实验设计与假设检验(精简)
实验报告(4)假设检验
第四步：分别在D2中录入期望均值570；
第五步：在D3中录入总体的标准差，由题意可知为8；
第六步：在D4中录入样本容量为16；
第七步：在D5中录入样本均值，用AVERAGE函数求解，如图 ；
第八步：在D7中求出U值，函数如图所示 ；
3、通过实验加深对统计推断方法假设检验的基本概念和基本思想的理解.
实验内容
1、根据一个正态总体的样本数据，实现总体均值和方差的假设检验。
2、根据不同的检验水平理解均值与方差假设检验结果的变化。
实验要求：
1、屏幕显示实验结果：根据给定的数据及不同的检验水平分别对总体均值与方差的进行假设检验。
2、利用抓屏方法（ctrl+sysRq）粘贴实验程序和实验结果。
实 验 二 （2）
辽宁科技大学电信学院16级研究生 2016年 10月 20日
课程：数理统计与随机过程
实验题目：Excel数据统计功能——假设检验
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ姓名：刘煦阳
学号：
机台号：
实验目的
1、熟练掌握Excel的数据统计功能，实现单一正态总体均值与方差的假设检验。
2、掌握利用Excel由一个正态总体的样本求出总体均值与方差的假设检验的方法。
第九步：在D8中求出双侧检验的P值，函数如图所示 ；
第十步：当显著水平为时，查表得 =,由于U=>,落在拒绝域内，故拒绝 ,接受 ，这批钢丝折断力的均值变化了。
第十一步：当显著水平为时，查表得 =,由于U=＞，仍落在拒绝域内，拒绝 ,接受 ,这批钢丝折断力的均值变化了。
第十二步：当显著水平为时，查表得 =，由于U=＞，故仍落在拒绝域内，表示这批钢丝折断力的均值变化了。
假设检验
不同的检验所使用的检验统计量是不同的， 不同的检验所使用的检验统计量是不同的，人们也常依据统计量的不同来 划分检验类型： 划分检验类型： T检验 检验 Z检验 检验 F检验 检验 χ2检验 H检验 检验 W检验 检验
假设检验
三、单样本假设检验
1.单样本T检验 用于检验单个研究样本（变量）的均值与假设检验值之间差异显著性。
问题：是不是一定都得P<=α才是满意的结果呢？
假设检验
二、假设检验的基本过程 一个简单聚合交叉实验设计的检验模型 一年级 Q1：控制组A初测 Q2：实验组B前测 二年级 Q3：控制组A重测 Q4：实验组B后测 一年级 Q5：对比组C初测
说明：对比组 与控制组 与控制组A同质 说明：对比组C与控制组 同质
假设检验
二、假设检验的基本过程 1、根据研究目的设计两个假设：零假设H0和备择假设H1 2、根据样本及样本数据的特点采取合适的统计检验方法，计算出 相关的统计量 3、计算出该检验量发生的概率（相伴概率P） 4、在特定的显著水平（α）上进行统计推断
α一般取两个水平，即α =0.05或α =0.01
当P>α时，接受零假设，说明比较样本来自的总体不存在显著性差异。 当P<=α时，拒绝零假设，说明比较样本来自的总体存在显著性差异。
学生A
测验次数 1 2 3 … 学生A 83 70 89 …
学生B
学生B 81 71 90 …
如果进行尽可能多次的测试，每次 测试都是学生A的成绩高于学生B的成 绩，那么，就可以说A的水平比B高。 如果进行尽可能多次的测试，每次 测试都是学生B的成绩高于学生A的成 绩，那么，就可以说B的水平比A的高。 如果进行尽可能多次的测试，有一 半测试都是学生A的成绩高于学生B的 成绩，有一半测试结果则反之，那么， 就可以说A的水平与B的水平一样高。
实验三 假设检验
实验三假设检验一．实验目的和要求在总体分布函数已知但参数未知时，对未知参数提出假设“该参数为真值”，则如何利用样本提供的信息来检验这个假设，即接受此假设还是拒绝此假设，这类问题就是参数的假设检验。
参数估计和假设检验就是利用样本对总体的统计特性提供的信息，建立样本的函数，即估计量或检验统计量，是从不同的角度处理未知参数的两种不同的方法。
二．实验内容1.实验数据为了评价两个学校的教学质量，分别在两个学校抽取样本。
在A学校抽取30名学生，在B学校抽取40名学生，对两个学校的学生同时进行一次英语标准化考试成绩如附表6-1所示。
假设学校A考试成绩的方差为64，学校B考试成绩的方差为100。
检验两个学校的教学质量是否有显著差异。
（α＝0.05）学校A70 97 85 87 64 7386 90 82 83 92 7472 94 76 89 73 8891 79 84 76 87 8885 78 83 84 91 74学校B76 91 57 62 89 82 93 6480 78 99 59 79 82 70 8583 87 78 84 84 70 79 7291 93 75 85 65 74 79 6484 66 66 85 78 83 75 742.实验过程z-检验: 双样本均值分析变量 1 变量2平均82.5 78 已知协方差64 100 观测值30 40 假设平均差0z 2.090575P(Z<=z) 单尾0.018283z 单尾临界 1.644854P(Z<=z) 双尾0.036566z 双尾临界 1.959964三．实验结果分析由上述试验过程可知Z>Zα/2，所以拒绝原假设，两所学校之间具有明显差距。
