07平均数差异的显著性检验

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平均数差异显著性检验

平均数差异显著性检验

独立样本:秩和检验法
适用资料
秩和检验法与参数检验中独立样本的t 检验相对应。当“总体正态” 这一前提不成立,不能使用t检验时以秩和检验法代替t 检验。
计算过程
具体步骤: ① 将两个样本数据混合由小到大进行等级排列(最小的为1等); ② 设 n1 < n2 ,将容量较小的样本( n1 )中各数据的等级相加, 以T表示; ③ 把T值与秩和检验表(附表14)中的临界值比较,若T≤T1 或 T≥T2 ,则表明两样本差异有统计学意义;若T1<T<T2 ,则意味着两样本 差异无统计学意义。
s12 s22 n1 n2
(2)相关样本
Z DX DX SEDX
X X
1 2 1 2
12 22 2r 1 2 n

Z
D X DX SE DX

X
1
X 2 1 2 s12 s 22 2rs1 s 2 n
1
X 2 1 2
2 s12 s2 n 1
(1)两个样本容量均小于10 时(n1 ≤10 , n2 ≤10 )
独立样本:秩和检验法
(2)两个样本容量均大于10 时(n1>10,n2>10) 一般认为当两个样本容量均大于10时,秩和的分 布接近正态分布,其平均数及标准差如下(n1≤n2) :
n n n 1 T 1 1 2 2
配对样本:符号等级检验法(方法二)
(2)当N>25 时 当N>25 时,一般认为T 的分布接近正态分布。 其平均数、标准差分别为:
T
N N 1 4
N N 12 N 1 T 24
T T
因而可以进行Z 检验

《教育统计学》名词解释重点

《教育统计学》名词解释重点

第一章绪论1,教育统计学是运用数理统计学的原理来研究教育问题的一门应用科学。

2,教育统计学分为描述统计、推断统计和实验设计三类。

(1)描述统计:计算集中量(算术平均数、中位数、众数、加权算术平均数、几何平均数、调和平均数)来反映集中趋势;计算差异量(全距、四分位距、百分位距、平均差、标准差、差异系数)反映离散程度;计算偏态量及峰态量反映分布形态;计算相关量(积差相关系数、等级、点二列、二列、四分、C相关系数、肯德尔和谐系数、多系列相关系数)反映一致性程度。

(2)推断统计包括总体参数估计和假设检验两部分。

3,随机现象三个特性:一,一次试验有多种可能的结果,其所有结果是已知的;二,试验之前不能预料那一种结果会出现;三,在相同条件下可以重复试验。

随机事件:随机现象的每一种结果。

随机变量:把能表示随机现象各种结果的变量称之4,总体:是我们研究的具有某种共同特性的个体的总和。

样本数目大于30称为大样本,小于等于30称为小样本。

第二章数据的初步整理1,教统资料来源有经常性资料和专题性资料。

专题性资料包括(1)教育调查。

按调查方法分为现情调查、回顾调查和追踪调查;按调查范围分全面调查和非全面调查(抽样调查和典型调查)。

(2)教育实验。

分为单组实验(指对同一实验对象先后实施两种实验处理)、等组实验(指在甲乙两组条件基本相同的情况下,对之实行不同的实验处理)和轮组实验(指在实验组和对照组分别进行两种实验处理,并且每种处理各重复一次,也即每个或多个单组实验的联合)2,数据的分类。

按来源分为点计数据和度量数据;按随机变量取值情况分为间断型随机变量(取值个数有限、独立的、两个单位之间不能再划分细小单位、一般用整数表示,如优劣程度、品德爱好打分)和连续性随机变量(个数无限、单位之间可以再划分、可以用小数表示如身高体重、完成作业的时间等)。

3,频数分布表制作步骤:求全距;决定组数和组距;决定组限;登记频数。

4,用累计频数表示的频数分布表称为累计频数分布表。

第七章 平均数差异的显著性检验

第七章 平均数差异的显著性检验
第七章 平均数差异的显著性检验
一 平均数差异性检验的基本原理
• 含义: – 平均数差异的显著性检验是指对两个样本平均数之间 差异进行的显著性检验。 • 差异显著的表达: – 两个样本平均数所代表的总体之间的平均数有差异;
– 两样本平均数的差异已不能认为完全是抽样误差造成
的,两个样本平均数分别来自于不同的总体。
σ1、σ2分别表示第一个和第二个变量的总体标准差 r 表示两个变量的相关系数 n 表示样本的容量
一 平均数差异性检验的基本原理
• 2)当两个变量互相独立(相关系数为0)这两个变量之差
平均数标准误,即独立样本平均数之差的标准误:
• n1、n2分别表示第一个和第二个样本的容量

