4.2 平均数的假设检验
假设检验PPT课件
60 62.5 65 67.5 70 72.5 75
b
H0 不真
67.5 70 72.5 75 77.5 80 82.5
两类错误是互相关联的, 当样本容 量固定时,一类错误概率的减少导致另 一类错误概率的增加.
b a
要同时降低两类错误的概率a b,或 者要在 a 不变的条件下降低 b,需要增
加样本容量.
(二)备择假设(alternative hypothesis),与原假设相对立(相反)的假设。 一般为研究者想收集数据予以证实自己观点的假设。 用H1表示。 表示形式:H1:总体参数≠某值 (<) (>)
例:H1: 0
(三)两类假设建立原则 1、H0与H1必须成对出现 2、通常先确定备择假设,再确定原假设 3、假设中的等号“=”总是放在原假设中
•
P>α时,H0成立
多重检验及校正
在同一研究中,有时我们会用到二次或多次显著 性检验,从上表可以看出,如果我们将显著性水平确 定为α=0.05水平,做一次显著性检验后我们只能保证 有95%的研究结果与真值是一致的;如果做两次显著 性检验后,研究结果与真值的符合程度就会降至 95%*95%=90.25,当我们进行5次显著性检验后,就 会降至77.4%,即在5次显著性检验后,由α水平所得 到的显著性检验结果的可靠性只有3/4的可靠性。
用于处理生物学研究中比较不同处理效应 的差异显著性。
数据资料中,两个样本的各个变量从各自 总体中抽取,两个样本之间变量没有任何关 联,即两个抽样样本彼此独立,不论两个样 本容量是否相同。
方法1:两个总体方差都已知(或方差未知大样本)
• 假定条件
– 两个样本是独立的随机样本
– 两个总体都是正态分布 – 若不是正态分布, 可以用正态分布来近似(n130和
假设检验的原理和方法
根据研究设计的类型和统计推断的目的选 择使用不同的检验方法。
例:
x
126 0
2
2
240
40
x
n
6
uu==xx-x-x
=
136-126 √40
= 1.581
P( u >1.581)=2×0.0571=0.1142
4、作出推断结论:是否接受假设
小 概
P> 可能正确
率
原
理 P< 可能错误
接受H0 否定HA 否定H0 接受HA
18.83 = 1.64
8-1
35.2 - 34
t=
0.58
1.64 Sx =
8
= 2.069
= 0.58
高于当地良种?
df = 7 时 t 0.05= 1.895
|t | > t0.05,P < 0.05
否定 H0: 34 g,即新引进品种的千粒重显著比当地良种千粒重高。
四、两类错误
Ⅰ
Ⅱ
0
a虽然是一很小的概率值如0.01,但并不等于0,只
• 思考: P81 习题4.1,4.2,4.3
两尾测验,选择备择假设HA: 0。
一般认为,两尾测验较为稳妥,对结果考虑的思路 较宽,故很常用。
P(-1.96x <x< +1.96x) =0.95 双尾检验
(two-sided test)
左尾 0.025
否定区-1.96x
0.95
0.025 右尾
0 接受区
+1.9否6定x 区
临界值: + ux
例:某地区的当地 小麦品种一般亩产 300kg,标准差 75kg。现有新品种 通过25个小区的试 验,获得其平均产 量为330kg/亩,新 品种与当地品种是 否有显著差异?
总体均数的假设检验
$number {01}
目 录
• 引言 • 假设检验的基本原理 • 总体均数的假设检验方法 • 实例分析 • 总结与展望
01 引言
目的和背景
确定样本数据是否与假设的总体均数 存在显著差异,从而对总体均数进行 假设检验。
在科学实验、统计学、医学研究等领 域广泛应用,用于评估样本数据是否 支持或拒绝关于总体均数的假设。
配对样本均数假设检验实例
总结词
配对样本均数假设检验用于比较同一组研究对象在不同条件下的均数是否存在统计学显 著性差异。
详细描述
例如,为了比较同一组患者在接受两种不同治疗措施前后的改善程度,研究者收集了患 者的基线数据和接受不同治疗措施后的数据,并计算出各自治疗组的平均改善程度。然 后,研究者使用配对样本均数假设检验来比较同一组患者在不同治疗措施下的平均改善
概念简介
假设检验是一种统计推断方法,通过 检验样本数据是否符合某个假设,从 而对总体参数进行推断。
它基于概率论原理,通过计算样本数 据与假设的总体参数之间的差异,评 估这种差异是否具有统计学上的显著 性。
02
假设检验的基本原理
假设检验的步骤
建立假设
根据研究目的,提出一个关于总 体参数的假设,通常包括零假设 和备择假设。
收集样本数据
从总体中随机抽取一定数量的样 本,并记录样本数据。
确定检验水准
选择合适的检验水准,如α和β, 以平衡第一类和第二类错误的概 率。
计算统计量
根据样本数据计算适当的统计量, 如t值、Z值或χ^2值。
假设检验的类型
1 2
3
单样本均数检验
比较一个样本均数与已知总体均数或正常值范围。
两样本均数比较
统计学题库及题库答案