又平均值也可看出A校比B校较为优秀。
报告撰写中对研究假设的设计和检验
报告撰写中对研究假设的设计和检验引言：在进行科学研究时，研究者通常会制定研究假设来指导研究的目的和方法。
研究假设是对研究问题的合理猜测，通过设计实验或调查来验证或推翻。
在报告撰写中，对研究假设的设计和检验是十分重要的一步。
本文将从不同角度分析这一过程，并提供相关的技巧和案例。
1. 提出研究假设：在报告撰写中，第一步是明确研究假设。
研究假设应该是具体、明确且可测量的。
研究者需要根据研究目的和背景进行相关文献调研，确定研究假设的基础。
这一步目的是确定研究的方向和内容。
2. 研究假设的设计：在报告撰写中，研究者需要设计实验或调查来验证研究假设。
不同研究方法需要不同的设计手段。
例如，对于实验研究，要设计出合适的实验组和对照组；对于调查研究，要设计出合理的问卷或访谈问题。
设计实验或调查是研究假设真实性的关键。
3. 研究假设的数据收集与分析：在报告撰写中，研究假设的数据收集和分析是非常重要的环节。
研究者需要采集足够的数据来进行统计分析。
数据收集应当进行严谨的操作和记录，确保数据的准确性和可信度。
在数据收集后，研究者应根据研究问题和研究方法选择合适的统计分析方法，来验证或推翻研究假设。
4. 研究假设的结果解释：在报告撰写中，研究者需要根据研究假设的实验结果进行结果解释。
结果解释需要基于统计分析的结果，并结合研究背景和相关理论进行推理和论证。
研究者应当清楚地叙述实验结果，并对其进行合理解释，以便读者能够全面了解研究的结论。
5. 研究假设的限制与改进：在报告撰写中，研究者需要客观地评估研究的限制和不足之处，并提出改进的建议。
研究假设的验证过程中可能会存在一些限制，例如样本量不足、实验条件不完备等。
研究者需在报告中明确指出这些限制，并提出可能的改进方法。
这样能够增加研究结果的可靠性和推广性。
6. 研究假设的启示和意义：在报告撰写中，研究者需要在结尾部分对研究假设的整个过程进行总结和启示。
研究假设的设计和检验过程是科学研究的核心，通过这一过程可以不断深化对研究问题的理解和认识。
实验3 假设检验
实验报告课程名称试验设计与数据分析姓名邵建智学号3110100122专业生物系统工程实验名称假设检验浙江大学生物系统工程与食品科学学院二O一三年八月制实验三：假设检验实验类型：上机操作实验地点：农生环D-414指导老师：傅霞萍实验日期：2013 年10 月8 日一、实验目的和要求（1）熟练使用SPSS进行假设检验（工具/Analyze/Compare means）二、实验内容和原理2.1实验原理假设检验是一种由样本的差异去推断样本所在总体是否存在差异的统计方法。
常用于解决两种工艺方法的比较、一种新添加剂与对照两处理的比较、两种食品内含物测定方法的比较、检验某产品是否达到某项质量标准、检验某项有害物指标是否超标等问题。
根据涉及的统计量不同，选择进行u检验、t检验、F检验等显著性检验。
2.2 实验内容（显著性水平α＝5%）（1）单样本t检验问题1：某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试，一般平均得分为75分，现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80，81，72，60，78，65，56，79，77，87，76问：该经理的宣称是否可信？（2）两独立样本t检验问题2：分别在10个食品厂各自测定了大米饴糖和玉米饴糖的还原糖含量，结果见下表，试比较两种饴糖的还原糖含量有无显著差异？（3）成对样本（两配对样本）t检验目的：利用来自两个总体的配对样本数据，推断两个总体的均值是否存在显著差异。
问题3：以下是对促销人员进行培训前后的促销数据，试问该培训是否产生了显著效果。
三、主要仪器设备/实验环境（使用的软件等）IBM SPSS 19.0等四、操作方法与实验步骤（必填，上机操作过程，可以插图）a)提出原假设H0b)选择检验统计量c)计算检验统计量观测值和概率P值d)给定显著性水平α并作出决策（1）单样本t检验选择“分析”-“比较均值”-“单样本T检验”检验变量选择“成绩”，检验值设为75，单击“确定”（2）两独立样本t检验选择“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验”使用指定值，组1为：1，组2为：2，单击“继续”检验变量选择“含糖量”，分组变量选择“品种”，单击“确定”（3）成对样本（两配对样本）t检验选择“分析”-“比较均值”-“配对样本T检验”成对变量选择“培训前”和“培训后”为一对，单击“确定”五、实验数据记录和处理（必填，图表数据、计算结果、对图表的处理）（1）单样本t检验（3）成对样本（两配对样本）t检验六、实验结果与分析（必填）（1）单样本t检验1）11个样本的均值，标准差，均值的标准误分别为73.73,9,51,2,880。
