统计学t检验临界表
医学统计学：第八章 t检验
（1）建立检验假设
H0：μ ＝μ0 ，即该托儿所男婴的体重发育状
况与全国九城市的同期水平相同。
H1： μ≠μ0 ，即该托儿所男婴的体重发育状
况与全国九城市的同期水平不同。
α ＝0.05(双侧)
（2）计算u值 本例因总体标准差σ已知，故
可用u检验。
本例n=47, 样本均数=11, 总体均数=11.18,总
验）
一、单样本t检验（样本均数与总体均数比较的t检验）
即样本均数代表的未知总体均数与已知的 总体均数（一般为理论值、标准值或经过大量 观察所得的稳定值等）进行比较。
这时检验统计量t值的计算在H0成立的前提
条件下为：
t X 0
Sn
例3.3 根据调查，已知健康成年男子脉搏的 均数为72次/分钟，某医生在一山区随机测量 了25名健康成年男子脉搏数，求得其均数为 74.2次/分钟，标准差为6.5次/分钟，能否认 为该山区成年男子的脉搏数与一般健康成年 男子的脉搏数不同？
二、配对资料的t检验
配对实验设计得到的资料称为配对资料。
医学科研中配对资料的四种主要类型： ➢ 同一批受试对象治疗前后某些生理、生化指标
的比较； ➢ 同一种样品，采用两种不同的方法进行测定，
来比较两种方法有无不同； ➢ 配对动物试验，各对动物试验结果的比较等。 ➢ 同一观察对象的对称部位。
配对资料的 t 检验
之间收缩压均数有无差别？
（1)建立检验假设
H0：μ1 ＝μ2 ，即该地20～24岁健康女子和
男子之间收缩压均数相同；
H1: μ1≠μ2 ，即该地20～24岁健康女子和男
子之间收缩压均数不同。 α ＝0.05（双侧）
（2）计算u值
统计学：在经济管理领域的应用 答案
p(A3)=40% p(B|A3)=2% p(A3|B)=0.231884
与p(A1|B)、p(A3|B)比，p(A2|B)最大，来自乙车间的可能性最大。
第五章
5.1 (1)ABCDE；(2)ABDE;(3)C; (4)B
5.2答：因为类型抽样的样本平均数标准差与组间方差无关，决定于组内方差的平均水平；整群抽样的样本平均数标准差与组内方差无关，决定于组间方差大小。所以类型抽样在分组时应尽量提高组间方差，降低组内方差，具体来说，就是使类型抽样的各部分内部单位差异尽可能地小，不同类型间的差异尽可能地大。而整群抽样在分组时为了降低样本平均数标准差，应该设法降低群间方差，可通过提高群内方差方法达到降低群间方差目的。因此，类型抽样与整群抽样对总体进行分组的要求刚好是相反的。
8.4
解：方差分析表：
由于P值=0.008819<0.05,所以肥料对农作物的收获量有显著的作用。
8.5
方差分析表：
由于p值=0.11949>0.05,所以品种检验对产量没有显著影响。
8.6方差分析表：
由于行(地区)因素的p值=0.241868>0.05,所以地区对销售量也没有显著影响。同理，列(包装)因素的p值=0.31943>0.05，所以，包装对销售量没有显著影响。
7.5
（1） （右侧检验）。
，s=450，n=50>30，作大样本处理，检验统计量 。 ＝0.05， =1.65。计算统计量值 =1.571348。因为z< ，所以样本没有显示新生儿体重有显著增加。
（2）p值＝1-P（z<1.571348）=1-0.941949=0.05805> =0.05.