统计学题库及题库答案统计学题库及题库答案) B 、进⾏调查的时间 D 、调查资料报送的时间2、对某城市⼯业企业未安装设备进⾏普查,总体单位是()A 、⼯业企业全部未安装设备B 、企业每⼀台未安装设备C 、每个⼯业企业的未安装设备D 、每⼀个⼯业企业 3、对⽐分析不同性质的变量数列之间的变异程度时,应使⽤()。
A 、全距 B、平均差C、标准差D、变异系数4、在简单随机重复抽样条件下,若要求允许误差为原来的2/3,则样本容量()A 、扩⼤为原来的 3倍B 、扩⼤为原来的 2/3倍C 、扩⼤为原来的 4/9倍D 、扩⼤为原来的2.25倍5、某地区组织职⼯家庭⽣活抽样调查,已知职⼯家庭平均每⽉每⼈⽣活费收⼊的标准差为可靠程度为0.9545,极限误差为1元,在简单重复抽样条件下,应抽选()。
A 、576 户B 、144 户C 、100 户D 、288 户6、当⼀组数据属于左偏分布时,则()A 、平均数、中位数与众数是合⽽为⼀的B 、众数在左边、平均数在右边C 、众数的数值较⼩,平均数的数值较⼤D 、众数在右边、平均数在左边7、某连续变量数列,其末组组限为 500以上,⼜知其邻组组中值为480,则末组的组中值为()A 、 520 B、 510C、 500D 、 4908、⽤组中值代表组内变量值的⼀般⽔平有⼀定的假定性,即()A 、各组的次数必须相等B 、变量值在本组内的分布是均匀的C 、组中值能取整数D 、各组必须是封闭组9、 XjX 2’…,X n 是来⾃总体的样本,样本均值 X 服从()分布A 、N(F 2)B.、N(0,1)C 、N(n 巴nb 2)N(=)D 、n10、测定变量之间相关密切程度的指标是()A 、估计标准误B 、两个变量的协⽅差C 、相关系数D 、两个变量的标准差⼆、多项选择题(每题 2分,共10分)1、抽样推断中,样本容量的多少取决于()。
A 、总体标准差的⼤⼩B 、允许误差的⼤⼩c 、抽样估计的把握程度 D 、总体参题库1、单项选择题(每题 2分,共20分)1、调查时间是指( A 、调查资料所属的时间 C 、调查⼯作的期限12元,要求抽样调查的数的⼤⼩ E 、抽样组织形式2、抽样估计中的抽样误差(A 、是不可避免要产⽣的B 、是可能通过改进调查⽅式来消除的C 、是可以事先计算岀来的D 、只能在调查结束后才能计算的E 其⼤⼩是可能控制的3、在什么条件下,加权算术平均数等于简单算术平均数()。
单因素随机区组试验设计-东北农业大学植物科学与技术试验教学中心
东北农业大学本科课程教学大纲课程名称:田间试验与统计方法英文名称:Field Experiment and Statistic-method 课程编号:01600008j适用专业:草业科学、植物生产类总学时数:40总学分:2。
5大纲主撰人:李文霞内容简介《试验设计与统计分析》是一门收集整理数据、分析数据, 并根据数据进行推断的科学。
本课程为高等农业院校农学类专业的专业基础课,主要讲授有关田间试验的基本知识和统计分析的基本方法和技能,为学习专业课程奠定基础,使学生具备承担科学试验,正确分析和评价科学试验结果及其可靠性的能力。
教学大纲一、课堂讲授部分(一)分章节列出标题、各章节要点及授课时数(务必将要点写清楚)第1章绪论一、基本内容1.1 农业科学试验的任务和要求1学时1。
1.1 农业科学试验和田间试验1.1。
2 农业科学试验的任务和来源1.1.3 农业科学试验的基本要求1。
2 试验误差及其控制2学时1.2。
1 试验误差1.2.2 试验误差的来源1。
2.3试验误差的控制1.3 生物统计学与农业科学试验1学时1.3。
1 部分生物统计学基本概念1。
3.2 生物统计学的形成与发展1。
3。
3 生物统计学在农业科学试验中的作用和注意问题二、教学目的与要求要求学生掌握农业科学试验的基本要求、试验误差的概念、来源和控制、部分生物统计学的概念,了解农业科学试验的任务和来源、生物统计学在农业科学试验中的作用和注意问题。
三、重点与难点重点:农业科学试验的基本要求、试验误差的概念、来源和控制、部分生物统计学的概念难点:试验误差的概念和生物统计学的基本概念的理解第2章试验的设计和实施一、基本内容2.1 试验方案1学时2.1。
1 试验方案的概念和类别2。
1.2 处理效应2.1。
3 试验方案的设计要点2。
2 试验设计原则1。
5学时2。
2.1 重复2.2。
2 随机排列2。
2.3 局部控制2。
3 小区技术0.5学时2。
3.1 小区2。
张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)配套题库[课后习题](抽样原理及方法)
第14章抽样原理及方法1.什么是抽样误差?什么是最大允许抽样误差?答:任何一个抽样调查都可能产生误差。
调查的总误差可以分为两部分:非抽样误差和抽样误差。
非抽样误差指漏报、错报、测量误差以及在调查结果的登录、汇总等环节上产生的误差,其误差大小很大程度上取决于调查的组织工作是否完善;抽样误差则是根据样本信息来推断总体信息时产生的随机误差。
确定样本容量时应该考虑的因子(1)参数估计在样本平均数的分布中当或0.01时,或2.58。
此时而因此(公式14.14)可以看到,进行平均数的估计时,当α确定后(0.05或0.01),总体标准差σ和最大允许误差d是决定样本容量的两个因子。