第九讲假设检验实验
第九讲假设检验实验第九讲假设检验实验一、实验目的及意义(1) 学习假设检验的统计思想和基本原理； (2) 掌握正态总体均值和方差的假设检验方法；(3) 熟悉Mathematica 软件进行正态假设检验的各种统计分析；(4) 通过范例学习，熟悉正态假设检验的思想和建立假设检验的基本要素。
二、实验内容(1) 假设检验问题的提出与分析：(提出假设→确定检验方法→计算相关统计量→作出检验结果)；(2) 正态总体均值和方差假设检验的计算与分析步骤；(3) 使用mathematica 命令对正态总体均值和方差进行检验。
假设检验是统计推断中一类非常重要的问题。
在总体的分布函数完全未知或只知其表达式、但不知其参数的情况下，为了推断总体的统计特性，需要提出某些关于总体的假设。
如假设总体服从正态分布的假设，或假设总体的均值为0μ的假设等。
这样我们就要收集相关数据得到所需的样本，通过对样本的分析，对所提的假设作出是接受还是拒绝的判断，这就是假设检验的过程。
三、正态总体参数假设检验的基本内容在参数假设检验中，需要注意的问题有以下几个方面： (1) 原假设和备择假设的选取；(2) 根据已知条件，选择合适的检验方法。
1．参数假设检验问题设总体X 的分布函数为()F x θ，，其中分布函数()F x θ，的表达形式是已知的，但含有未知参数θ。
根据实际问题，对参数θ的可能取值范围分为两个互斥的区域：01ΘΘ和，其中01ΘΘ，均为实数集R 上互不相交的子集。
由此可以提出两个对立的假设：00H θ∈Θ：和11H θ∈Θ：(3.1)称(3.1)式参数假设检验问题，其中00H θ∈Θ：称为原假设，11H θ∈Θ：称为备择假设。
假设检验问题需要解决的是判断原假设00H θ∈Θ：和备择假设11H θ∈Θ：哪一个成立，作出判断的依据是从总体X 中抽样得到的样本观察值。
为了对假设检验问题(3.1)作出合理的判断，从总体X 抽取样本容量为n 的样本：12n X X X ，，，构造一合适的检验统计量12()n TT X X X = ，，，，将检验统计量T 的取值范围划分为两个互斥的区域：W W 和，根据抽样得到的样本观察值：12n x x x ，，，，计算出检验统计量T 的观察值t ， (1) 若t W ∈，则拒绝原假设00H θ∈Θ：，认为备择假设11H θ∈Θ：成立；(2) 若t W，即t W ∈，则不拒绝原假设00H θ∈Θ：。
科学实验中的假设与实验设计
科学实验中的假设与实验设计引言：科学实验是科学研究过程中不可或缺的一部分。
通过实验设计和数据分析，科学家可以验证假设、获取精确的数据并推动科学的发展。
本教案旨在让学生了解科学实验的基本概念，并提供一些实际的案例来帮助学生理解假设和实验设计的重要性。
一、什么是假设假设是科学实验的基础。
它是对现象或问题的解释或预测，需要经过实验来验证。
学生可以通过实例来理解假设的概念，例如：假设植物在光照条件下生长更好，我们可以进行一系列的实验来验证这个假设。
二、假设的提出假设的提出需要根据已有的知识和观察得出。
学生需要了解如何从已有的知识中得出合理的假设，并且能够用简洁明了的语言表达出来。
例如，在观察了一些植物在不同光照条件下的生长情况后，学生可以提出这样的假设：“植物在充足光照下生长更好”。
三、实验设计实验设计是验证假设的关键步骤。
学生需要设计一些实验来测试假设的准确性。
在实验设计中，学生需要确定实验的目的、材料和方法，以及数据收集和分析的方法。
学生可以选择不同的实验方法来验证假设，并记录实验过程和结果。
四、实验方法的选择在实验方法的选择中，学生需要考虑到实验的可行性和有效性。
学生可以选择使用对照组、重复实验和随机实验等方法来减小误差，并确保实验的可靠性和准确性。
例如，在测试植物对不同光照条件的生长反应时，学生可以设置对照组来对比不同实验组的结果。
五、数据收集与分析在实验过程中，学生需要正确地收集和记录实验数据。
他们还需要运用适当的统计方法来分析数据，并得出结论。
学生可以使用图表、统计数据和文字描述来呈现实验结果。
通过对数据的分析，学生可以证明或否定他们的假设。
六、对实验结果的解释在实验结果的解释中，学生需要结合实验所得数据和已有的理论知识来对实验结果进行解释。
他们需要思考实验结果与假设的一致性，并讨论实验结果的可能原因。
学生可以通过与同学的讨论和老师的指导来进一步理解实验结果背后的科学原理。
七、实验的改进和扩展在实验的改进和扩展中，学生可以根据实验结果来提出新的问题，并设计更多的实验来进一步探索。
实验设计中的假设检验方法
实验设计中的假设检验方法实验设计是科学研究中不可或缺的一个部分。
在实验设计中，我们需要根据研究问题设计出合适的实验方案，并进行数据收集和分析。
其中，假设检验是一个非常重要的统计方法，用于对实验结果的可靠性进行验证和判断。