卫生统计学专题八：t检验
专题八 t 检验⒈t 检验基础t 检验是一种以t 分布为基础，以t 值为检验统计量资料的假设检验方法。
⑴t 检验的基本思想：假设在H 0成立的条件下做随机抽样，按照t 分布的规律得现有样本统计量t 值的概率为P ，将P 值与事先设定的检验水准进行比较，判断是否拒绝H 0。
⑵t 检验的应用条件：①样本含量较少（n ＜50）；②样本来自正态总体（两样本均数比较时还要求两样本的总体方差相等，即方差齐性）。
【注】实际应用时，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰近似对称分布，对结果影响不大。
⑶t 检验的主要应用：①单个样本均数与总体均数的比较；②配对设计资料的差值均数与总体均数0的比较；③成组设计的两样本均数差异的比较。
⑷单样本t 检验基本公式：t=x0s x μ-=nsx 0μ- υ=n-1⒉z 检验z 分布（标准正态分布）是t 分布的特例，当样本n ≥50或者总体σ已知时用z 检验。
⑴单样本z 检验基本公式：z=nsx 0μ- 或 z=nx 0σμ-⑵单样本z 检验的步骤与单样本t 检验的基本相似。
⒊配对设计均数的比较 配对设计是为了控制某些非处理因素对实验结果的影响而采用的设计方式，应用配对设计可以减少实验误差和个体差异对结果的影响，提高统计处理的效率。
⑴配对设计的主要四种情况：①配对的两受试对象分别接受两种处理，如在动物实验中，常先将动物按照窝别、体重等配对成若干对，同一对的两受试对象随机分配到实验组和对照组，然后观察比较两组的实验结果。
②同一样品用两种不同方法测量同一指标或接受不同处理。
③自身对比，即将同一受试对象（实验或治疗）前后的结果进行比较。
④同一对象的两个部位给予不同处理。
⑵对配对资料的分析：一般用配对t 检验，其检验假设为：差值的总体均数为0即μd =0。
计算统计量的公式为：t=ns 0d d-，υ=n-1式中d 为差值的均数；s d 为差值的标准差；n 为对子数。
⑶关于自身对照（同体比较）的t 检验：①在医学研究中，我们常常对同一批患者治疗前后的某些生理、生化指标进行测量以观察疗效，对于这些资料可以按照配对t 检验。
统计学t检验简介(六)
检验的步骤:
(1)提出假设 H : 38, H1 : 38
(2)计算统计量的值
t
X X
42 38 5.7
3.365
n 1 24 1
(3)确定检验的形式(右尾检验)
(4)统计决断 t 3.365** t230.01 2.500
所以在0.01显著性水平上,拒绝初始假设,接 受备择假设.即:这一届初一学生的自学能力极 其显著地高于上一届.
(4)统计决断
df=20-1=19 t=2.266*> t190.05 2.093
所以在0.05水平上拒绝初始假设,接受备择假设,即该校 初三英语平均分数与全区平均分数有本质区别,或者说, 它不属于平均数为65的总体.
某校上一届初一学生自学能力平均分数 为38,这一届初一24个学生自学能力平均 分数为42,标准差为5.7,假定这一届初一 学生的学习条件与上一届相同,试问这一 届初一学生的自学能力是否高于上一届?
Z
X
63 68 8.6
3.94
确定检验的形式（采用左尾检验） n
46
统计决断
所以在0.01水平上拒
绝 ，接受
，即该校入学考试数学的平均分极其显著地低于全
市的[自平己均总分结数单。侧Z检验的H统3 .计94决** 断 规2H.31则3。 Z] 0.01
Z0.05 1.65
对12名来自城市的学生与14名来自农村的学生进 行心理素质测验，试分析城市学生与农村学生心 理素质有无显著差异。
对12名学生进行培训之后，其培训前后某项心理 测试得分如表5.1所示，试分析该培训是否引起 学生心理变化。
均值比较的概念
t检验临界值表(t-test)-t检验表
t < t (df )0.05
5、根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。
T检验举例说明
例如，T检验可用于比较药物治疗组与安慰剂治疗组病人的测量差别。理论上， 即使样本量很小时，也可以进行T检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的 样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以 通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行 F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，只好使用非参数检验代 替T检验进行两组间均值的比较。