2.什么情况下要进行分层抽样,举例说明或以公式证明分层抽样的优点。
答:1.方法(1)分层随机抽样简称分层抽样(stratified sampling或hierarchical sampling)。
具体做法是按照总体已有的某些特征,将总体分成几个不同的部分(每一部分叫一个层),再分别在每一部分中随机抽样。
它充分利用了总体的已有信息,因而是一种非常实用的抽样方法。
(2)对于一个总体究竟应该如何分层,分几层,要视具体情况而定。
总的一个原则是,各层内的变异要小,而层与层之间的变异越大越好,否则将失去了分层的意义。
(3)设总体为N,所需样本容量为n,则如何合理地将n分配在各层,是分层抽样的一个重要问题。
具体施行过程中有两种方式:①按各层人数比例分配这是在各层内的标准差不知道的情况下常用的分配方式,基本思想是人数多的层多分配,人数少的层少分配。
设各层的人数分别为N1,N2,N3…N k每层应分配的人数为n1,n2,n3…n k。
则如果按人数比例分配,则或任意一层应分配的人数应当为:(公式14.5)②最佳分配(最优配置法)这种分配不但根据各层人数比例,还考虑到了各层标准差。
如果各层内的标准差已知,就应该考虑到标准差大的层要多分配,标准差小的层要少分配。
假设检验的原理和方法
第四章
do
something
第四章 统计推断
统计推断
由一个样本或一糸列样本所得的结果来推断总体的特征
假设检验
参数估计
统计推断的过程
分析误差产生的原因
任务
确定差异的性质
排除误差干扰
对总体特征做出正确判断
第四章
第一节
第二节
第三节
第四节
第五节
330
实例
?
三、假设检验的步骤
治疗前 0 =126 2 =240
N ( 126,240 )
治疗后 n =6 x =136 未知 那么 =0 ? 即克矽平对治疗矽肺是否有效?
例:设矽肺病患者的血红蛋白含量具平均数0=126(mg/L), 2 =240 (mg/L)2的正态分布。现用克矽平对6位矽肺病患者进行治疗,治疗后化验测得其平均血红蛋白含量x =136(mg/L)。
1 、提出假设
对立
无效假设/零假设/检验假设
备择假设/对应假设
0 =
0
误差效应
处理效应
H0
HA
例:克矽平治疗矽肺病是否能提高血红蛋白含量?
检验治疗后的总体平均数是否还是治疗前的126(mg/L)?
本例中零假设是指治疗后的血红蛋白平均数仍和治疗前一样,二者来自同一总体,接受零假设则表示克矽平没有疗效。
可能错误
例:上例中 P=0.1142>0.05所以接受H0,从而得出结论:使用克矽平治疗前后血红蛋白含量未发现有显著差异,其差值10应归于误差所致。
P( u >1.96) =0.05
P( u >2.58) =0.01
数学中的假设检验
数学中的假设检验假设检验是统计学中一种重要的方法,用于对统计样本数据进行推断与判断。
它可以帮助我们判断某个假设是否成立,从而为决策提供依据。
本文将通过介绍假设检验的基本概念、步骤和应用案例,深入探讨数学中的假设检验方法。
一、假设检验的基本概念假设检验是根据样本数据对总体进行统计推断的方法。
它基于两个互为对立的假设:原假设(H0)和备择假设(H1)。
原假设通常是我们认为成立的假设,而备择假设则是我们希望验证的假设。
在进行假设检验时,我们首先假设原假设成立,然后利用统计方法计算出样本数据的观察值,根据观察值与预期值之间的偏差,判断原假设的合理性。
如果观察值与预期值之间的差异显著大于正常情况下的偏差范围,我们就可以拒绝原假设,接受备择假设。
二、假设检验的步骤假设检验包括以下几个基本步骤:1. 确定假设:根据问题的背景和研究目的,明确原假设和备择假设。
2. 选择显著性水平:显著性水平(α)是假设检验中一个重要的参数,用于确定拒绝原假设的标准。
一般情况下,α取0.05或0.01。
3. 计算统计量:根据样本数据,选择合适的统计量进行计算。
常用的统计量有t值、F值和卡方值等。
4. 判断拒绝域:根据显著性水平和统计量的分布特性,确定拒绝原假设的临界值。
5. 比较统计量和临界值:将计算得到的统计量与拒绝域的临界值进行比较,判断是否拒绝原假设。
6. 得出结论:根据比较结果,给出对原假设的结论,并解释其统计意义和实际意义。
三、假设检验的应用案例1. 以某医院为例,研究员想要验证该医院使用的一种新型药物是否比常规药物更有效。
设定原假设为“新型药物不比常规药物更有效”,备择假设为“新型药物比常规药物更有效”。
收集一组患者的数据,比较两组患者接受新型药物和常规药物后的治疗效果,通过假设检验确定是否接受备择假设。
2. 在金融领域,分析师经常使用假设检验来验证股票市场的有效性。
他们可以将原假设设定为“股票市场不存在明显的投资机会”,备择假设设定为“股票市场存在明显的投资机会”。
4.8 假设检验
显著(*)
t ≥ t(df ) 0.01
P ≤ 0.01
在0.01显著性水平 上拒绝H0接受H 1 极其显著(**)
大样本的情况 例如:某年高考某市数学平均分为60,现从参 加此次考试的文科学生中,随机抽取94份试卷, 算的平均分数为58,标准差为9.2,问文科数 学成绩与全市考生是否相同?