一、假设检验的基本概念假设检验是指根据样本数据对总体参数进行推断的一种统计方法。
在假设检验中，我们通常会根据研究问题和样本数据，提出一个关于总体参数的假设，然后根据一定的统计方法进行检验，以确定该假设是否成立。
举个例子，假设我们想研究某种药物对癌症治疗的效果。
我们可以将患者随机地分成两组，一组使用药物治疗，另一组使用安慰剂进行对比。
然后我们可以根据两组患者的数据，比如生存时间、癌症复发率等指标，来检验使用药物是否对治疗效果产生了显著的影响。
在假设检验中，我们需要根据研究问题和样本数据，提出两种假设：原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设是指我们最初的假设，通常是一个默认或常规假设，比如“两组数据没有显著差异”或“药物对治疗没有显著影响”。
备择假设是指我们希望证实的假设，通常是对原假设的否定或替代假设，比如“两组数据有显著差异”或“药物对治疗有显著影响”。
假设检验的过程主要包括以下几个步骤：1. 建立原假设和备择假设。
2. 确定显著性水平，一般设置为0.05或0.01等。
3. 根据样本数据计算统计量的值。
4. 计算统计量的p值，即原假设成立的概率。
5. 判断p值是否小于显著性水平，如果小于，则拒绝原假设，接受备择假设；如果大于，则接受原假设，拒绝备择假设。
二、假设检验的类型在假设检验中，主要有以下几种类型：1. 单样本假设检验。
这种假设检验适用于只有一个样本的情况，比如我们想比较某种产品的销售额是否达到预期水平。
在这种假设检验中，原假设通常是“产品销售额在预期水平以下”。
2. 独立样本假设检验。
这种假设检验适用于存在两个或多个独立样本的情况，比如我们想比较男性和女性在某项指标上的差异。
实验设计与假设检验
已知总体
未知总体 X 130.83(g/ L) S 25.74(g/ L)
建立假设 (在假设的前提下有规律可循)
n 无效假设(null hypothesis)，记为H0
n H血0红：蛋＝白1含40量，相从E等v事a；铅lu作a业tio男n性o工n人ly.与正常男性的平均 ted with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2
Evaluation only. ted with Asp做os完e实.Sl验ide后s才fo找r .统NE计T学3.家5 C，li就en好t P像ro要file 5.2
C他op做y尸rig体ht解20剖19。-2他01会9说As，po这se实P验ty死L于td.什 么原因。
统计学中基本资料类型
n 计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定
正C常o饲py料ri喂gh养t ，20但19每-2组0大19鼠A饮s水po中se的P碘ty含L量td不. 同，
3个月后测其血清甲状腺激素FT3水平（见表3-5）。 试比较四组FT3水平间有无差异。
表 3-5 四组血清甲状腺激素 FT3（pmol/L）的测定结果 适碘组 5 倍碘组 10 倍碘组 50 倍碘组
Enval假uat设ion检on验ly.原理及步骤
内 ted withCAosppyorisgeh.tS2li0nd1e9s运-f2o0用r1.N9 EATsp3o.s5eCPliteynLt tPdr.ofile 5.2 容 n 统计实践体会
现代统计学奠基人Ronald A . Fisher 1938年印度统计学大会：
假设检验——简单假设,复合假设
假设检验——简单假设,复合假设设总体2(,)N ξµσ~，其中参数µ，2σ为未知，试指出下⾯统计假设中哪些是简单假设，哪些是复合假设：（1）0:0,1H µσ==；（2）0:0,1H µσ=>；（3）0:3,1H µσ<=；（4）0:03H µ<<；（5）0:0H µ=.解：（1）是简单假设，其余位复合假设设1225,,,ξξξL 取⾃正态总体(,9)N µ，其中参数µ未知，x 是⼦样均值，如对检验问题0010:,:H H µµµµ=≠取检验的拒绝域：12250{(,,,):||}c x x x x c µ=-≥L ，试决定常数c ，使检验的显著性⽔平为解：因为(,9)N ξµ~，故9(,)25N ξµ~ 在0H 成⽴的条件下，00053(||)(||)53521()0.053cP c P c ξµξµ-≥=-≥?=-Φ=55()0.975,1.9633c cΦ==，所以c =。
设⼦样1225,,,ξξξL 取⾃正态总体2(,)N µσ，20σ已知，对假设检验0010:,:H H µµµµ=>，取临界域12n 0{(,,,):|}c x x x c ξ=>L ，（1）求此检验犯第⼀类错误概率为α时，犯第⼆类错误的概率β，并讨论它们之间的关系；（2）设0µ=，20σ=，α=，n=9，求µ=时不犯第⼆类错误的概率。