相关样本平均数差异的显著性检验

方差不齐性独立样本平均数差异的 显著性检验
练习
• 课后完成本章练习题。
感谢各位的参与!
1、两个总体均值之差的检验(配对样本的t检验)
• 检验两个相关总体的均值 – 配对或匹配 – 重复测量 (前/后) 利用相关样本可消除项目间的方差 假定条件 – 两个总体都服从正态分布 – 如果不服从正态分布,可用正态分布来近似 (n1 30 , n2 30 )
• •

相关样本平均数差异的显著性检验
• 检验统计量为:
t
X -X s
1 1 2 2 d d
2 2

X -X
1 1
n -1
d
2 2
n n(n - 1)
-
d
2 2
2 2
自由度df =nD - 1
• 有兴趣可以推导

相关样本平均数差异的显著性检验
2、同一组对象情况

第七章 平均数差异的显著性检验

第七章 平均数差异的显著性检验

n
——第一个与第二个变量的总体方差; r——两个变量的相关系数 n——样本的容量(n对相关样本)
2 12 2
10
第一节 平均数差异显著性检验的基本原理
二、平均数之差的标准误 平均数之差的标准误——两个总体标准差已知 2、独立样本——
D

2 1
n1


2 2
n2
n1、n2——第一个与第二个样本的容量
第二节 相关样本平均数差异的显著性检验
一、配对组的情况 例1: 检验的步骤: 分别用平均数差异的标准误的三种不同形式计算t值: ①用D计算
t
D
D D
2
n( n 1)
( D ) / n
2
19
第二节 相关样本平均数差异的显著性检验
一、配对组的情况 例1: 检验的步骤: ②用总体标准差估计值S计算
23
第二节 相关样本平均数差异的显著性检验
二、同一组对象的情况 例1 32人的射击小组经过三天集中训练,训练前后分数如表, 问三天集训有无明显效果?
检验的步骤:
(1)提出假设
H0:μ1≤μ2(或μD≤0) H1:μ1>μ2(或μD>0)
24
第二节 相关样本平均数差异的显著性检验
二、同一组对象的情况 例1 检验的步骤: (2)选择检验统计量并计算其值 ——假定训练前后射击得分是从两个正态总体抽出的相关样 本,那么它们差数的总体也呈正态分布; ——而差数的总体标准差σD未知, ——于是样本的差数平均数与差数的总体平均数的离差统计 量呈t分布。 ——但因差数的数目n=32>30,t分布接近正态,也可以用 Z检验近似处理。
25
第二节 相关样本平均数差异的显著性检验

第七章 平均数差异的显著性检验

第七章 平均数差异的显著性检验


方差不齐性独立样本平均数差异的 显著性检验
练习
• 课后完成本章练习题。
感谢各位的参与!
• •

相关样本平均数差异的显著性检验
• 检验统计量为:
t
X -X s
1 1 2 2 d d
2 2

ห้องสมุดไป่ตู้
X -X
1 1
n -1
d
2 2
n n(n - 1)
-
d
2 2
2 2
自由度df =nD - 1
• 有兴趣可以推导

相关样本平均数差异的显著性检验
2、同一组对象情况
从两个正态总体中抽出的相关样本,差数的总 体也呈正态分布,差数总体标准差未知,则样本差 数平均数与差数总体平均数离差统计量呈t 分布。 但n30,接近正态,可以用Z检验近似处理。
• n1、n2分别表示第一个和第二个样本的容量

相关样本平均数差异的显著性检验
1、两个总体均值之差的检验(配对样本的t检验)
• 检验两个相关总体的均值 – 配对或匹配 – 重复测量 (前/后) 利用相关样本可消除项目间的方差 假定条件 – 两个总体都服从正态分布 – 如果不服从正态分布,可用正态分布来近似 (n1 30 , n2 30 )
自由度自由度dfdf相关样本平均数差异的显著性检验2同一组对象情况从两个正态总体中抽出的相关样本差数的总体也呈正态分布差数总体标准差未知则样本差数平均数与差数总体平均数离差统计量呈t分布
第七章 平均数差异的显著性检验
一 平均数差异性检验的基本原理
• 含义: – 平均数差异的显著性检验是指对两个样本平均数之间 差异进行的显著性检验。 • 差异显著的表达: – 两个样本平均数所代表的总体之间的平均数有差异;