Z ≥ 2.33 = Z 0.01
0.01 < P ≤ 0.05 上拒绝H 接受H 0 1
在0.05显著性水平
显著(*)
P ≤ 0.01
在0.01显著性水平 上拒绝H0接受H 1 极其显著(**)
2、未知条件下 σ
小样本的情况 例如:某区初三英语统一测验平均分数为65, 该区某校20份试卷的分数为:72、76、68、 78、62、59、64、85、70、75、61、74、87、 83、54、76、56、66、68、62。问该校初三 英语平均分数与全区是否一样?
如果研究者在0.05(或0.01)的水平上对假设进行检 验,那么,只要样本统计量的值在抽样分布上出现的 概率等于或小于0.05(或0.01),即样本落入了拒绝 区域,就认为小概率事件发生了,应拒绝零假设。 统计学上把这种拒绝零假设的概率称为显著性水平, 用α 表示。
显著性水平越高(α 值越小),越不容易拒绝 零假设,推断的可靠性越大; 显著性水平越低(α 值越大),越容易拒绝零 假设,推断的可靠性越小。
H1 : µ ≠ 66
选择检验统计量并计算其值(Z);
统计决断。
双侧Z检验统计决断规则
Z 与临界值的比较 Z < 1.96 = Z 0.05
P值 检验结果 保留H0拒绝H
1
显著性 不显著
参数估计和假设检验
X
n =16
一般的,当总体服从 N(μ,σ2 )时,来自该总体的容量为n的样本的均值X也服从正态分布,X 的期望为μ,方差为σ2/n。即X~N(μ,σ2/n)。
中央财经大学统计学院*
中心极限定理
f(X)
X
小样本
从均值为,方差为 2的一个任意总体中抽取容量为n的样本,当n充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布。
3,4
3,3
3,2
3,1
3
2,4
2,3
2,2
2,1
2
4,4
4,3
4,2
4,1
4
1,4
4
1,3
3
2
1
1,2
1,1
1
第二个观察值
第一个 观察值
所有可能的n = 2 的样本(共16个)
抽样分布的一个演示:重复抽样时样本均值的抽样分布(3)
各样本的均值如下表,并给出样本均值的抽样分布
x
样本均值的抽样分布
比重复抽样时的必要样本量要小。 式中n0是重复抽样时的必要样本容量。
中央财经大学统计学院*
样本量的确定(实例1)
需要多大规模的样本才能在 90% 的置信水平上保证均值的误差在 ± 5 之内? 前期研究表明总体标准差为 45.
n
Z
E
=
=
=
≈
2
2
2
2
2
2
(1
645)
(45)
(5)
219.2
220
.
