显著性差异课件.
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
significancetest
12
13
3.技术标准
原假设
备假设
α
β
通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之 间具备了差异显著或是极显著。在作结论时，应确实描述方向性。
如果我们是检验某实验（Hypothesis Test）中测得的数据，那 么当数据之间具备了显著性差异，实验的 虚无假设（Null Hypothesis）就可被推翻， 对立假设（Alternative Hypothesis）得到支持；
7
原理 提出“无效假设”和检验“无效假设”成立 的机率 （P）水平的选择。 *无效假设 经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的， 则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即 实验处理无效）。 若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不 成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。
significancetest
09
03 PART THREE 技术标准
技术标准
常把一个要检验的假设记作0,称为原假设（或零假设） (null hypothesis) ，与0对立的假设记作1，称为备择 假设(alternative hypothesis) 。 ⑴ 在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类 错误，其出现的概率通常记作α； ⑵ 在原假设不真时，决定接受原假设，称为第二类 错误，其出现的概率通常记作β。
19
感谢各位聆听 如有不足 请多指教 Thanks for Listening
significancetest
05
02 PART TWO 原理
2.原理
小概率事件
实际不可能性
抽样误差
实验处理
显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小 概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。
抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭 两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析， 鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。
用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检 验。
非参数统计方法 验
符号检验、秩和检验和Ridit检验
三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。可用 于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。其主要 缺点是容易丢失数据中包含的信息。所以凡是正态分布或可通过数据转 换成正态分布者尽量不用这些方法。
significancetest
08
原理
*“无效假设”成立的机率水平
检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%，其
含义是将同一实验重复100次，两者结果间的差异有 5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立， 可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。
若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的， 则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著， 常记为p≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为 非常显著。
应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′ 检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
U检验
应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本 时则用t检验，t检验可以代替U检验。
17
4.常用检验
方差分析
用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。常见的有单因素分 组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首 先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较， 组间比较用q检验或LST检验等。
反之若数据之间不具备显著性差异，则实验的备则假设可以被推 翻，虚无假设得到支持。
14
实验结果
sig值达到 0.05水平或0.01 水平
NULL
虚无假设为真， 被推翻
对立假设得到 支持
P>0.05 不显 著
P>0.05 不显著 0.01<P<0.05 表示差异性显著； P<0.01表示差异性极显著。
X2检验
是计数资料主要的显著性检验方法。用于两个或多个百分比(率) 的比较。常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行*2列资 料及组内分组X2检验。
零反应检验
用于计数资料。是当实验组或对照组中出现概率为0或100%时， X2检验的一种特殊形式。属于直接概率计算法。
18
4.常用检验
Hotelling检验
significancetest
11
技术标准
通常只限定犯第一类错误的最大概率α， 不考虑犯第 二类错误的概率β。这样的假设 检验又称为显著性检 验，概率α称为显著性水平。
最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。一般情况下， 根据研究的问题，如果放弃真假设损失大，为减少这 类错误，α取值小些 ，反之，α取值大些。
毕业设计第二次汇报，段公子，西北工业大学来自百度文库空学院 15
17
04 PART FOUR 常用检验
4.常用检验
t检验
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。 包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算 公式不能混淆。（处理时不用判断分布类型就可以使用t检验）
t'检验
显著性检验
刘上元 2015年10月8日
2
CONTENT
01 含义 02 原理 03 技术标准 04 常用检验
03
01 PART ONE 含义
显著性检验
即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之 间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。
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 （原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假 设是否有显著性差异。
12
13
3.技术标准
原假设
备假设
α
β
通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之 间具备了差异显著或是极显著。在作结论时，应确实描述方向性。
如果我们是检验某实验（Hypothesis Test）中测得的数据，那 么当数据之间具备了显著性差异，实验的 虚无假设（Null Hypothesis）就可被推翻， 对立假设（Alternative Hypothesis）得到支持；
7
原理 提出“无效假设”和检验“无效假设”成立 的机率 （P）水平的选择。 *无效假设 经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的， 则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即 实验处理无效）。 若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不 成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。
significancetest
09
03 PART THREE 技术标准
技术标准
常把一个要检验的假设记作0,称为原假设（或零假设） (null hypothesis) ，与0对立的假设记作1，称为备择 假设(alternative hypothesis) 。 ⑴ 在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类 错误，其出现的概率通常记作α； ⑵ 在原假设不真时，决定接受原假设，称为第二类 错误，其出现的概率通常记作β。
19
感谢各位聆听 如有不足 请多指教 Thanks for Listening
significancetest
05
02 PART TWO 原理
2.原理
小概率事件
实际不可能性
抽样误差
实验处理
显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小 概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。
抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭 两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析， 鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。
用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检 验。
非参数统计方法 验
符号检验、秩和检验和Ridit检验
三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。可用 于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。其主要 缺点是容易丢失数据中包含的信息。所以凡是正态分布或可通过数据转 换成正态分布者尽量不用这些方法。
significancetest
08
原理
*“无效假设”成立的机率水平
检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%，其
含义是将同一实验重复100次，两者结果间的差异有 5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立， 可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。
若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的， 则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著， 常记为p≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为 非常显著。
应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′ 检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
U检验
应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本 时则用t检验，t检验可以代替U检验。
17
4.常用检验
方差分析
用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。常见的有单因素分 组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首 先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较， 组间比较用q检验或LST检验等。
反之若数据之间不具备显著性差异，则实验的备则假设可以被推 翻，虚无假设得到支持。
14
实验结果
sig值达到 0.05水平或0.01 水平
NULL
虚无假设为真， 被推翻
对立假设得到 支持
P>0.05 不显 著
P>0.05 不显著 0.01<P<0.05 表示差异性显著； P<0.01表示差异性极显著。
X2检验
是计数资料主要的显著性检验方法。用于两个或多个百分比(率) 的比较。常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行*2列资 料及组内分组X2检验。
零反应检验
用于计数资料。是当实验组或对照组中出现概率为0或100%时， X2检验的一种特殊形式。属于直接概率计算法。
18
4.常用检验
Hotelling检验
significancetest
11
技术标准
通常只限定犯第一类错误的最大概率α， 不考虑犯第 二类错误的概率β。这样的假设 检验又称为显著性检 验，概率α称为显著性水平。
最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。一般情况下， 根据研究的问题，如果放弃真假设损失大，为减少这 类错误，α取值小些 ，反之，α取值大些。
毕业设计第二次汇报，段公子，西北工业大学来自百度文库空学院 15
17
04 PART FOUR 常用检验
4.常用检验
t检验
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。 包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算 公式不能混淆。（处理时不用判断分布类型就可以使用t检验）
t'检验
显著性检验
刘上元 2015年10月8日
2
CONTENT
01 含义 02 原理 03 技术标准 04 常用检验
03
01 PART ONE 含义
显著性检验
即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之 间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。
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 （原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假 设是否有显著性差异。