解：（1）在0H 成⽴的条件下，200(,)nN σξµ~，此时00000()P c P ξαξ=≥=≥10αµ-=，由此式解出010c αµ-=+在1H 成⽴的条件下，20(,)nN σξµ~，此时101010()(P c P αξβξµ-=<=<=Φ=Φ=Φ由此可知，当α增加时，1αµ-减⼩，从⽽β减⼩；反之当α减少时，则β增加。
假设检验与实验设计
假设检验与实验设计在科学研究领域中，假设检验与实验设计是两个非常重要的概念。
通过合理的实验设计和有效的假设检验方法，研究者可以推断样本数据与总体之间是否存在显著差异，从而为科学研究提供可靠的结论。
本文将介绍假设检验与实验设计的基本概念、步骤和常见方法，并探讨其在科研实践中的应用。
一、假设检验的基本概念在进行假设检验之前，我们首先需要明确研究问题，并建立相应的假设。
假设是对总体参数的陈述或猜测，可以分为零假设（H0）和备择假设（H1或Ha）。
零假设是研究者希望拒绝的假设，通常表示总体参数无变化或无差异；备择假设则是对零假设的反面陈述，表示总体参数存在某种变化或差异。
假设检验的基本思想是根据样本数据推断总体参数的真实值。
通过计算样本统计量，并将其与理论分布进行比较，可以得出样本数据与总体之间是否存在显著差异的结论。
常用的假设检验方法有Z检验、T 检验和卡方检验等。
二、实验设计的基本概念实验设计是科学研究的基础，通过合理、科学地设置实验方案，控制干扰因素，研究者可以更准确地获得实验结果并得出结论。
在实验设计中，我们需要明确实验目的、选择实验变量、确定实验组和对照组，并随机分配样本。
常见的实验设计方法有完全随机设计、随机区组设计和因子设计等。
在完全随机设计中，实验对象被随机分为实验组和对照组，以消除干扰变量的影响；在随机区组设计中，实验对象被分为若干均匀的区组，以进一步控制干扰；在因子设计中，研究者通过设置多个因子和水平，来观察不同因素对实验结果的影响。
三、假设检验与实验设计的关系假设检验和实验设计是紧密相关的概念，在科学研究中相辅相成。
实验设计提供了实验数据，假设检验则用于分析数据并进行推断。
在设计实验时，研究者可以根据预期效应大小和样本量来选择合适的假设检验方法。
比如，如果样本容量较大、总体方差已知且正态分布，可以使用Z检验；如果总体方差未知且样本容量较小，可以使用T检验。
此外，实验设计还需要合理设置控制变量，并进行实验组和对照组的随机分配，以确保实验结果的可靠性。
假设检验(Hypothesis Testing)
假设检验（HypothesisTesting）假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。
生物现象的个体差异是客观存在，以致抽样误差不可避免，所以我们不能仅凭个别样本的值来下结论。
当遇到两个或几个样本均数（或率）、样本均数（率）与已知总体均数（率）有大有小时，应当考虑到造成这种差别的原因有两种可能：一是这两个或几个样本均数（或率）来自同一总体，其差别仅仅由于抽样误差即偶然性所造成；二是这两个或几个样本均数（或率）来自不同的总体，即其差别不仅由抽样误差造成，而主要是由实验因素不同所引起的。
假设检验的目的就在于排除抽样误差的影响，区分差别在统计上是否成立，并了解事件发生的概率。
在质量管理工作中经常遇到两者进行比较的情况，如采购原材料的验证，我们抽样所得到的数据在目标值两边波动，有时波动很大，这时你如何进行判定这些原料是否达到了我们规定的要求呢？再例如，你先后做了两批实验，得到两组数据，你想知道在这两试实验中合格率有无显著变化，那怎么做呢？这时你可以使用假设检验这种统计方法，来比较你的数据，它可以告诉你两者是否相等，同时也可以告诉你，在你做出这样的结论时，你所承担的风险。
假设检验的思想是，先假设两者相等，即：μ＝μ0，然后用统计的方法来计算验证你的假设是否正确。
假设检验的基本思想1.小概率原理如果对总体的某种假设是真实的，那么不利于或不能支持这一假设的事件A（小概率事件）在一次试验中几乎不可能发生的；要是在一次试验中A竟然发生了，就有理由怀疑该假设的真实性，拒绝这一假设。
2.假设的形式H0——原假设，H1——备择假设双尾检验：H0:μ = μ0，单尾检验：，H1:μ < μ0，H1:μ > μ0假设检验就是根据样本观察结果对原假设（H0）进行检验，接受H0，就否定H1；拒绝H0，就接受H1。
苏教版 四年级科学下 用实验验证假设 教学设计
苏教版四年级科学下用实验验证假设教学设计介绍这份教学设计旨在帮助四年级学生通过实验来验证假设，增进他们对科学原理的理解和实践能力。
实验是科学研究的重要方式之一，通过实际操作和观察，学生可以对科学现象进行深入的探究和验证。
实验目标通过本次实验，学生将能够：- 研究如何提出科学假设- 了解实验设计的基本要素- 学会使用简单的实验装置和工具- 进行实验观察和数据记录- 分析实验结果，验证或否定假设实验材料- 透明（如玻璃杯、透明塑料杯等）- 水- 各种不同材质的球（如塑料球、橡胶球、铁球等）- 尺子- 记录表格实验步骤1. 学生小组合作，每个小组根据自己的兴趣和想法提出一个关于球的假设，例如“从高处掉下来的球会掉得更快”等。