向上取整
当 时总体比例的置信区间可以使用正态分布来进行区间估计。(样本比例记为 ,总体比例记为π)
生物统计学两个样本平均数假设检验
生物统计学两个样本平均数假设检验假设检验是一种基于样本数据来进行参数推断的统计方法,其基本思想是根据样本数据对总体参数进行估计,并根据估计结果进行参数假设的判断。
对于两个样本平均数的假设检验,通常分为独立样本和配对样本两种情况。
对于独立样本平均数假设检验,我们需要考虑两组样本来自于同一总体的情况。
首先,我们需要建立假设,通常分为零假设和备择假设。
零假设(H0)表示两个样本的平均数无显著差异,备择假设(H1)表示两个样本的平均数存在显著差异。
接下来,我们需要选择合适的统计检验方法。
当两个样本均为正态分布且方差已知时,可以使用Z检验;当两个样本均为正态分布但方差未知时,可以使用t检验;当两个样本均不服从正态分布时,可以使用非参数检验方法,如Wilcoxon秩和检验。
然后,我们需要计算检验统计量的值。
对于Z检验,检验统计量为差值的标准差除以差值的均值,再除以标准差的平方根。
对于t检验,检验统计量为差值的均值除以差值的标准差除以样本容量的平方根。
对于Wilcoxon秩和检验,检验统计量为两个样本的秩和之差。
最后,我们需要根据显著性水平来进行判断。
显著性水平是我们事先设定的,通常为0.05或0.01、我们可以计算出检验统计量对应的P值,P值表示在零假设成立的情况下,观察到样本数据或更极端情况出现的概率。
当P值小于显著性水平时,我们拒绝零假设,认为两组样本的平均数存在显著差异;当P值大于等于显著性水平时,我们接受零假设,认为两组样本的平均数无显著差异。
配对样本平均数假设检验是用于比较同一组样本在不同条件下的平均数是否存在显著差异。
其检验方法与独立样本平均数假设检验类似,只是在计算检验统计量时需要考虑两个样本之间的配对关系。
总之,两个样本平均数假设检验是生物统计学中常用的一种方法,通过对两组样本数据进行比较来判断它们的平均数是否存在显著差异。
我们需要建立适当的假设、选择合适的统计检验方法、计算检验统计量的值,并根据显著性水平来进行判断。
第四章 第一次课(2+1) 假设检验的原理
本例中零假设是指治疗后的血红蛋白平均数仍和治疗前一样,二者 来自同一总体,接受零假设则表示克矽平没有疗效。
而相对立的备择假设表示拒绝H0,治疗后的血红蛋白平均数和治疗 前的平均数来自不同总体,即克矽平有疗效。
2 、 确定显著水平 能否定H0的人为规定的概率标准称为显著水平,记作。 统计学中,一般认为概率小于0.05或0.01的事件为小概率事件,所以 在小概率原理基础上建立的假设检验也常取=0.05和=0.01两个显著水平 。 3 、选定检验方法,计算检验统计量,确定概率值 根据研究设计的类型和统计推断的目的选择使用不同的检验方法。 例
确定
水准
计算统计量
确定P值并与给定的
比较
做出推断结论。 假设检验的基本逻辑是“小概率事件在一次抽样 中不太可能出现”。 假设检验有两类错误。 假设检验与相应的置信区间估计既能提供等价的 结果,又有各自不同的功能。 假设检验方法很多,每种方法有相应的适用条件。 综合考虑研究目的、设计类型、变量类型、样本 含量等要素之后才能选择合适的假设检验方法。 三、课后练习 1假设检验的理论依据是什么? 2假设检验的两类错误的区别与联系是什么? 3t检验的应用条件是什么? 4假设检验中P值的意义是什么? 5如何确定检验水准? 6如何恰当地应用单侧与双侧检验?
=11头,标准差S1=1.76头;大白猪10头经产母猪产仔平均数
=9.2头,标准差S2=1.549头。能否仅凭这两个平均数的差值
-
=1.8头,立即得出长白与大白两品种经产母猪产仔数不同的结论 呢?统计学认为,这样得出的结论是不可靠的。这是因为如果我们再分 别随机抽测10头长白猪和10头大白猪经产母猪的产仔数,又可得到两个 样本资料。由于抽样误差的随机性,两样本平均数就不一定是11头和 9.2头,其差值也不一定是1.8头。造成这种差异可能有两种原因,一是 品种造成的差异,即是长白猪与大白猪本质不同所致,另一可能是试验 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
第8章 平均数的假设检验
β错误的概率
• 若 在真 左实侧的时β总体错平误均的数概率μ<μ0,拒绝区域
β错误的概率
• 若 (re真gi实on的fo总r体re平je均cti数onμ)在<双μ侧0,时拒β绝错区误域的
概率
β错误的概率
• 若 在真 右实侧的时β总体错平误均的数概率μ<μ0,拒绝区域
两总体均值之差的假设检验(一)
• 差异是抽样误差还是不同的教学方法导致?
推断过程的几个阶段
• 第一,假设新旧教学方法效果没有显著差 异,成绩差异完全由抽样误差造成;
• 第二,判断成绩差异的相对大小,评价抽 样误差能解释全部成绩差异的可能性;
• 第三,对是否接受第一阶段的假设做出决 断。
• 如果抽样误差能解释全部的成绩差异,则 接受该假设;否则,就拒绝该假设,并选 择接受与其相反的假设。
– 保留了属于不真实的零假设,拒绝正确的备择假设。 – 水平显著差异而认为无显著差异 – 增加样本容量、合理地设定拒绝域,可以减少β错误的
概率。
总体均值的假设检验
已知条件
X~N(μ,σ2 ),或非正 态总体、 大样本, σ2已知
X~N(μ,σ2 ),或非正 态总体、 大样本, σ2未知
假设
H0:μ=μ0 H1:μ≠μ0 H0:μ≥μ0 H1:μ<μ0 H0:μ≤μ0 H1:μ>μ0
从新生产的铜丝中抽取16个样品,测 得其平均折断力为574公斤。
问:能否认为平均折断力无显著变化?
