统计推断和显著性检验讲义

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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。

统计推断

（2）选取显著水平 =0.05。（3）检验计算： 1.58 0.158 X n 100
0。
u
x

X
7.65 7.25 2.532 0.158
0.05 1.96 (4) 推断：u分布中，当 =0.05时，。实得 u 1.96, P 0.05 ，故可在0.05显著水平上否定H0，接受HA，认为新育苗方法的一月龄体长与常规方法有显著差异。
x1 x 2 u sx1 x 2
例3.某杂交黑麦从播种到开花的天数的标准差为6.9天，现在相同试验条件下采取两种方法取样调查，A法调查400株，得出从播种到开花的平均天数为69.5天；B 法调查200株，得出从播种到开花的平均天数为70.3天，试比较两种调查方法所得黑麦从播种到开花的天数有无显著差别。
1 2
x1 x 2
2 12 2 2
n1
n2
1 1 x1 x2 n1 n2 n1 n2 n
x x
1 2
2 12 2
n
2 n
2 12 2 2 , n1 n2 n
x x
1 2
x x u值的计算公式：假设H0: 1 2 ， u x1 x 2 x x
例1.某鱼场按常规方法所育鲢鱼苗一月龄的平均体长为7.25cm,标准差为1.58cm，为提高鱼苗质量，现采用一新方法进行育苗，一月龄时随机抽取100尾进行测量，测得其平均体长为7.65cm，试问新育苗方法与常规方法有误显著差异？
这里 1.58 ， 2 为已知，故采用u检验，又新育苗方法的鱼苗体长可能高于常规方法，也可能低于常规方法，故进行双侧检验（双尾检验），检验步骤： 0 7.25cm ，即新育苗方法与（1）假设H0：常规方法所育鱼苗一月龄体长相同。对HA：

生物统计学第三章统计推断

② 6SQ统计插件统计插件
②弹出菜单后，置信水平置信水平默认为95%，即置信水平 α=0.05，如果改成99%，则α=0.01。在假设假设均值后面填入500，总体标准偏差总体标准偏差填入8。均值总体标准偏差输入选项下面选择样本统计量未知检验样本统计量未知，检验输入选项样本统计量未知选项下面选择1、不等于（双尾）：选项、不等于（双尾）
1. 假设检验
1.1 假设检验的基本步骤
（1）对样本所属总体提出零假设H0和备择假设HA；（2）确定检验的显著水平α；（3）在假定H0正确的前提下，计算样本的统计数或相应的概率值p；（4）如果p>α，接受零假设H0，认为无显著差异；如果p<α，接受备择假设HA，认为有显著差异。
1. 假设检验
① Minitab
点击确定确定返回上级对话框，再点击确定确定，就可以得到结确定确定果：
结果表明，Z值（即u值）为2.53，p=0.011<0.05，否定零假设H0，接受备择假设HA，认为与常规方法相比，新育苗方法下鱼苗体长有显著差异。
② 6SQ统计插件统计插件
选择菜单6SQ统计估计和假设检验单样本检验统计→估计和假设检验单样本Z检验统计估计和假设检验→单样本检验：
① Minitab
在工作表中输入数据：
① Minitab
选择菜单统计基本统计量单样本统计→基本统计量单样本Z：统计基本统计量→单样本
① Minitab
弹出菜单后，将在罐头重罐头重(g)选择到样本所罐头重样本所在列，在标准差标准差填入8，将进行假设检验进行假设检验前在列标准差进行假设检验面的□中√，假设均值假设均值后面填入500：假设均值

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。

《医学统计学》教学课件计数资料的统计推断 ——x2检验

2
ad bc2 n
a ca bc db d
11
例8.1
为了解某中药治疗原发性高血压的疗效，将 70名高血压患者随机分为两组。试验组用该药加辅助治疗，对照组用安慰剂加辅助治疗，观察结果如表8-1，问该药治疗原发性高血压是否有效？
12
表8-1 两种疗法治疗原发性高血压的疗效
组别对照组试验组合计
大，说明实际频数和理论频数的差距大，如果假
设检验成立，A与T不应该相差太大。理论上可以
证明
2 ( A T )2
T
服从x2分布，计算出x2值后，查表判断这么大的x2
是否为小概率事件，以判断建设检验是否成立。
7
χ2分布（chi-square distribution）
纵高
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0
P=0.01， x2 =6.63 P=0.05时， v=1， x2 =3.84
v=2， x2 =5.99
9
三、四格表χ2检验
一般格式
处理组甲组乙组
四格表格式
发生数未发生数
a
b
a+b
c
d
c+d
a+c
b+d n=a+b+c+d
10
四格表统计量公式
当n≥40，T≥5时
2
( ARC TRC )2 TRC
21
年级四年级五年级
合计
表 8-2 两个年级大学生的近视眼患病率比较
近视
非近视
合计近视率（%）
2（4.67） 26(23.33)
28
7.14
5（2.33） 9 (11.67)