2. 每个小组选择一个球和透明，将放在平坦的桌面上。
3. 小组成员依次从固定的高度将球从中释放，并用尺子测量球从到达地面的时间。
4. 每组进行多次实验，记录每次实验的数据。
5. 小组根据实验数据和观察结果，分析并讨论是否验证或否定了他们的假设。
6. 小组向全班展示他们的实验结果和结论。
实验注意事项- 实验过程中要注意保持安全，并避免受伤。
- 实验时要准确记录观察数据，保持实验环境的一致性。
- 鼓励学生之间的合作和讨论，培养团队合作的意识和能力。
实验评价与反思- 老师可以根据学生的实验记录和表现来评价他们的实验能力和科学思维能力。
- 鼓励学生分享自己的实验心得和感受，并反思自己在实验中的不足和可以改进的地方。
通过这个教学设计，希望学生能够通过实验来探索和理解科学知识，培养对科学的兴趣和好奇心。
同时，也希望他们能够学会如何提出假设、设计实验和分析实验结果，培养学生的科学思维和实践能力。
实验设计中的统计分析方法
实验设计中的统计分析方法在实验设计中，统计分析方法扮演着重要的角色。
通过统计学方法，我们可以从样本数据中得出关于总体的推断和结论，并对实验结果进行验证和解释。
在本文中，我们将探讨实验设计中常用的统计分析方法，包括假设检验、方差分析、回归分析等。
一、假设检验假设检验是指用已知的抽样分布对未知总体参数进行推断的一种方法。
在实验设计中，我们通常会将研究问题抽象为一个或多个假设，然后运用假设检验方法对其进行验证。
假设检验通常包括以下步骤：1. 提出原假设和备择假设：原假设通常表示无法通过实验得到显著差异的结果，而备择假设则表示反之。
2. 选择相应的统计检验方法：根据研究问题和数据类型，选择适当的检验方法，例如t检验、卡方检验、F检验等。
3. 抽取样本并计算检验统计量：通过实际实验得到样本数据，然后根据所选统计检验方法计算得出检验统计量。
4. 判断统计显著性：将检验统计量与相应的抽样分布进行比较，判断是否显著差异。
5. 得出结论：根据判断结果，得出对原假设和备择假设的结论。
二、方差分析方差分析是一种将总体方差分解为不同来源的方法。
在实验设计中，我们通常会将样本数据按照不同的因素进行分类，然后通过方差分析来判断这些因素是否对结果产生显著影响。
方差分析通常包括以下步骤：1. 确定因素：将样本数据按照特定的因素进行分类，例如不同的治疗方法、不同的剂量等。
2. 计算方差：计算各组数据的方差，并得到总体方差。
3. 分解方差：将总体方差分解为不同来源的方差，例如组内方差、组间方差等。
4. 计算F值和P值：通过计算F值和P值，判断各组之间是否存在显著差异。
5. 得出结论：根据判断结果，得出对因素和结果之间关系的结论。
三、回归分析回归分析是一种通过已知数据来预测未知数据的方法。
在实验设计中，我们通常会使用回归分析来建立因变量和自变量之间的关系模型，以预测未知数据的结果。
回归分析通常包括以下步骤：1. 确定因变量和自变量：确定需要预测的因变量和影响因变量的自变量。
配对实验设计与配对资料的假设检验
要点二
详细描述
同体或同源配对设计适用于具有相似特征的两个个体或来 源相同的一组个体。
例如，研究两种不同品种的小麦在相同条件下的生长情况 ，选取同一种土壤、气候等环境条件下种植的两块小麦田 进行比较。
交叉配对设计的应用案例
总结词
交叉配对设计适用于研究两个不同处理对两组受试者的 影响。
详细描述
例如，研究两种不同品牌的洗发水对头发生长的影响， 将受试者随机分为两组，每组分别使用两种洗发水，经 过一段时间后比较两组的头发状况。
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外部匹配法
总结词
指根据一定标准选择与处理组相似的对照组，以比较两组之 间的差异。
详细描述
外部匹配法是一种常用的配对实验设计方法，它根据一定标 准选择与处理组相似的对照组，以比较两组之间的差异。这 种设计方法可以控制非处理因素的干扰，提高实验的敏感性 和特异性。
03 配对实验设计的实施步骤
确定研究目的和研究问题
明确研究目的
在开始配对实验设计之前，需要明确研究的目的，例如，比较两种药物治疗效果的不同。
确定研究问题
根据研究目的，确定具体的研究问题，例如，“两种药物治疗效果是否有显著差异？”
选择合适的配对实验设计方法
配对方法选择
根据研究问题和样本量要求，选择合适的配 对实验设计方法，例如，成组配对、分层配 对等。
配对实验设计与配对资料的假设检 验
目录
• 配对实验设计概述 • 配对实验设计的方法 • 配对实验设计的实施步骤 • 配对资料的假设检验 • 配对实验设计与配对资料的假设检验
的应用案例
01 配对实验设计概述
配对实验设计的定义
配对实验设计是一种实验设计方法， 它将受试对象按照一定条件进行配对， 然后对配对对象进行不同的处理，以 比较处理前后的差异。
假设检验实验报告
假设检验实验报告摘要：本实验旨在通过假设检验研究新药对患者的治疗效果。