例题
• 某区初三英语测验平均分数为65,该区某 校25份试卷的平均分数和标准差分别为70 和10。问该校初三英语平均分数与全区是 否一样?
例题
• 某市调查大学生在家期间平均每天用于家 务劳动的时间。某教授认为不超过2小时。 随机抽取100名学生进行调查的结果为:平 均时间1.8小时,方差1.69。问:调查结果 是否支持该教授的看法?
SPSS统计分析第4章平均数差异检验
• (3)选择变量:在左边的源变量列表框中选中要进行单一样 本t检验的变量名,单击中间的箭头按钮,使选中的变量进入 右边的“检验变量”列表框中。
• (4)输入检验值:在“检验变量”列表框下方的“检验值”文本 框中填入要进行检验的确定的均值。
• (5)设置置信度、选择缺失值处理方法:单击“选项”按钮, 打开“选项”对话框,如图所示。
• 在统计学上,只能对虚无假设H0进行直接的检验。假设检 验的任务就是先假设H0是真的,然后以此为前提,如果有 不合理的现象出现则说明假设是错误的,即H0为真这一假 设是不成立的,要被拒绝。如果H0为假,就要拒绝H0并接 受H1,则研究者的假设成立;如果H0 为真,就要接受H0并 拒绝H1,则研究者的假设不能成立。这就是统计学上的“反 证法”。H1称为备择假设就是指其是预备当H0被拒绝时以供 选择的。虚无假设和备择假设互相排斥并且只有一个正确
• (7)设置完操作,输出结果。
4.2.4 实例分析:某普通高校本科生自尊平均水平
• 在某普通高校随机抽取152名本科生,运用缺憾感量表对其 自尊水平进行测量,收集测验数据。部分数据如下所示:
1.描述不同性别学生自尊的平均水平
解:在该案例中,因变量是被试的缺憾感量表的得分,即自尊 水平;自变量是被试的性别和专业。要描述不同性别学生的 自尊平均水平,可以直接由均值比较的操作实现。
• (4)选择自变量:在源变量框中选择作为自变量的变量,即 分组变量。单击下面的箭头按钮,该变量进入“自变量列表”框 。首先选择的自变量默认为第一层控制变量,若单击“下一张” 按钮,可以再选择其他变量作为第二层控制变量。
• (5)选择描述性统计量:单击“选项”按钮,出现“选项”对话 框,如图所示。
研究生统计学讲义第3讲总体均数估计和假设检验
所谓小概率原理,就是“在一次试验中,概率很小 (接近于零)的事件认为是实际上不可能发生的事件” 。例如,假设在1000支复方大青叶注射液针剂中只有 一支是失效的,现在从中随机抽取一支,则取得“失 效的那支”概率为1/1000,这个概率是很小的,因此 ,可以认为在一次抽取中是不会发生的,若从中任取 一支恰好为“失效的那支”,我们就有理由怀疑“失 效概率为1/1000”的假设不成立,而认为失效率不是 1/1000,从而否定假设。否定假设的依据就是小概率 原例理4.3。已知正常成年男子脉博平均为72次/分,现随 机检查20名慢性胃炎所致脾虚男病人,其脉博均数 为75次/分,标准差为6.4次/分,能否认为此类脾虚 男病人的脉博快于健康成年男子的脉博?
13
4.单个总体均数的估计 样本均数是总体均数μ的一个 点估计。σ已知时,按(式4-3)计算的统计量服从标 准正态分布,根据标准正态分布的规律
P(-uα/2< u <uα/2) =1-α ,有
σ已知时,正态总体均数μ的双侧(1-α)可信 区间计算公式为(4-7)
而σ往往未知
σ未知时,按(式4-4)计算的统计量服从 t 分布,由t 分布的规律 P(-tα/2<t<tα/2) =1-α
14
有了抽样分布,对任何样本,在预先不知道总体特性
的任何知识时,利用抽样分布可以产生总体均数的置
信区间 .
C
t
0
X
s/ n
t0
1
t0=tα/2
解这个不等式,把关心的参数μ从中间分离出来,就
得到置信度为1-α的总体均数的置信区间为:
X t0 s X t0 s (4-8)
n
n
S
注意-t 0和t 0由自由度n-1和置信水平确定,X 和 n
假设检验的基本原理
6.假设检验旳基本环节
一种完整旳假设检验过程,一般经过四 个主要环节:
⑴.提出假设 ⑵.选择检验统计量并计算统计量旳值 ⑶.拟定明显性水平 ⑷.做出统计结论
练习与思索
假设检验是怎样处理问题旳?