7.平均数差异的显著性检验

7.平均数差异的显著性检验

例:全区物理统一考试,成绩分布服从正态分布, 平均分为 50 ,标准差为 10 。某校一个班 41 人,平均 分 52.5 ,问该班物理成绩与全区平均成绩的差异是 否显著?
双尾检验 σ2已知 总体正态 Z检验
例:某省进行数学竞赛,结果分数分布非正态,总 平均43.5。某县参赛学生168人,平均45.1,标准差 18.7 。试问该县平均分与全省平均分有无显著差异?
第四节 总体平均数的显著性检验
检验统计量确定的因素 1. 样本容量的大小 2. 总体分布形状 3. 总体方差是否已知 总体均值检验统计量主要有 1. z检验统计量 2. t检验统计量
一、总体正态
Z检验 σ2已知
t 检验 σ2未知
SEX
Z

n X 0
SEX
x SEX n 1 X 0
2.规定显著性水平 (1)α =0.05 (2)α =0.01 3.计算检验统计量 4.比较与决策
H 0:
H 1:
检验统计量
1. 根据样本观测结果计算得到的,并据以对原假设 和备择假设作出决策的某个样本统计量
2. 对样本估计量的标准化结果
原假设H0为真
点估计量的抽样分布 3. 标准化的检验统计量
Z检验
Z(CR) <1.645 ≥1.645 ≥2.330
t(CR) <t(n’)0.05 ≥ t(n’)0.05 ≥ t(n’)0.01
P值 >0.05 ≤0.05 ≤0.01
P值
显著性 符号 不显著 显 著 * 极显著 **
显著性 符号
t检验
>0.05 不显著 ≤0.05 显 著 * ≤0.01 极显著 **
0 0
右侧检验
置信水平

第三章 均数差异的显著性检验

第三章 均数差异的显著性检验

S x x
1
2
如果两样本均方已知,则合并均方为:
(n1 1) S (n2 1) S S (n1 1) (n2 1)
2 2 1
2 2
2 2 ( x x ) ( x x ) 1 1 2 2 S2 (n1 1) (n2 1)
S x1 x2
在进行试验设计时,把条件相似的两个供试动物配成一对,每一个对 子内的2个个体在遗传基础、体况、性别等各个方面尽可能地相似,而 对子和对子之间可适当有所不同。每个对子内随机挑选其中一个个体 进入对照组,另外一个个体进入处理组,这样的试验称之为配对试验。 配对试验结束后得到的试验数据就是配对数据。
上一张 下一张 首 页 退 出
t df /(df 2) (df >2)
4.2 t-分布的特点
(1)t分布为对称分布,关于t = 0对称;只有一个峰,峰值在t = 0处;与标准正态分布曲线相比,t分布曲线顶部略低,两尾部稍 高而平 (2)t分布曲线受自由度df 的影响,自由度越小,离散程度越大 (3) t分布的极限是正态分 布。df越大,t分布越趋近于 标准正态分布 当n >30时,t分布与标准正 态分布的区别很小;n >100 时,t分布基本与标准正态分 布相同;n→∞时,t 分布与 标准正态分布完全一致
x t Sx
标准化不再服从标准正态分布
服从t-分布
用t值进行的统计假设检验就称为t-检验(t -test)
◆ 小样本资料的假设检验一般采用t -检验,大样本资料的假 设检验一般采用u -检验
上一张 下一张 首 页 退 出
课堂练习:三秋龄上市螃蟹体重一般为160g,今从洪泽湖捕 获一批三秋龄螃蟹,随机抽取其中16只称重,得体重分别为: 153,160,150,154,169,159,153,153,143,152, 161,162,158,148,157,167,问这批螃蟹长势是否正 常?