2）如果要评断两组样本平均数之间的差异程度，其统计量t值的计算公式为：
3、根据自由度df=n-1，查t值表，找出规定的t理论值并进行比较。理论值差异的显著 水平为0.01级或0.05级。不同自由度的显著水平理论值记为t(df)0.01和t(df)0.05 4、比较计算得到的t值和理论t值，推断发生的概率，依据下表给出的t值与差异显 著性关系表作出判断。
例1 难产儿出生体重
一般婴儿出生体重μ0 = 3.30（大规模调查获得），问相同否？ 解：1.建立假设、确定检验水准α H 0:μ = μ0 （难产儿与一般婴儿出生体重的总均数相等；H 0无效假设，null （难产儿与一般婴儿出生体重的总均数不等；H 1备择假设，alternative 双侧检验，检验水准:α = 0.05 2.计算检验统计量
P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有 差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同
假设检验和可信区间的关系 结论具有一致性 差异：提供的信息不同
区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出 H0成立与否的概率
独立样本t检验 公式原理
独立样本t检验公式原理独立样本t检验（Independent samples t-test）是一种统计方法，用于比较两个独立样本的均值是否显著不同。
它的基本原理是通过计算两个样本的平均值和方差来得出结论。
在进行独立样本t检验之前，我们需要满足一些前提条件，包括两个样本是独立的、符合正态分布以及两个样本具有相等的方差。
独立样本t检验的公式如下：t = (x1 - x2) / sqrt(s1^2/n1 + s2^2/n2)其中，t表示t值，x1和x2分别表示两个样本的平均值，s1和s2分别表示两个样本的标准差，n1和n2分别表示两个样本的样本容量。
t值的计算基于两个样本的差异以及样本的方差。
在计算t值之后，我们需要利用t分布表来确定是否存在显著差异。
t分布表中的数值代表不同自由度和显著水平下的t临界值。
自由度的计算公式为df = n1 + n2 - 2，其中n1和n2分别表示两个样本的样本容量。
显著水平通常设置为0.05，也就是95%的置信水平。
一般来说，如果计算得到的t值小于t临界值，那么两个样本的差异不具有统计学上的显著性，我们就不能拒绝原假设，即两个样本的均值是相等的。
相反，如果计算得到的t值大于t临界值，我们可以拒绝原假设，即两个样本的均值是显著不同的。
需要注意的是，独立样本t检验只是一种比较均值差异的方法，不能确定两个样本的均值具体相差多少。
如果我们对两个样本的均值差异感兴趣，可以利用置信区间进一步推断。
例如，假设我们想要比较两个班级的学生数学成绩是否显著不同。
我们从第一个班级抽取了30名学生的成绩样本，得到平均分为80分，标准差为10分；从第二个班级抽取了40名学生的成绩样本，得到平均分为75分，标准差为12分。
我们可以利用独立样本t检验来得出结论。
首先，我们计算t值：t = (80 - 75) / sqrt((10^2/30) + (12^2/40)) = 2.08然后，我们查阅自由度为68（df = 30 + 40 - 2 = 68）的t分布表，对应显著水平为0.05，找到临界值为1.997。
t检验总结
t检验总结t检验是统计学中常用的一种假设检验方法，用于判断两组数据之间是否存在显著差异。
在实际应用中，t检验在医学、生物学、社会科学等领域被广泛使用。
本文将对t检验的原理、应用以及注意事项进行总结，旨在使读者对t检验有一个全面的了解。
一、t检验的原理及公式t检验是基于样本均值之间的差异来判断总体均值是否有显著区别的一种假设检验方法。
主要应用于两组样本的均值比较。
不同于z 检验，t检验适用于小样本（样本量较小）的情况。
t检验的基本原理是，计算两组样本的均值差异，然后根据样本的方差和样本量来估计总体均值之间的差异是否显著。
计算t值的公式如下：t = (x1 - x2) / (s√(1/n1 + 1/n2))其中，x1和x2分别为两组样本的均值，s为样本的标准差，n1和n2为两组样本的样本量。
通过计算t值，可以与t分布表中的临界值进行比较，从而判断两组样本均值之间的差异是否显著。
二、t检验的应用场景t检验在实际应用中具有广泛的应用场景。
以下是一些典型的应用场景：1. 医学研究：在药物的临床试验中，常用t检验来比较接受不同治疗方法的患者之间的效果差异。
2. 社会科学：在调查研究中，t检验可以用来比较不同群体之间的某种特征的差异，如男性与女性在某项指标上的差异。