对β错误,则一方面使样本容量增大, 另一方面采用合理旳检验形式(即单侧检验 或双侧检验)来使β误差得到控制。
5 假设旳形式
在拟定检验形式时,但凡检验是否与假 设旳总体一致旳假设检验,α被分散在概率 分布曲线旳两端,所以称为双侧检验。 双侧检验旳假设形式为:
H0:μ=μ0, H1:μ≠μ0
但凡检验不小于或不不小于某一特定条 件旳假设检验,α是在概率分布曲线旳一 端,所以称为单侧检验。 单侧检验旳假设形式为:
X
μ=μ0
保存区 间0.95
μ0 X
从假设总体中抽取旳一切可能样本统计量旳值应该以假设旳总体平均 数为中心形成一种正态分布。这个分布能够提成两个区域。
假如这个样本统计量旳值落在了这个抽样分布中出现概率比较大旳区 域里,这时只好保存零假设,即研究者不得不认可这个样原来自这个假设旳 总体,或者这个样本所属总体与假设总体没有真正旳差别。假如这个样本统 计量旳值落在了抽样分布中出现概率极小旳区域里,根据小概率事件在一次 随机抽样中几乎不可能发生旳原理,研究者不得不推翻这个样本所属总体等 于假定旳总体,或这个样原来自这个假定总体旳假设,同步不得不认可样本 统计量与假设总体旳平均数所存在旳差别并非抽样误差造成旳,而是存在着 本质旳差别,在统计学中又叫做明显性差别。
1.假设
假设检验一般有两个相互对立旳假设。
H0:零假设,或称原假设、虚无假设(null hypothesis)、解消假设;是要检验旳对象之间没
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2和σ 2未知, 1 2
(2)事先不知两种饲料饲养大白鼠增重量孰高孰低, 用双尾检验。
2 2 x1 120 .17 ( g ) s1 451 .97( g ) 2 2 x2 101 .00( g ) s2 425 .33( g )
n1 12 n2 7
(1)假设 H0:σ12=σ22=σ2
3、总体方差σ2未知,且n<30时,可用样本方差s2来代替 总体方差σ2 ,采用 df=n-1的 t检验法
样本(n<30) x
s2
总体
(μ0)
σ2
x t sx
例:某鱼塘水中的含氧量,多年平均为4.5(mg/L),该鱼塘设10 个点采集水样,测定含氧量为:
4.33,4.62,3.89,4.14,4.78,4.64,4.52,4.55,4.48,4.26(mg/L)
x x
1
2
当σ
1
2
和σ 22未知,两样本都为大样本时
( x1 x2 ) ( 1 2 ) u sx x 1 2 s x1 x
2
s s n1 n2
2 1
2 2
H0: μ1=μ2=μ时
N (0,1)
x1 x2 u s x1 x
2
当σ
1
2
和σ 22未知,两样本都为小样本时
认为新育苗方法一月龄体长与常规方法有显著差异。
2、总体方差σ2未知,但n>30时,可用样本方差s2来代替 总体方差σ2 ,仍用u检验法
样本(n>30) x
s2
总体
(μ0)
σ2
x u sx
例:生产某种纺织品,要求棉花纤维长度平均为30mm以上, 现有一棉花品种,以n=400进行抽查,测得其纤维平均长度为
( x1 x2 ) ( 1 2 ) t sx x
1 2
H0: μ1=μ2= μ
x1 x2 t sx x
1 2
df=(n1-1)+(n2-1)=n1+n2-2
2 e
sx
1 x2
s s n1 n2
2 e
2 s12 (n1 1) s2 (n2 1) se2 (n1 1) (n2 1)
分 析
(1)这是两个样本(成组数据)平均数比较的假设检 验,σ 12=σ 22=(6.9d)2,样本为大样本,用u检验。
(2)因事先不知A、B两方法得到的天数孰高孰低,用 双尾检验。
(1)假设
H0:μ1= μ2,即认为两种方法所得天数相同。
HA: μ1≠ μ2 选取显著水平α=0.05
(2)水平 (3)检验
一、一个样本平均数 的假设检验
适用范围:检验某一样本平均数x所属的总体平
均数是否和某一指定的总体平均数0相同。若相 同,则说明该样本属于这个以0为平均数的指定 总体;若不相同,则说明该样本所属的总体与这 个指定总体( 0 )不同,即有显著或极显著差异。
ห้องสมุดไป่ตู้
1、总体方差σ2已知,无论n是否大于30都可采用u检验法
接受H0否定HA
或
否定H0接受HA
成组数据平均数的比较
试 验 设 计
成对数据平均数的比较
成组数据平均数的比较
如果两个样本的各个变量是从各自总体中随机
抽取的,两个样本之间的变量没有任何关联,即两
个抽样样本彼此独立,则不论两样本的容量是否相
同,所得数据皆为成组数据。两组数据以组平均数 作为相互比较的标准,来检验其差异的显著性。 根据两样本所属的总体方差是否已知和样本大 小不同而采用不同的检验方法。
(2)水平
HA: σ12 ≠ σ22
选取显著水平α=0.05
(3)检验
s12 451 .97 F 2 1.063 s2 425 .33
F0.05(11,6) 4.03