07平均数差异的显著性检验

07平均数差异的显著性检验

又如:
某小学为了更有效地训练中年级学生掌握有关 计算机操作的基本技能,特对两种训练方法的有效 性进行了比较研究。在四年级学生中,根据智力水 平、兴趣、数学和语文成绩,以及家庭中有无学习 计算机的机会等有关因素都基本相同的条件下,将 学生匹配成34对,然后把每对学生拆开,随机地分 配到不同的训练组中,经训练后,两组学生考核的 分数如下,问两种不同的训练方法是否确实造成学 习效果上的显著性差异?
性别
男 女
人数
25 28
平均数
92.2 95.5
样本标准差
13.23 12.46
解:1.提出假设
H 0 : 1 2 H1 : 1 2
2.计算检验的统计量
t
X X
1
2
2
2
n n n n 1 X1
2 X2
1
2
n n 2 nn
1
2
12

92.2 95.5
0.917
2、方差不齐性时
方差不齐性独立样本平均数差异的显著性 检验(自学)
第四节 方差齐性检验
定义:对两个总体的方差是否有显著性差异 所进行的检验称为方差齐性(相等)检验。
一、F分布
从方差相同的两个正态总体中,各随机抽 取一个样本,分别求出各自所属总体方差的估 计值,并计算这两个总体方差估计值的比值, 这个比值叫做F比值,用公式表示为:
-1
27
67
63
4
11
70
68
2
28
64
65
-1
12
65
64
1
29
85
83
2
13
62
60

第三节-两个样本平均数差异显著性检验

第三节-两个样本平均数差异显著性检验

第三节-两个样本平均数差异显著性检验第三节-两个样本平均数差异显著性检验两个样本平均数差异显著性检验是用于比较两个独立样本的平均数是否存在显著差异的统计方法。

该方法可以帮助我们确定两个样本是否来自于同一个总体,或者两个样本之间是否存在显著差异。

显著性检验的步骤如下:1. 确定原假设和备择假设:- 原假设(H0):两个样本的平均数相等(μ1 = μ2)- 备择假设(H1):两个样本的平均数不相等(μ1 ≠ μ2)2. 选择适当的显著性水平(α):- 显著性水平是指我们在做统计推断时所能接受的错误发生的概率。

通常选择0.05作为显著性水平。

3. 计算样本均值和标准差:- 分别计算两个样本的均值(x1 和x2)和标准差(s1 和s2)。

4. 计算 t 统计量:- 使用以下公式计算 t 统计量:- t = (x1 - x2) / √((s1^2 / n1) + (s2^2 / n2))- 其中,x1 和x2 分别为两个样本的均值,s1 和 s2 分别为两个样本的标准差,n1 和 n2 分别为两个样本的样本大小。

5. 确定临界值:- 根据样本大小和显著性水平查找 t 分布表,确定临界值。

6. 判断检验结果:- 如果计算得到的 t 统计量大于临界值,则拒绝原假设,认为两个样本的平均数差异显著;- 如果计算得到的 t 统计量小于临界值,则接受原假设,认为两个样本的平均数差异不显著。

在进行两个样本平均数差异显著性检验时,需要确认数据满足以下假设:- 数据是从一个总体或两个独立总体中随机选取的;- 数据符合正态分布或样本大小足够大(通常要求每个样本的样本大小大于30);- 两个样本是独立的,即一个观测值对应一个样本。

如果数据不满足这些假设,则可能需要采用其他的非参数方法进行统计推断。

通过两个样本平均数差异显著性检验,可以帮助我们确定两个样本之间是否存在显著差异,从而进行有效的统计推断和决策。

平均数差异的显著性检验

平均数差异的显著性检验

解题过程:

1.提出假设 H 0: μ 1≤μ
2
H 1: μ 1>μ
2

2.选择检验统计量并计算 两组化学测验分数假定是从两个正态总体中随
机抽出的独立样本, 两总体标准差未知,经方差齐 性检验两总体方差齐性,两样本容量小于30。因此
平均数之差的抽样分布服从t分布,应以t为检验统
计量,选用公式(11.7)计算。
n
106 110 162 162 2 0.741616 49
σ 1=σ 2=16

1.71


确定显著性水平 做出统计结论
显著性水平为α =0.05
单侧检验时Z0.05=1.65,Z0.01=2.33 而计算得到的Z=1.71﹡
Z0.05 <|Z|<Z0.01,则概率
正常儿童的智力测验结果,可以认为是从正态总
体中随机抽出的样本。总体标准差已知,而同一组被
试前后两次的测验成绩,属于相关样本。因此平均数
之差的抽样分布服从正态分布,应选用Z作检验统计
量,并选择相关样本、总体标准差已知的计算公式。