3. 生物学：在实验室研究中，t检验可用来比较不同处理组的实验结果是否存在显著差异。
4. 工程领域：在质量控制方面，可以使用t检验来判断两种质量控制方法的差异是否显著。
以上仅是一些常见的应用场景，实际上t检验在各个领域都有广泛的应用。
三、t检验的注意事项在进行t检验时，需要注意以下几点：1. 样本的随机性：确保样本是随机抽取的，以减少抽样偏差对结果的影响。
2. 样本的独立性：确保样本之间是相互独立的，即一个样本的观测值不受另一个样本的影响。
3. 正态分布假设：在t检验中，通常假设两个总体是正态分布。
如果数据的正态性不满足，可以使用非参数检验方法。
4. 方差齐性假设：t检验中还需要满足方差齐性假设，即两组样本的方差相等。
student’s t检验 α= 0.05的意思
一、概述在统计学中，t检验被广泛用于比较两组数据的平均值是否具有显著差异。
在进行t检验时，一个重要的参数就是显著性水平α，通常取值为0.05。
本文将介绍关于学生t检验中α=0.05的含义。
二、学生t检验的基本原理学生t检验是以其发明者威廉·塞德里克·高斯特德的姓氏命名的。
它是一种用于检验两组数据的均值是否有显著性差异的统计方法。
在实际应用中，往往需要从总体中抽取一定数量的样本进行观察和分析，t检验就是用于对这些样本进行假设检验的方法之一。
它的基本原理是利用样本数据所得的统计量与设定的显著性水平进行比较，以确定总体均值是否存在显著差异。
三、显著性水平α的含义1. 显著性水平α的定义显著性水平α是用来判断样本统计量是否有统计显著性的临界值。
在进行假设检验时，我们会设定一个显著性水平，通常取值为0.05或0.01。
当我们进行t检验时，我们会用样本数据计算出t值，然后参照t分布表找到对应的临界值，再比较t值和临界值的大小来判断研究结果是否具有统计显著性。
2. α=0.05的含义当我们设定显著性水平α=0.05时，意味着我们愿意接受在一百次相同实验中，高于该水平的错误结论出现不超过5次的风险。
换言之，如果我们进行一次t检验，而结果的p值小于0.05，则我们可以拒绝零假设。
这意味着我们可以有95的置信水平来接受备择假设，即在总体中存在着显著差异。
四、α=0.05常见应用场景1. 医学研究在医学研究中，α=0.05常常被用来判断新药物或治疗方法的疗效。
当某种新药物的临床试验结果显示其治疗效果的p值小于0.05时，我们可以认为该药物在总体裙体中具有显著疗效。
2. 市场调研在市场调研领域，α=0.05常被用来判断不同广告策略或产品包装对用户购物行为的影响。
当市场营销人员对不同的广告策略进行A/B测试后，根据t检验结果p值的大小来判断哪种策略对用户具有显著的影响。
3. 教育研究在教育研究中，α=0.05常用来判断不同教学方法对学生学习成绩的影响。
t检验f检验及公式
T 检验F 检验及公式（一）t 检验当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量n <30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。
t 检验是用t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
t 检验分为单总体t 检验和双总体t 检验。
1.单总体t 检验单总体t 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显著。
当总体分布是正态分布，如总体标准差σ未知且样本容量n <30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。
检验统计量为：X t μσ-=。
如果样本是属于大样本（n >30）也可写成：X t μσ-=。
在这里，t 为样本平均数与总体平均数的离差统计量； X 为样本平均数； μ为总体平均数； X σ为样本标准差；n 为样本容量。
例：某校二年级学生期中英语考试成绩，其平均分数为73分，标准差为17分，期末考试后，随机抽取20人的英语成绩，其平均分数为79.2分。
问二年级学生的英语成绩是否有显著性进步？检验步骤如下：第一步 建立原假设0H ∶μ=73 第二步 计算t 值79.2731.6317X t μσ--=== 第三步 判断因为，以0.05为显著性水平，119df n =-=，查t 值表，临界值0.05(19) 2.093t =，而样本离差的t =1.63小与临界值2.093。
所以，接受原假设，即进步不显著。
2.双总体t 检验双总体t 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