计量资料统计推断(t检验)-预防医学-课件

02
t检验的步骤
建立假设
假设检验的基本思想
设立原假设的依据
在假设检验中，通常先设立一个原假设，然后基于样本数据对原假设进行检验，判断是否拒绝原假设。
原假设的设立通常基于已有的研究结果、理论或实践经验，并且原假设应该是一个可以验证的命题。
原假设与备择假设
原假设通常是研究者想要否定的假设，备择假设则是研究者想要接受的假设。
p值是用于判断是否拒绝原假设的统计量，p值越小，说明样本数据与原假设之间的差异越大，
越有理由拒绝原假设。
显著性水平
显著性水平是预先设定的一个临界值，用于判断是否拒绝原假设
，通常取0.05或0.01。
结论的表述
根据p值与显著性水平的比较结果，可以得出是否拒绝原假设的结论，并进一步解释结果的意义
断实验处理或条件改变对数据的影响。
两独立样本t检验
总结词
用于比较两个独立样本的平均值是否存在显著性差异。
VS
详细描述
两独立样本t检验，也称为两组独立样本t 检验，是统计学中常用的方法之一，用于比较两个独立样本的平均值是否存在显著差异。这种方法常用于比较不同组对象的数据、不同条件下的独立测量等。通过计算t统计量，我们可以判断两组独立样本的均值是否存在显著差异，从而推断不同组别或条件对数据的影响。在进行两独立样本t检验时，需要注意样本来自的总体是否具有方差齐性和正态分布等统计假设，以确保检验结果的准确性和可靠性。
t检验的适用范围
• t检验适用于样本量较小、数据分布情况未知或总体标准差未知的情况。在预防医学领域，t检验常用于比较两组人群的生理指标、行为习惯等计量资料的差异。
t检验的假设条件
• 假设条件包括：样本数据来自正态分布总体、总体方差齐性、独立样本等。在进行t检验之前，需要检验样本数据是否满足这些假设条件，以确保统计推断的准确性。

报告中的统计推断与显著性检验

报告中的统计推断与显著性检验统计推断与显著性检验的应用范围相当广泛，不仅在学术研究中扮演重要角色，也在商业决策、医学研究、社会调查等多个领域发挥着关键作用。

本文将从六个方面进行论述，分别是：统计推断的基本原理、显著性检验的概念与应用、误差水平与显著性水平的关系、统计推断的类型、常见的显著性检验方法和统计推断的应用案例。

1. 统计推断的基本原理：统计推断是通过从部分数据得出全体总体的结论。

其基本原理是利用样本数据推断总体特性，并对推断结果的准确性进行估计。

统计推断常用的方法有点估计和区间估计。

2. 显著性检验的概念与应用：显著性检验是一种通过对样本数据进行统计检验来判断样本是否代表总体的方法。

显著性检验主要用于判断样本均值是否与总体均值有显著差异，以及两个样本均值是否有显著差异。

3. 误差水平与显著性水平的关系：误差水平是指在一个显著性检验中，我们能够接受一种错误结果的程度。

而显著性水平则是指拒绝原假设的程度。

两者直接相关，误差水平越小，显著性水平越高。

4. 统计推断的类型：统计推断可以分为两种类型，即参数估计和假设检验。

参数估计是通过样本数据来估计总体参数的值，常见的方法有点估计和区间估计。

假设检验则是通过对样本数据进行统计检验来判断总体参数是否符合某种假设。

5. 常见的显著性检验方法：常见的显著性检验方法包括单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析、卡方检验等。