Z X1 X 2
2 1 2 2

提示:
2 r 1 2
d2
289 4 121 169 324 225 49 1 81 4 1267

还可计算为
t X1 X 2 d 2 d / n nn 1
2

79.5 71 1267 852 / 10 1010 1
3.456

例3:从高二年级随机抽取两个小组,在化学
教学中实验组采用启发探究法,对照组采用传统 讲授法教学。后期统一测试,结果为:实验组10 人平均成绩为59.9,标准差为6.640;对照组9人平 均成绩为50.3,标准差为7.272。问两种教学方法 是否有显著性差异?(根据已有的经验,启发探 究法优于传统讲授法)

平均数差异分析

平均数差异分析

11
计算
Z=
X − µ0
σ
n 69 − 66 = 11 .7
18
= 1.09
12
⑶.确定显著性水平和检验形式 显著性水平为α=0.05,双侧检验 , ⑷.做出统计结论 查表得Z 查表得 α=1.96,而计算得到的 ,而计算得到的Z=1.09
|Z|<Zα,则概率 >0.05 <Z 则概率P
差异不显著,应在 差异不显著 应在0.05显著性水平接受零假设 应在 显著性水平接受零假设 结论:该校应届毕业生与历届毕业生汉语拼音测验成绩一致, 结论 该校应届毕业生与历届毕业生汉语拼音测验成绩一致,没有显著 该校应届毕业生与历届毕业生汉语拼音测验成绩一致 差异。 差异。
7
⑷做出统计结论
根据已确定的显著性水平,查统计量的分布表, 根据已确定的显著性水平,查统计量的分布表,找到该 显著性水平时统计量的临界值, 显著性水平时统计量的临界值,并以计算得到的统计量 值与查表得到的临界值比较, 值与查表得到的临界值比较,根据统计决断规则做出拒 绝或接受零假设的决定。 绝或接受零假设的决定。
28
某幼儿园在儿童入园时对49名儿童进行了比奈智力测 例1:某幼儿园在儿童入园时对 名儿童进行了比奈智力测 某幼儿园在儿童入园时对 验(σ=16),结果平均智商为 ,结果平均智商为106。一年后再对同组被试施 。 测,结果平均智商分数为110。已知两次测验结果的相关 结果平均智商分数为 。 系数为r=0.74,问能否说随着年龄的增长和一年的教育, ,问能否说随着年龄的增长和一年的教育, 系数为 儿童智商有了显著提高? 儿童智商有了显著提高?
5
⑵选择检验统计量并计算结果
直接应用原始数据检验假设是有困难的,必须借助于根据样本 直接应用原始数据检验假设是有困难的, 构造出来的统计量,而且针对不同的条件, 构造出来的统计量,而且针对不同的条件,需要选择不同的检 验统计量。 验统计量。 各种检验统计量的计算公式都是针对特定条件的, 各种检验统计量的计算公式都是针对特定条件的,学习中一定 要注意把条件与统计量计算公式联系起来。 要注意把条件与统计量计算公式联系起来。

平均数的显著性检验

平均数的显著性检验
为检验统计量,其计算公式为:
Z?
X ? ?0 ?
?
X ? ?0 ?
X
n
? 例1:某小学历届毕业生汉语拼音测验 平均分数为66分,标准差为11.7。现以同样 的试题测验应届毕业生(假定应届与历届毕 业生条件基本相同),并从中随机抽18份试 卷,算得平均分为69分,问该校应届与历届 毕业生汉语拼音测验成绩是否一样?
样本容量较大,平均数的抽样分布接近于
正态分布,因此可以用Z代替t近似处理,
计算公式为:
Z?? X ? ? 0 ? X ? ? 0
?X
S
n
? 例5:某年高考某市数学平均分数为60, 现从参加此次考试的文科学生中,随机抽 取94份试卷,算得平均分数为58,标准差 为9.2,问文科学生的数学成绩与全市考生 是否相同?
∣t∣≥t(df)0.01
P>0.05
不显著
保留H0,拒绝H1
0.05≥P> 0.01
显著*
在0.05显著性水平 拒绝H0,接受H1
P≤0.01
在0.01显著性水平 极其显著**
拒绝H0,接受H1
? 例3:某区初三英语统一测验平均分 数为65,该区某校20份试卷的平均分数为 69.8,标准差为9.234。问该校初三年级 英语平均分数与全区是否一样?
? 显著性水平一般为0.05和0.01。
⑷.做出统计结论
? 根据已确定的显著性水平,查统计量的 分布表,找到该显著性水平时统计量的临界 值,并以计算得到的统计量值与查表得到的 临界值比较,根据统计决断规则做出拒绝或 接受零假设的决定。
3.平均数显著性检验的几种情形
? ⑴.总体为正态,总体标准差σ 已知 平均数的抽样分布服从正态分布,以Z
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要实际地判断样本平均数的差异是否落入 了零假设的拒绝区域里,需要以该抽样分布的 标准差,即平均数之差的标准误为依据。
二、平均数之差的标准误
两个样本平均数差的抽样误差称为平均数之差的 标准误,用一切可能的样本平均数之差在抽样分 布上的标准差来表示。
SD SD
2 S12 S2 2rS1S2 n 2 2 X 1 X 2 2r X 1 X 2
年级 高 中 人数 90 100 平均数 80.50 76.00 标准差 11 12
解:1.提出假设
H 0 : 1 2
X1 X 2
H 1 : 1 2
2.计算检验的统计量
Z