双总体t 检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。
二是独立样本平均数的显著性检验。
各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。
该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
现以相关检验为例，说明检验方法。
研究生医学统计学-两样本定量资料的比较
1、建立检验假设，确立检验水准
H
0：
2 1
2 2
,
H1
:
2 1
2 2
(双侧）
0.1
2、计算统计量：
F
SS（1222 (较较大小））
4.202 1.352
9.87
1 81 7
2 12 1 11
3、确定P值，做出统计推断 P值的意义：如果总体状况和H0一致，统计量获得现有数
1147.30
454.97
7
980.01
1379.59
399.58
8
691.01
1091.46
400.45
9
910.39
1360.34
449.95
10
568.56
1091.83
523.27
11
1105.52
1728.03
622.51
12
757.43
1398.86
641.44
1、建立检验假设，确立检验水准 H0：d 0 H1 : d 0 0.05
23 2
53 5
33 3
150
j
第六章 两样本定量资料的比较
第一节 配对设计定量资料的比较 第二节 两组独立样本的比较 第三节 两组二项分布资料的比较 第四节 两组Possion分布资料的比较
一、两组独立样本资料的t检验 条件：两小样本均来自正态总体且方差齐
正态性检验 方差齐性检验
表6-3 两种药物治疗贫血患者结果
治疗 药物
血红蛋白增加量/g•L-1
新药 30.5 21.4 25.0 34.5 33.0 32.5 29.5 25.5 24.4 23.6 组
统计学中的t检验
统计学中的t检验统计学中的t检验是一种常用的统计方法，用于比较两组数据之间的平均值是否存在显著差异。
本文将对t检验的原理、步骤以及在实际应用中的注意事项进行详细介绍。
一、 t检验的原理t检验是由英国统计学家威廉·塞奇威克（William Sealy Gosset）于1908年提出的，他以“学生”（Student）的笔名发表了相关研究。
t检验基于正态分布的假设，通过比较样本均值之间的差异和样本的变异程度来判断总体均值之间是否存在显著差异。
二、 t检验的步骤1. 确定假设：在进行t检验前，需要先明确研究者感兴趣的问题，并对该问题进行假设。
通常有零假设（H0）和备择假设（Ha）两种。
2. 收集数据：根据研究问题的需要，收集两个或多个样本的数据，并记录下来。
3. 计算统计量：根据收集到的数据，计算出每个样本的均值、标准差和样本量。
然后，通过差异度量（例如，t值）来比较样本均值之间的差异。
4. 计算临界值：根据所选的显著性水平和自由度，查找t分布表并找出对应的临界值。
5. 做出决策：根据计算得到的统计量和临界值，比较两者的关系，判断是否拒绝零假设。
6. 结果解释：根据决策的结果，对显著性差异进行解释，得出结论。
三、 t检验的应用注意事项1. 样本的独立性：t检验要求样本之间是相互独立的，即样本之间的观测值不会相互影响。
在实际应用中，需要确保样本的独立性，避免重复采样或使用相关联的数据。
2. 正态分布假设：t检验基于正态分布的假设，要求样本的分布接近正态分布。
因此，在进行t检验前需对数据进行正态性检验，并选择合适的方法对非正态分布数据进行转化或者采用非参数检验。
3. 方差齐性假设：t检验还要求样本方差齐性，即不同样本的方差应该是相等的。
如果方差不齐，则可能导致结果的偏误。
在进行t检验前，需要进行方差齐性检验，并根据结果采用适当的方法进行数据处理。
4. 样本量的确定：合理确定样本量是进行t检验的重要一步。
假设检验例题 (5)
假设检验例题引言假设检验是统计学中常用的一种推断方法，用于判断一个统计推断的结论是否可靠。
通常，假设检验的过程包括假设的设定、对样本数据的收集和分析、推断的结论以及结果的解释。
本文将通过一个具体的例子，详细介绍假设检验的步骤和方法。
例题背景假设某家电公司声称他们生产的电视机平均使用寿命超过5年。
我们对该公司的50台电视进行了检测，并记录下每台电视使用的寿命。
现在我们的任务是根据样本数据，判断该公司声称的平均使用寿命是否可信。
假设的设定在进行假设检验之前，我们需要先设定原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设通常是我们需要验证的观点，备择假设则是对原假设的否定。
对于本例，我们的原假设是：该家电公司生产的电视机平均使用寿命超过5年。