(4)推断
F F0.05
两样本方差相等。
(1)假设
H0:μ1= μ2,即认为两种饲料饲养的大白鼠增 重无差异。 HA: μ1 ≠ μ2
认为该次抽样所测结果与多年平均值无显著差别, 属于随机误差。
二、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x2所
属的总体平均数1和2是否来自同一总体。
样本1 X1
总体1 μ1 总体2 μ2
1、提出假设
样本2 X2 无效假设H0: μ1=μ2 ,两个平均数的差值 机误差所引起的;
1 2
x1 x2 t 1.916 sx x
1 2
df=(n1-1)+(n2-1)=17 t 0.05(17) =2.110 P>0.05
(4)推断 在0.05显著水平上,接受H0,否定HA;
认为两种饲料饲养大白鼠的增重无显著差别,属于 随机误差。
3 σ12≠σ22,n1 ≠ n2,采用近似地t检验,即
x
1 x2
1 1 0.598 n1 n2
u
x1 x2
x
1 x2
69 .5 70 .3 1.338 0.598
u < 1.96,P > 0.05
(4)推断 在0.05显著水平上,接受H0,否定HA; 认为两种方法所得黑麦从播种到开花天数没有显著 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
x1 x是随 2
备择假设HA: μ1=μ2 ,两个平均数的差值 x1 x2 除随 机误差外 还包含其真实的差异,即由处理引起的;
2、确定显著水平:0.05或0.01 3、检验统计量
两个样本平均数的差数 x1 x2
(1)样本平均数差数的平均数 = 总体平均数的差数.
x x x x 1 2
(1)假设
H0:μ=μ0=7.25(cm), HA:μ≠μ0
即新育苗方法与常规方法所育鱼苗一月龄体长相同;
(2)水平 (3)检验
选取显著水平α=0.05
x
1.58 0.158 n 100
u
x
x
7.65 7.25 2.532 0.158
u >1.96,P<0.05 (4)推断 否定H0,接受HA;
HA: μ≠ μ0
(2)水平
(3)检验
选取显著水平α=0.05
x
x
n
4.421
s
x
2
( x ) 2 n 0.267
n 1
sx
s 0.084 n
t n 1
x1 0.94 sx
t 0.05(9) =2.262 (4)推断
P>0.05
在0.05显著水平上,接受H0,否定HA;
例:用高蛋白和低蛋白两种饲料饲养一月龄大白鼠,在三个 月时,测定两组大白鼠的增重(g)
高蛋白组:134,146,106,119,124,161,107,83,113,129,97,123
低蛋白组:70,118,101,85,107,132,94
试问两种饲料饲养的大白鼠增重量是否有差别? 分 析
(1)这是两个样本平均数的检验,σ 且为小样本,用t检验。
30.2mm,标准差为2.5mm,
问该棉花品种的纤维长度是否符合纺织品的生产要求?
分 析
(1)这是一个样本平均数的假设检验,因总体σ2未知, n=400 > 30,可用s2代替σ2进行u检验; (2)棉花纤维只有>30mm才符合纺织品的生产要求,因 此进行单尾检验。
(1)假设
H0:μ≤ μ0=30(cm), HA:μ>μ0
测定农大193的蛋白质含量(%)5次,x2=11.7,s22=0.135 检验两品种小麦蛋白质含量是否有显著差异? (1)假设 H0:σ12=σ22=σ2 HA: σ12 ≠ σ22
(2)水平 选取显著水平α=0.05 (3)检验
s12 F 2 12 .01 s2
F0.05(9, 4) 6.00
( x1 x2 ) ( 1 2 ) t sx x 1 2 s x1 x
2
s s n1 n2
2 1
2 2
H0: μ1=μ2=μ时
t (n1 n2 2)
x1 x2 t s x1 x
2
4、作出推断,并解释之
u u u u
或
t t t t
即该棉花品种纤维长度达不到纺织品生产的要求。
(2)水平 (3)检验
选取显著水平α=0.05
sx s 2.5 0.125 n 400
u x 30 .2 30 .0 1.6 sx 0.125
u <1.645,P> 0.05 (4)推断 接受H0,否定HA;
认为该棉花品种纤维长度不符合纺织品生产的要求。
1 2 1 2
(2)样本平均数差数的方差 = 两样本平均数方差之和.
2 x1 x2
2 1
n1
2 2
n2
2 x1
2 x2
x x
1 2
2 1
2 2
n1
n2
样本平均数差数的标准误
2 x1 x2
2 1
n1
2 2
n2
σ12=σ22=σ
2 x1 x2
试检验该次抽样测定的水中含氧量与多年平均值有无显著差别。
分 析
(1)这是一个样本平均数的假设检验,因总体σ2未知, n=10 < 30,可用s2代替σ2进行 t 检验; (2)该次测定的水中含氧量可能>或<多年平均值,用双 尾检验。