每种方法都有其适用的场景和假设条件，研究者需要根据具体情况选择合适的方法。

6. 统计推断的应用案例：统计推断在各个领域都有重要的应用。

例如，在医学研究中，可以通过统计推断来评估新药的疗效；在社会调查中，可以利用统计推断来推断整体人口的特征。

通过具体的实例，展示统计推断在不同领域中的应用和意义。

综上所述，统计推断与显著性检验是现代数据分析中不可或缺的工具，它们为我们从样本数据中引出与总体相关的结论提供了有力支持。

熟练掌握统计推断和显著性检验的原理与方法，将有助于我们更准确地理解实际问题，并做出科学合理的决策。

第三章统计推断

认为该棉花品种纤维长度不符合纺织品生产的要求。
2、两个样本平均数的假设检验
适用范围：检验两个样本平均数 x1 和 x 2 所属的总体平均数1和 2是否来自同一总体。
例：某杂交黑麦从播种到开花的天数的标准差为6.9d A法：调查400株，平均天数为69.5d 差别？ B法：调查200株，平均天数为70.3d 试比较两种调查方法所得黑麦从播种到开花天数有无显著差别。
例：为了比较“42-67XRRIM603”和“42-67XPB86”两个橡
胶品种的割胶产量，两品种分别随机抽样55株和107株进行割胶，平均产量分别为95.4ml/株和77.6ml／株，割胶产量的方差分别为936.36（ml/株）2和800.89（ml/株） 2 试检验两个橡胶品种在割胶产量上是否有极显著差别。（１）这是两个样本（成组数据）平均数比较的假设检
分析
验，σ 12和σ 22未知, n1>30且n2>30 ，用u检验。
（２）因事先不知两品即认为两品种割胶产量没有显著差别。 HA: μ1≠ μ2
（2）水平
（3）检验
选取显著水平α＝0.01
sx
1 - x2
=
2 2 s1 s2 + = n1 n2
第三章
统计推断
(statistical inference)
由一个样本或一糸列样本所得的结果来推断总体的特征
统计推断
假设检验
参数估计
第一节第二节
假设检验的原理与方法样本平均数的假设检验
第三节
第四节
样本频率的假设检验
参数的区间估计与点估计
一、概念：
假设检验（hypothesis test）又称显著性检验（significance test）,就是根据总体的理论分布和小概率原理，对未知或不完全知道的总体提出两种彼此对立的假设，然后由样本的实际原理，经过一定的计算，作出在一定概率意义上应该接受的那种假设的推断。

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。

生物统计：显著性检验

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退出
根据这一原理，当表面差异是抽样误差的概率小于0.05时，可以认为在一次抽样中表面差异是抽样误差实际上是不可能的，因而 0 ，接受否定原先所作的无效假设H0：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
x1 x2 (1 2 ) (1 2 )
( 1 2 ) ( x1 x2 ) 为试验的表面差异，其中，
(1 2 ) 为试验误差。为试验的真实差异，
上一张下一张主页
退出
表明，试验的表面差异 ( x1 x2 ) 是由两部分组
成：
一部分是试验的真实差异 (1 2 ) ；
x
一已知正态总体中抽样所获得的样本平均数
x
的分布。
上一张下一张主页退出
第三章已述及，若 x 平均数x
N (x , )
2 x
将其标准化，得
u x x
N (, ) ，则样本，，， x x n
2
x

x
x

x 0

n
本例， n 9,
上一张下一张主页
退出
如，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
x1 x2 10
我们能否根据 x1 x2 10 就判定这两个水稻品种平均产量不同？结论是，不一定。
上一张下一张主页
9.5 g 得