备择假设是：该家电公司生产的电视机平均使用寿命不超过5年。
数据收集与分析现在我们已经有了50台电视机的使用寿命数据，下面是样本数据的统计信息：•样本均值（x̄）: 5.2年•样本标准差（s）: 0.8年接下来，我们需要选择一个适当的假设检验方法。
根据样本数量和总体标准差是否已知，我们可以选择使用t检验或者z检验。
由于总体标准差未知，我们将选择使用t检验。
在进行t检验前，我们还需要设定显著性水平（α），它表示我们能够接受原假设的风险。
常用的显著性水平有0.05和0.01。
在本例中，我们选择α为0.05，意味着我们能够接受5%的错误率。
推断的结论现在我们可以进行假设检验了。
根据样本数据和设定的假设，我们可以计算出t值。
根据t值和t分布的临界值，我们可以判断是否拒绝原假设。
首先，我们计算出t值的公式如下：t值公式t值公式其中，x̄表示样本均值，μ表示总体均值，s表示样本标准差，n表示样本数量。
我们将通过计算得到的t值与t分布的临界值进行比较。
根据t检验的临界值表，当自由度为49（即n-1=50-1）时，对应的双侧检验的临界值约为2.01。
假设计算得到的t值为3.0，显著性水平为0.05。
医学统计学第八章-t检验
随机数：206 126
……
试验
对照
试验
对照
对照
试验
对子号
试验组
对照组
1
门诊6
门诊1
2
门诊4
门诊2
3
门诊3
门诊5
……
……
试验组与对照组的两个观察对象均按照一定的条件配成对子， 同一对子中的“混杂”因素在二者间几乎相同；而在不同对子 间这些“混杂”因素则有可能差别很大
01
02
03
单样本资料的t检验
单样本资料的t检验
P/ 2
P / 2
t39
0
-2.023
2.023
-1.294
1.294
1/2α
1/2 α
由于t=-1.294>t0.05/2,35=-2.023，因此虽然无法准确得出P值，但仍然可以推断P>0.05（经过计算机软件得出结果P=0.203 ）
在a=0.05的水准上，不拒绝H0，尚不认为农村新生儿的出生体重与该地平均水平不同。
2
样本对应的总体均数等于3.36，仅仅是由于抽样误差所致这种差别；
3
非抽样误差，二者的确有别？
4
两种情况只有一个是正确的，且二者必居其一，需要我们作出推断。
单样本资料的t检验
H0：＝3.36，农村新儿体重与该地平均水平相同
H1：≠3.36，二者不同 （有可能高也有可能低，总之不相等即可）
检验水准a=0.05(双侧)
02
假设检验与区间估计的关系
2.018
前面阐述了方差齐性的情况下，如何进行两个样本均数比较的t检验
如果方差不齐，很多学者建议在这样的情况下采用自由度校正的方法计算t分布的概率，或者直接采用非参数检验
统计学t检验简介
61，67，69，73，59，71，53， 69。
假设中学男生的心率服从正态分布
分析
一般男生作为一个已知总体，其心率服 从正态分布，该心率的总体均数， u0 =74 次/分。
常年参加体育锻炼的男生作为一个未知 总体，其心率服从正态分布，通过随机抽样 ，得到该心率的总体均数u的估计值为65.6 次/分，标准差S=7.2次/分，样本量n=16。
自由度df=n-1=15， a=0.05可查表得双侧临界 值：
|t|=4.65>2.131，即P<0.05。所以按 a=0.05的水准，拒绝H0，接受H1，差异显著， 有统计学意义。认为常年参加体育锻炼的男生 的心率与一般男生的不同。
根据样本均数和专业知识得到一个专业结论 ：
单一样本t检验
例题5-1 已知中学一般男生的心率平均值为
检验方法，并根据选择的方法计算相应统计量 。
3.确定概率P值和做出统计推断 根据计算的统计量确定P值，用P值与检验水准a
进行比较，根据比较的结果作出统计推断：
如果P≤ a，则拒绝H0，接受H1。 如果P＞ a，则接受H ，拒绝H
例题
例题5-1 已知中学一般男生的心率平均值为
74次/分。在某地区中学生随机抽取常年 参加体育锻炼的男生16名，测得他们的心 率（次/分）如下：
( S12 )2
(
S
2 2
)2
2
n1＋1 n2＋1
n1 n2
n1 1 n2 1
(1.362 0.702 )2
20
（1.362 ）2
20 ( 0.702 ）2
2
29.4
20 20
独立样本t检验制表
独立样本t检验制表引言独立样本t检验是一种用于比较两组样本均值是否存在显著差异的统计方法。
在进行独立样本t检验时，我们需要制表来展示计算结果和相关统计量。
本文将详细介绍独立样本t检验的制表方法，并以实例演示相应的步骤和结果。
独立样本t检验概述在统计学中，独立样本t检验用于比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。