实验组和对照组的患者分别接受新药和安慰剂治疗，记录两组患者的疗效指标，并使用合适的假设检验方法对结果进行分析。
结果表明，新药组的治疗效果明显优于对照组，具有显著统计学意义。
关键词：假设检验，新药，安慰剂，治疗效果，统计学意义引言：假设检验是现代统计学中应用广泛的一种方法，被广泛用于医学、生物学等研究领域。
本实验旨在通过假设检验方法评估新药对患者的治疗效果，为研究提供可靠的统计学依据。
材料与方法：1.参与者招募：从一家医院的患者中随机筛选50名患者作为实验组，选取另外50名患者作为对照组。
2.分组治疗：实验组的患者接受新药治疗，每天服用一次；对照组的患者接受安慰剂治疗，服用方式与实验组相同。
3.记录指标：记录两组患者的疗效指标，包括治疗前后的症状评分和身体指标变化等。
4.数据处理：使用合适的统计学软件进行数据整理和分析，采用适当的假设检验方法对结果进行统计分析。
结果：1.样本特征：实验组和对照组的患者在年龄、性别等方面无显著差异。
2.症状评分：在治疗后的症状评分上，实验组的平均得分为4.5，对照组的平均得分为6.83.变化幅度：实验组患者的症状指标变化平均为-2.1，对照组患者的症状指标变化平均为-0.9讨论：本实验通过假设检验方法对新药治疗和安慰剂治疗的疗效进行了比较。
结果显示，新药组的治疗效果明显优于对照组，并具有显著统计学意义（p<0.05）。
在症状评分和指标变化上，新药组的结果均表现出更好的疗效。
这说明该新药在治疗相关疾病方面具有显著效果，值得进一步开展临床研究。
结论：本实验使用假设检验方法对新药治疗和安慰剂治疗的疗效进行了比较。
结果显示，新药在治疗相关疾病方面表现出显著优势，具有显著统计学意义。
这一结果为该新药的进一步应用提供了可靠的统计学依据，并对相关疾病的治疗提供了新的选择。
致谢：感谢本实验中参与的患者对本研究的支持，感谢实验组和对照组的医护人员的协助和配合，以及导师对本实验的指导和帮助。
精简假设检验
某公司想从国外引进一种自动加工装 这种装置的工作温度服从标准差为5 置.这种装置的工作温度服从标准差为5 的正态分布.厂方说它的平均温度是80 80度 的正态分布.厂方说它的平均温度是80度. 从该装置试运转中随机测试16 16次 从该装置试运转中随机测试16次,得到的 平均温度是83 83度 该公司考虑, 平均温度是83度.该公司考虑,样本结果 与厂方所说的是否有显著差异? 与厂方所说的是否有显著差异?厂方的说 法是否可以接受? 法是否可以接受?
属于决策中 的假设!
均值的双尾 Z 检验 计算结果) (计算结果)
H0: = 0.081 H1: ≠ 0.081 α = 0.05 n = 200 临界值(s): 临界值(s):
拒绝 H0
.025
检验统计量: 检验统计量:
z=
x 0
σ n
=
0.076 0.081 0.025 200
= 2.83
α
右侧检验
(显著性水平与拒绝域 )
抽样分布
置信水平 拒绝域 1-α 接受域 H0值 样本统计量
α
临界值
均值的单尾Z 均值的单尾Z检验
(实例) 实例)
【 例 】 某批发商欲从生产厂家 购进一批灯泡, 根据合同规定, 购进一批灯泡 , 根据合同规定 , 灯泡的使用寿命平均不能低于 1000小时 . 1000 小时. 已知灯泡使用寿命 服从正态分布, 标准差为20 小 服从正态分布 , 标准差为 20小 时 . 在总体中随机抽取100 只 在总体中随机抽取 100只 灯泡, 测得样本均值为960 小 灯泡 , 测得样本均值为 960小 时 . 批发商是否应该购买这批 灯泡? 灯泡? (α=0.05) 05)
类型
参数假设检验 非参数假设检验
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t X 0
Sn
统计量t表示，在标准误的尺度下，样本均数与
总体均数0的偏离。这种偏离称为标准t离差。
H1：≠140，从事铅作业男性工人与正常男性的平均血
红蛋白含量不等。
确定检验水准 (确定最大允许误差)
设定检验水准的目的就是确定拒绝假设H0时的最 大允许误差。医学研究中一般取 =0.05 。
检验水准实际上确定了小概率事件的判断标准。 即概率不超过检验水准就是小概率。
选定检验方法计算检验统计量
表 3-7 四组血清甲状腺激素 FT3（pmol/L）的测定结果
区组
适碘组 5 倍碘组 10 倍碘组 50 倍碘组
1
2.62
3.92
3.28
2.82
2
2.23
3.00
3.02
2.76
3
2.36
3.32
2.91
2.43
4
2.40
3.04
3.18
2.73
【案例6】
2005年末，为评价消除碘缺乏病健康教育的效果 在某地甲、乙两所小学各随机抽取30名学生回答 消除碘缺乏病健康教育问卷，调查结果甲校学生 答题满分率为23.3%，乙校学生答题满分率为 50.0%。问甲、乙两所小学碘缺乏病健康教育答题 满分率是否有差别？
先假设它是正确的，再分析样本提供的信息
是否与H0有较大矛盾，即是否支持H0，若样 本信息不支持H0，便拒绝之并接受H1，否则 不拒绝H0 。