统计推断的概念和内容

统计推断的概念和内容
统计推断（statistical inference）是一种从样本数据推断出更普遍的结果的技术。

它可以使用统计推断来测量出一组数据的平均值、标准差等描述性统计特征，以及评估数据的特殊特征或相关关系。

它可以用来做出决策，预测可能的结果或趋势，以及估计可能发生的事件的可能性。

统计推断主要包括三个阶段：（1）参数估计；（2）统计显著性检验；（3）置信区间估计。

参数估计是指从样本数据中估计出总体参数的过程，常用的方法有最大似然估计法和最小二乘估计法。

统计显著性检验是指用来检验样本数据是否满足某种假设的过程，常用的方法有z检验、t检验、χ2检验等。

置信区间估计是指根据样本数据来估计总体参数取值范围的方法，常用的方法有置信区间法、卡方检验法等。

统计推断在各个领域有许多实际应用，例如，经济学家利用统计推断测量经济指标，社会科学家利用它来分析社会现象，生物学家利用它来研究基因间的关系等等。

- 1 -。

统计学中的假设检验和显著性水平

统计学中的假设检验和显著性水平在统计学中，假设检验是一种用来检验统计推断的有效性的方法，而显著性水平则是评估研究结果的可靠性的指标。

本文将介绍假设检验的基本概念和步骤，并解释显著性水平的含义和使用方法。

一、假设检验的概念和步骤假设检验是统计学中一种重要的推断方法，用于判断一个研究结果是否在统计上具有显著性差异。

其基本思想是根据从样本中获得的统计数据，对总体的某个参数提出假设，并利用统计分析方法来判断这个假设是否成立。

假设检验的步骤通常包括以下几个阶段：1. 提出研究假设：在进行假设检验之前，需要明确研究问题，提出关于总体参数的假设。

通常将其分为零假设（H0）和备择假设（H1）两种情况。

零假设是指研究者所期望的、需要证明的假设，而备择假设则是与零假设相对立的假设。

2. 选择合适的统计检验方法：选择适当的统计检验方法是进行假设检验的重要一环。

根据研究问题和数据类型的不同，可以选择不同的统计检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。

3. 设置显著性水平：显著性水平（α）是进行假设检验时设置的一个阈值，用于判断样本观察结果是否在统计上具有显著性差异。

通常使用的显著性水平为0.05，表示在5%的情况下犯错的概率。

4. 计算统计量和p值：根据所选择的统计检验方法，计算相应的统计量和p值。

统计量是根据样本数据计算得出的一个指标，用于度量样本与总体参数之间的差异。

p值则是在给定零假设成立时，观察到的或更极端情况下出现的结果的概率。

5. 做出决策：根据p值与设定的显著性水平进行比较，如果p值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为观察结果在统计上具有显著性差异；反之，如果p 值大于等于显著性水平，则接受零假设，认为观察结果不具有统计学上的显著性差异。

二、显著性水平的含义和使用方法显著性水平是统计学中一个重要的指标，用于评估研究结果的可靠性。

它表示在一个随机实验中，当零假设（H0）成立时，观察到的或更极端情况下出现的结果的概率。

统计推断

平均身高：X=173cm 标准差： S=3cm
统计学的目标：利用样本信息推断总体的性质
3
样本统计量

有以下常用的样本统计量衡量中心位置的：衡量离散程度的：偏差平方和均方差（方差）标准差
自由度df指的是独立偏差的个数。
4
对总体参数进行估计

样本统计量的目的是对总体参数进行估计，存在以下两类估计方法：点估计
发电机A和B产出的样本统计量样本量平均值标准差 A 10 84.24 2.90 B 10 85.54 3.65 两组数据平均值的差异δ=1.30

A和B之间样本平均值的差异δ =1.30是显著的差异还是仅仅是偶然的差异？
假设检验可以回答这个问题
23
假设检验的思想
顾名思义，假设检验先对某个主张进行假设，然后寻找答案去证明或者推翻这个主张（一般都是去推翻原来的主张）。假设检验的一般步骤：阐述假设寻找证据作出结论例如：当某人极力向你辩护他/她没有说谎时，你会说寻找证据假设

“好，我先相信你没有说谎，以后要是我知道了你真
的说谎了，我再也不相信你了”
作出结论
24
假设检验的术语
备择假设（Alternative Hypothesis）原假设（Origin Hypothesis）我们预先假定的状态；我们希望的状态；发电机的例子中，原假设就发电机的例子中，我们希望经过是A和B的产出没有差异；投资改造，B的产出会增加；寻找证据是为了推翻这种假寻找证据是为了证明这种假设；设；统计学上用符号Ho表示（H：统计学上用符号Ha表示（H： Hypothesis；o：origin） Hypothesis；a：alternative）统计学对原假设的描述：统计学对原假设的描述：

第五章统计推断ppt课件

假设检验的基本思想
这个值不像我们应该得到的样本均值 ...
1200
抽样分布
100
... 因此我们拒绝
假设 =2000
... 如果这是总体的真实均值
= 2000小时样本均值 H0
(三) 假设检验单、双侧检验问题: ①提出假设
原假设，H0 ： = μ0 ，(或、，原假设的对立面称备
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42
假设检验的统计思想小结
1)假设检验的基本思想：通过提出假设，利用 “小概率原理”和“概率反证法”，论证假设的真伪的一种统计分析方法。
小概率原理：也就是实际推断原理，它认为在一次实验中，概率很小的事件，实际上是不可能发生的。
概率反证法：如果在其他因素给定的前提下，要证明某一事实（对总体参数假定）是否成立，只要假设该事实（参数假定）成立，在该事实
第一节总体参数估计
一、点估计 1.点估计的定义 2.点估计量的优良标准二、区间估计 1.区间估计的定义 2.总体均值的区间估计
2019/11/16
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5
一、点估计
1.参数估计按是否考虑估计误差的大小及发生的概率，估计方法分为点估计和区间估计两大类。
根据上述例子，区间估计的步骤可归纳为：（1）依题意确定待估参数；（2）依题设条件构造与待估参数相对应的估
计量；（3）确定估计量的抽样分布；（4）依估计量的抽样分布，由给定的置信度
计算待估参数置信区间的上、下限。
2019/11/16
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29
x
区间估计练习
一、假定容量n=100的一个随机样本