2 X1
n1
2


2 X2
n2
2
80.50 76 11 12 90 100
2.69
3.确定检验形式
t (9)0.01 3.250
p<0.01,所以,在0.01的显著性水平上拒 绝零假设,接受备择假设。即可得出小学分散 识字教学法与集中识字教学法有极其显著的差 异的结论。
又如:
某小学为了更有效地训练中年级学生掌握有关 计算机操作的基本技能,特对两种训练方法的有效 性进行了比较研究。在四年级学生中,根据智力水 平、兴趣、数学和语文成绩,以及家庭中有无学习 计算机的机会等有关因素都基本相同的条件下,将 学生匹配成34对,然后把每对学生拆开,随机地分 配到不同的训练组中,经训练后,两组学生考核的 分数如下,问两种不同的训练方法是否确实造成学 习效果上的显著性差异?
性别
男 女
人数
25 28
平均数
92.2 95.5
样本标准差
13.23 12.46
解:1.提出假设
H 0 : 1 2
H 1 : 1 2
2.计算检验的统计量
X1 X 2 t 2 2 n1 X 1 n2 X 2 n1 n2 n1 n2 2 n1n2
3.确定检验形式 左侧检验 4.统计决断 当df=27时,
t( 27 )0.05 1.703
t=0.954<1.703,P>0.05 所以,要保留零假设,即一年后儿童的智 商没有显著地提高。
第三节
独立样本平均数差异的显著性检验
定义:两个样本内的个体是随机抽取的, 它们之间不存在一一的对应关系,这样的两个 样本称为独立样本。
(一)提出假设
H : (或 0) , H : (或 0)
0 1 2 D 1 1 2 D
(二)选择检验统计量并计算其值。
在小样本的情况
t D D D 2 ( D)2 / n n( n 1)
t
X1 X 2 S S 2rS1S2 n
第七章
平均数差异的 显著性检验
回顾
样本平均数与总体平均数之间差异的假设 检验又叫做总体平均数的显著性检验。如果某 个样本平均数与总体平均数的差异达到了显著 性水平就可以推翻零假设,认为这个样本不是 来自该总体,而是来自其他总体;如果这个样 本平均数与总体平均数的差异未达到显著性水 平,则要接受零假设,这时就得承认这个样本 来自该总体。
表7.1 10对学生在两种识字教学法中的测验分数和差数
组别
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
实验组
X1
93 72 91 65 81 77 89 84 73 70
对照组 X2
76 74 80 52 63 62 82 85 64 72
差数值
D
17 -2 11 13 13 15 7 -1 9 -2
D2
289 4 121 169 324 225 40 1 81 4
总和
795
710
85
1267
解:1.提出假设
H : (或 0) , H : (或 0)
0 1 2 D 1 1 2 D
2.计算检验的统计量
t X1 X 2 D 2 ( D ) 2 / n n(n 1)
D 2 2 2
3.确定检验形式
双侧检验
4.统计决断
Z=6.031**>2.58,P<0.01
所以,要在0.01的显著性水平上拒绝零假
设,接受备择假设。
二、同一组对象的情况
例子:某小学在新生入学时对28名儿童进行了
韦氏智力测验,结果平均智商=99,标准差=14,
一年后再对这些被试施测,结果平均智商=101,
D1 X 11 X 21
(第一次抽样) (第二次抽样) (第三次抽样)
D 2 X 12 X 22
D 3 X 13 X 23
数理统计学的研究表明,假若
1 2
那么两个样本平均数之差的概率分布就是 以0为中心的正态分布:
概 率 0 D1 临 界 值
保留区间0.95
D
临 界 值
第一节
平均数差异显著性检验的基本原理
一、基本原理
两个样本平均数差异的显著性检验与一个
样本平均数显著性检验道理相同。
步骤:
假设检验一般都要从提出零假设和备择假 设开始。 然后,分析在零假设成立的情况下某个统 计量的概率分布的形态。
实验
从两个总体中分别抽取一个样本,计算完 两个样本平均数的差之后,把样本放回各自的 总体,再分别抽取一个样本,计算第二次抽样 的样本平均数之差,然后放回各自的总体,再 做第三次抽样……这种抽样可以一直进行下去。
标准差=15,已知两次测验结果的相关系数r=0.72, 问能否说随着年龄的增长与一年的教育,儿童智商 有了显著提高?
解:1.提出假设
H :
0 1
2
H :
1 1
2
2.计算检验的统计量
t X1 X 2

