
通常情况下，我们希望将研究结果与偶然因素产生的结果相区分开来。
因此，显著性检验通过计算概率值（p值）来衡量研究结果在假设条件下出现的概率，从而判断是否可以拒绝零假设。
显著性检验的步骤如下：1. 提出假设：与假设检验相同，首先需要确定零假设和备择假设。
2. 选择适当的检验统计量：根据研究问题和参数类型，选择合适的检验统计量。
3. 计算p值：根据样本数据和零假设，计算检验统计量的p值。
4. 判断决策准则：根据显著性水平（α）和p值的比较，决定是否拒绝或接受零假设。
5. 得出结论：基于决策结果，得出与研究结果相关的结论并解释其意义。
总体显著性检验名词解释
总体显著性检验名词解释
统计学中的总体显著性检验（Significance Test）是一种常用的统计技术，用于检验观察到的数据是否来自一个指定的总体。
显著性检验是统计学中非常重要的一种技术，它可以帮助研究人员从大量的观测数据中提取有价值的息。
显著性检验的基本思想是：在一定的概率水平下，确定观察到的数据是否可以从某一总体中获得。
例如，研究人员可以使用显著性检验来检验某一抽样结果是否可以从某一总体中获得，或者可以用来检验两个不同抽样结果是否来自同一总体。
显著性检验的结果有两种。
如果接受原假设，就说明观察到的数据是来自指定的总体；如果拒绝原假设，就说明观察到的数据不是来自指定的总体。
显著性检验在统计学中有着广泛的应用，它可以帮助研究人员从大量的观测数据中提取有价值的息，从而有助于研究人员更好地理解研究结果。
但是，在使用显著性检验的过程中，要注意检验的概率水平，不能过分依赖显著性检验的结果，应当根据研究的实际情况，合理地选择检验概率水平，以便更好地理解研究结果。
报告中如何合理解读和描述实验结果的显著性
报告中如何合理解读和描述实验结果的显著性引言：实验结果的显著性是科学研究中不可忽视的重要指标，它能够帮助研究者判断实验结果是否具有统计学意义，从而决定是否接受或拒绝研究假设。
然而，合理解读和描述实验结果的显著性并不是一件容易的事情，它需要研究者具备一定的统计知识和科学思维能力。
本文将从以下六个方面对报告中如何合理解读和描述实验结果的显著性进行详细论述。
一、选择适当的显著性水平显著性水平是用来判断实验结果是否显著的一种统计标准。
在进行实验前，研究者需要事先确定显著性水平的大小。
通常情况下，显著性水平一般选择为0.05或0.01。
当实验结果的p值小于显著性水平时，我们称之为结果具有统计学显著性。
然而，过于苛刻的显著性水平可能导致较多的原假设拒绝错误，而过于宽松的显著性水平可能导致较多的原假设接受错误。
因此，在选择显著性水平时，需要综合考虑实验设计的目的、样本量和实验成本等因素。
二、避免过度解读p值p值是评价实验结果显著性的一种统计指标，它表示观察到的效应或更极端效应发生的概率。
然而，有时候研究者可能会过度解读p值，将其当作效应的大小来衡量。
事实上，p值只是判断实验结果是否显著的一个指标，并不能直接反映效应的大小。
因此，在报告实验结果时，应当同时给出效应大小的指标，如均值差异、相关系数等，以便读者能够更全面地理解结果。
三、描述效应的方向和大小在报告实验结果时，研究者不仅要注重效应的显著性，还需要描述效应的方向和大小。
效应的方向指的是两个变量之间的关系是正向还是负向，例如，A变量的增加会导致B变量的增加或减少。
效应的大小可以通过计算效应量进行衡量，常用的效应量指标有Cohen's d和Pearson相关系数等。
通过描述效应的方向和大小，读者可以更加直观地了解实验结果的意义。
四、注意样本大小对显著性的影响样本大小是评估一个实验结果显著性的重要因素。
较大的样本量能够提供更稳健的统计结果，并减小因随机因素引起的误判。
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正确理解显著性检验（Significance Testing）
什么是显著性检验
显著性检验是用于检验实验处理组与对照组或两种不同处理组的效应之间的差异是否为显著性差异的方法，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”。
显著性检验可用于两组数据是否有显著性差异，从而可以检验这两组数据所代表的“内涵”，如不同实验方法的差异有无，实验人员受训练的效果有无，不同来源的产品的质量差异，某产品的某特征在一定时间内稳定性，产品保质期的判断等等。
原假设
为了判断两组数据是否有显著性差异，统计学上规定原假设(null hypothesis) 为“两组数据（或数据所代表的内涵）无显著差”，而与之对立的备择假设(alternative hypothesis)，则为“两组数据有显著差异”。
⑴在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，即，弃真错误，其出现的概率，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，即，纳假错误，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。
显著性检验的P值及有无显著性差异的判断：
通过显著性检验的计算方法计算而得的“犯第一类错误的概率p”，就是统计学上规定的P值。
若p<或=α，则说明“放弃原假设，在统计意义上不会犯错误，即原假设是假的，也即,”两组数据无显著差异”不是真的，也即两组数据有显著差异”！反之，若p大于α，则说明两组数据间无显著差异。
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。
P值及统计意义见下表。