常见的应用场景包括比较不同治疗组的疗效、不同实验组的效果等。
独立样本t检验的原假设是两组样本均值相等，备择假设是两组样本均值不相等。
独立样本t检验步骤进行独立样本t检验时，通常需要以下步骤：步骤一：确定假设在进行独立样本t检验前，我们需要明确研究问题，并根据研究问题设定相应的原假设和备择假设。
例如，原假设可以是两组样本均值相等，备择假设可以是两组样本均值不相等。
步骤二：收集数据在进行独立样本t检验前，我们需要收集两组独立样本的数据。
数据可以是定量数据，也可以是定性数据。
步骤三：计算样本均值和标准差在进行独立样本t检验前，我们需要计算两组样本的均值和标准差。
均值表示样本的集中趋势，标准差表示样本的离散程度。
步骤四：计算t值和自由度在进行独立样本t检验时，我们需要计算t值和自由度。
t值是用来衡量两组样本均值差异的统计量，自由度是用来确定t值在t分布中的位置。
步骤五：确定显著性水平和临界值在进行独立样本t检验时，我们需要确定显著性水平和临界值。
显著性水平用来判断研究结果的统计显著性，临界值用来与计算得到的t值进行比较。
步骤六：比较t值和临界值在进行独立样本t检验时，我们将计算得到的t值与临界值进行比较。
若t值大于临界值，则拒绝原假设，认为两组样本均值存在显著差异；若t值小于临界值，则接受原假设，认为两组样本均值没有显著差异。
独立样本t检验制表独立样本t检验制表是一种将独立样本t检验计算结果以表格的形式展示出来的方法。
一个典型的独立样本t检验制表应包含以下内容：表头表头应包含研究问题的的描述、原假设和备择假设。
t检验
x1
x2 )
S x x 1 2
方差齐性检验 (homogeneity of variance
test)
查附表3F界值表。
附表3
方差不齐时
t
'
检验统计量为：
X1 X 2 s s n1 n 2
2 1 2 2
1 n1 1, 2 n2 2
Ⅰ类错误：如果实际情况与H0一致，仅仅由 于抽样的原因（偶然性），使得统计量的观察值 落到拒绝域（t值较大），从而实际上成立的H0 遭到拒绝，导致推断结论错误。这样的错误称为 Ⅰ类错误。 Ⅱ类错误：如果实际情况与H0不一致，也仅 仅是抽样的原因，使得统计量的观察值落到接受 域，从而实际上不成立的H0未被拒绝，则导致 了另一种推断错误。这样的错误称为Ⅱ类错误。
本章总结
conclusion
特点
控制较多的个体变异，可比性好， 常用于个体变异较 大的资料。
类型
1. 2. 将受试对象配成特征相近的对子，随机接受两种处理； 同一受试对象或同一份样品分成两份，随机分别接受不同处理；
3.
同一受试对象处理前后的结果比较。
配对设计下的数据具有一一对应的特征，人们关心 的变量是对子的效应差值而不是各自的效应值。把 两种处理后的数据之差看作处理效果的一个样本， 假定这种差值服从正态分布，那么其总体均数为0， 即表明该处理没有作用。问题转化为单组完全随机 化设计资料总体均数为零的检验。
单样本t检验
One sample t-test
试验设计
一组样本均数（代表未知总体均数）与已知总体均 数（一般为理论值、标准值或经过大量观察所 得稳定值等）的比较。
X 0 X 0 t , df n 1 SX S n
统计学课件之参数估计、t检验、统计图表制作
（4）正确理解实际意义与统计学意义的区别 假设检验的结果并不表示专业上的实际意义, 只能反映两者是否相 同。
sp
p(1 p) n
4.1总体均值的区间估计
2
X Z 2
n
X t 2
S n
实际应用最多，往往总体均数 未知，在大样本时t可由Z取代
X Z 2
n
根据中心极限定理得到的近似结
果。 未知时用s估计。
4.2 总体率的区间估计
当nπ及n（1-π）均大于5时，可认为样本率p的分布服从近 似正态分布。
6.假设检验
6.1 假设检验的原理及步骤
（1）假设检验的意义 判断样本与总体之间或样本与样本之间的差异别是否是总体的差异 还是由于抽样误差的影响。 （2）假设检验的原理 小概率事件实际不可能性原理 （3）基本思想 反证法
（3）假设检验的步骤
①建立假设。假设包括无效假设H0和备择假设H1；备择假设有单侧和双 侧两种情况，实际中根据专业知识判断。
6.2 u检验
（1）基本前提： ①样本数据服从正态分布和已知总体方差 ②总体方差未知但样本很大（n≥50） （2）统计量计算： 单个样本均数u检验 u X 0
0 n
两个独立样本均数u检验：
u
X1
X2
X1 X2
6.3 假设检验中的两类错误
统计假设检验的是根据 “小概率事件实际不可能性原理”来否 定或接受无效假设的， 所以不论是接受还是否定无效假设，都没有 100%的把握。也就是说，在检验无效假设时无论是接受还是拒绝原假 设都会犯错误。