第五章_差异显著性检验

– 被称为抽样分布的拒绝域
• 3. 表示为 (alpha)
– 常用的值有0.01, 0.05, 0.10
• 4. 由研究者事先确定
作出统计决策
1. 计算检验的统计量 2. 根据给定的显著性水平，查表得出相应的临界值t或t/2 3. 将检验统计量的值与水平的临界值进行比较 4. 得出接受或拒绝原假设的结论
1 1 ( ) n1 n2
两样本的含量
均数差异标准误
第二节显著性检验的基本原理
(二) 在无效假设成立的前提下，构造并计算合适的统计量所得的统计量 t 服从自由度 df =(n1-1)+(n2-1)的 t 分布。根据两个样本的数据，计算得：
S x1 x2
2 2 ( x x ) ( x x ) 1 1 2 2
是试验误差（或抽样误差）。对两个样本进行比较
时，必须判断样本间差异是抽样误差造成的，还是本质不同引起的。如何区分两类性质的差异？怎样
通过样本来推断总体？这正是显著性检验要解决的
问题。
第一节统计推断的意义和原理
两个总体间的差异如何比较？一种方法是研究整个总体，即由总体中的所有个体数据计算出总体参数进行比较。这种研究整个总体的方法是很准确的，但常常是不可能进行的，因为总体往往是无限总体，或者是包含个体很多的有限总体。另一种方法，即研究样本，通过样本研究其所代表的总体。设长白猪经产母猪产仔数的总体平均数为 1 大白猪经产母猪产仔数的总体平均数为 2 试验研究的目的，就是要给 1 、 2 是否相同做出推断。以样本平均数 x1 、 x2 作为检验对象，更确切地说，是以（ x1 - x2）作为检验对象
确定适当的检验统计量
•
• •

《统计推断》课件

01
单因素方差分析用于比较一个分类变量对数值型因变量的影响。
02
它通过分析不同组之间的均值差异，判断各组之间是否存在显著差异。
03
通常使用F统计量进行检验，并结合显著性水平判断结果的可靠性。
双因素方差分析
1
双因素方差分析用于比较两个分类变量对数值型因变量的影响。
2
它通过分析两个因素不同水平组合下的均值差异，判断各组合之间是否存在显著差异。
非参数回归分析
总结词
一种回归分析方法，不假设响应变量和解释变量之间的关系形式，而是通过数据驱动的方法来探索变量之间的关系。
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详细描述
非参数回归分析是一种回归分析方法，它不假设响应变量和解释变量之间的关系形式，而是通过数据驱动的方法来探索变量之间的关系。这种方法能够适应各种复杂的回归模型，并且能够有效地处理解释变量和响应变量之间的非线性关系。
非参数秩次检验
总结词
一种不依赖于总体分布假设的统计检验方法，通过对观察值进行排序并比较秩次来推断统计显著性。
详细描述
非参数秩次检验是一种不依赖于总体分布假设的统计检验方法，它通过对观察值进行排序并比较秩次来推断统计显著性。这种方法适用于总体分布未知或不符合正态分布的情况，能够提供稳健和可靠的统计推断结果。
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社会学
在调查研究中，统计推断用于估计人口特征和趋势，如性别
比例、年龄分布等。
医学
统计推断用于临床试验和流行病学研究，以评估治疗效果、
疾病发病率和死亡率等。
经济学
统计推断用于预测市场趋势、评估政策效果和评估经济指标
等。
商业
统计推断用于市场调查、消费者行为分析、产品质量控制等

统计推断和显著性检验讲义

统计假设测验(显著性检验)

统计推断

生物统计学第三章 统计推断

统计4：显著性检验

《医学统计学》教学课件 计数资料的统计推断 ——x2检验

计量资料统计推断(t检验)-预防医学-课件

报告中的统计推断与显著性检验

第三章统计推断

假设检验与显著性检验

生物统计：显著性检验

统计推断的概念和内容

统计学中的假设检验和显著性水平

统计推断

第五章统计推断ppt课件

第五章_差异显著性检验

《统计推断》课件

生物统计学第三章统计推断

《医学统计学》教学课件计数资料的统计推断 ——x2检验