例1 某医生测量了36名从事铅作业男性工人的 血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准 差为25.74g/L。问从事铅作业工人的血红蛋白是
否不同于正常成年男性平均值140g/L？
表 3-1 2 种尿碘测定方法结果（μg/L）
尿样 新法测定值 原法测定值
1
74.3
70.4
2
60.5
65.8
3
55.3
4
112.1
51.9 102.3
…
…
…
17
122.2
18
134.4
120.0 135.5
19
136.2
20
215.4
143.9 206.5
【案例3】
将Wistar雄性大鼠按完全随机设计分为两组，采用 灌胃的方法给予T-2毒素0.6、0.0μg/㎏，称其T-2毒 素组和对照组分别饲养，以观察每只大鼠在实验 第28天到90天之间所增加的体重（g），见表3-2。 问T-2毒素对大鼠体重的增加量是否有影响？
表 3-2 T-2 毒素组和对照组喂养大鼠体重增加的克数 对照组 134 146 104 119 124 161 107 113 129 97 123
T-2 毒素组 70 118 101 85 107 132 94 83
【案例4】
将16只Wistar雄性大鼠按完全随机设计等分为4组， 即适碘组（NI）、5倍碘组（5NI）、10倍碘组 （10NI）、50倍碘组（50NI），四组大白鼠均用 正常饲料喂养，但每组大鼠饮水中的碘含量不同， 3个月后测其血清甲状腺激素FT3水平（见表3-5）。 试比较四组FT3水平间有无差异。
靠近均数处频数较多，离均数越远，频数越少，
形成中间多两侧逐渐减少的基本对称的分布。
Байду номын сангаас
【案例1】
为消除碘缺乏病，我国1997年起在全国范围 内开展了消除碘缺乏病健康教育，2005年末， 为评价其效果在某地一所小学随机抽取20名 学生回答消除碘缺乏病健康教育问卷，调查 结果学生平均得分为45.1（分），标准差为 7.9（分）。问该小学碘缺乏病健康教育效果 得分是否低于《全国碘缺乏病防治监测方案》 中规定的60.0分及格标准。
民族
受检人数 检出人数 携带者检出率（%）
侗族
497
39
7.85
苗族
890
42
4.72
瑶族
586
26
4.44
假设检验在统计方法中的地位 指标描述
统计方法
统计描述
统计推断
图表描述 参数估计 假设检验
统计推断的过程
总体
样
样本统计量
本
例如：样本均
值、比例、方
差
假设检验的基本思想
“反证法”的思想
先根据研究目的建立假设，从H0假设出发，
实验设计 与假设检验
郭志伟 内蒙古地方病防治研究中心信息科
二0一二年七月
学 基础概念
习 七个案例
内 容
假设检验原理及步骤 运用 统计实践体会
现代统计学奠基人Ronald A . Fisher 1938年印度统计学大会：
做完实验后才找统计学家，就好像要 他做尸体解剖。他会说，这实验死于什 么原因。
【案例7】
β-地中海贫血是一种可以产生严重贫血的常染色 体隐性遗传性疾病,其发病具有较明显的民族特征 和地域差异，某课题组对贵州省少数民族的患病 情况进行抽样调查，所获资料见表3-11，问贵州 省侗族、苗族、瑶族β-地中海贫血的携带者检出 率是否有差别？
贵州省侗族、苗族、瑶族β-地中海贫血的携带者检出结果
统计学中基本资料类型
计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定 某项指标量的大小。其值是定量的。
计数资料：将观察单位的观察结果按某种属性 或类别分组，分别统计各组的观察单位数所得 的资料。其观察值是定性的。
统计学中三个基本的概念
参数：反映总体特征的统计指标。 统计量：反映样本特征的统计指标。 正态分布：频数分布以均数为中心，左右对称，
n=36
μ0 =140 （g/L） =？
μ
已知总体
未知总体 X130.83(g/ L) S25.74(g/ L)
建立假设 (在假设的前提下有规律可循)
无效假设(null hypothesis)，记为H0
H0：＝140，从事铅作业男性工人与正常男性的平均
血红蛋白含量相等；
备择假设(alternative hypothesis)，记为H1
表 3-5 四组血清甲状腺激素 FT3（pmol/L）的测定结果 适碘组 5 倍碘组 10 倍碘组 50 倍碘组
2.62
3.92
2.91
2.82
2.23
3.00
3.02
2.76
2.36
3.32
3.28
2.43
2.40
3.04
3.18
2.73
【案例5】
将16只Wistar雄性大鼠按体重相近分为4个区组， 每个区组的大鼠再随机分配到4个处理组，即适碘 组（NI）、5倍碘组（5NI）、10倍碘组（10NI）、 50倍碘组（50NI），大白鼠均用正常饲料喂养， 但每个处理组大鼠饮水中的碘含量不同，3个月后 测其血清甲状腺激素FT3水平（见表3-7）。试比 较四组FT3水平间有无差异。