2 X1

2 X2
2r X 1 X 2 0.954

n 1 99 101 142 152 2 0.72 14 15 28 1
一、独立大样本平均数差异的显著性检验
两个样本容量
n1
n2
都大于30的独立样本称为独立大样本。 独立大样本平均数差异的显著性检验所用 的公式是:
SD

2 X1
n1


2 X2
n2

假设某小学从某学期刚开学就在中、高年 级各班利用每周班会时间进行思想品德教育, 学期结束时从中、高年级各抽取两个班进行道 德行为测试,结果如下表所示,问高年级思想 品德教育的效果是否优于中年级?
(三)确定检验形式 包括双侧检验、左侧检验和右侧检验 (四)统计决断
当进行t检验时,df=n-1。
一、配对组的情况
例如:有人做了一项分散识字教学法与集中识字 教学法的比较实验。根据研究的需要,实验之前先将 被试配成对。为了控制无关因素的干扰,配对时研究 者考虑了被试以下几方面的情况:智力水平、努力程 度、识字量多少及家庭辅导力量等,然后按照各方面 条件基本相同的原则,将学生配成了10对,再把每对 学生中的一个随机地指派到实验组,另一个指派到对 照组。两组学生分别接受用不同的教学法进行的教学。 经过一段时间的学习之后,两组学生接受统一的测试, 结果如表7.1所示。现在问,两种识字教学法是否有显 著性差异?
学生 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17
X1 86 83 80 75 68 60 56 48 76 77 70 65 62 58 73 90 82
X2 88 80 76 68 65 54 50 43 72 78 68 64 60 56 70 88 81
1、方差齐性时
方法和步骤: 如果两个独立样本的总体方差未知,经方 差齐性检验表明两个总体方差相等,则要用汇 合方差来计算标准误,
公式为:
( X 1 X 1 ) 2 ( X 2 X 2 ) 2 S2 (n1 1) (n2 1)
SD
( X 1 X 1 ) ( X 2 X 2 ) n1 n2 n1 n2 2 n1n2
2 2
2 2 1 X1 2 X2 1 2
n n n n S n n 2 nn
D 1 2 1 2
t
X1 X 2 ( X 1 X 1 ) 2 ( X 2 X 2 ) 2 n1 n2 n1 n2 2 n1n2
X1 X 2
2 2 n1 X 1 n 2 X 2 n1 n2 n1 n 2 2 n1n2
D -2 3 4 7 3 6 6 5 4 -1 2 1 2 2 3 2 1
学生 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
X1 78 69 65 45 66 73 57 74 72 67 64 85 81 78 75 67 76
X2 77 70 66 44 62 71 54 74 70 63 65 83 79 75 71 67 73
t
t
X1 X 2
2 2 n1 X 1 n2 X 2 n1 n2 n1 n2 2 n1n2
如:
有人在某小学的低年级做了一项英语教学 实验,在实验的后期,分别从男女学生中抽取 一个样本进行统一的英语水平测试,结果如下 表所示。问在这项教学实验中男女生英语测验 成绩有无显著性差异?(假定方差齐性)
(相关样本)
n 1
(相关样本)
SD
2 S12 S 2 n
(独立样本,r=0)
S
D

2 X1
2 X2
n 1
(独立样本,r=0)
s
2
1
表示第一个变量总体方差的估计量 表示第二个变量总体方差的估计量 表示第一个与第二个变量的相关系数
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