δ 单侧：α=0.005 双侧：α=0.01 α=0.01 α=0.02 α=0.025 α=0.05 α=α δ 1-β=0.99 0.95 0.9 0.8 0.5 0.99 0.95 0.9 0.8 0.5 0.99 0.95 0.9 0.8 0.5 0.99 0.95 0.9 0.8 0.5 0.05 0.05 0.10 0.10 0.15 122 0...
δ 单侧：α=0.005 双侧：α=0.01 α=0.01 α=0.02 α=0.025 α=0.05 α=α δ 1-β=0.99 0.95 0.9 0.8 0.5 0.99 0.95 0.9 0.8 0.5 0.99 0.95 0.9 0.8 0.5 0.99 0.95 0.9 0.8 0.5 0.05 0.05 0.10 0.10 0.15 122 0...
亦称成组比较。目的是推断两样本各自代表的总体均数μ1与μ2是否相等。根据样本含量n的大小，分u检验与t检验。
...实验研究中也被看作是一种处理，而且是必不可少的）的受试对象都应有一定的数量，例数不能太少，所以在抽样调查、临床观察或实验研究中，首先总要考虑样本含量（或叫样本大小）问题。样本太小，使应有的差别不能显示出来，难以获得正确的研究结果，结论也缺乏充分的依据；但样本太大，会增加实际工作中的困难，对实验条件的严格控制也不易做到，并且造成不必要的浪费。所以这里所说的样本...
我们运用前面学过的某些假设检验公式，就可以进行样本含量的计算。下面仅举两例略作介绍。这里的公式仅适用于α=0.05，1—β=0.50。而且都是双侧检验。 （一）两个率比较时样本含量的计算 令n为每组所需例数，P 1 、P 2 为已知的两个率（用小数表示），P为合并的率，当设两组例数相等时，即P=（P 1 +P 2 ）/2。q=1=p，则 （11.1） 例11...
...实验研究中也被看作是一种处理，而且是必不可少的）的受试对象都应有一定的数量，例数不能太少，所以在抽样调查、临床观察或实验研究中，首先总要考虑样本含量（或叫样本大小）问题。样本太小，使应有的差别不能显示出来，难以获得正确的研究结果，结论也缺乏充分的依据；但样本太大，会增加实际工作中的困难，对实验条件的严格控制也不易做到，并且造成不必要的浪费。所以这里所说的样本...
比较的目的是推断样本所代表的未知总体均数μ与已知总体均数μ0有无差别。通常把理论值、标准值或经大量调查所得的稳定值作为μ0。根据样本例数n大小和总体标准差σ是否已知选用u检验或t 检验。
当要求平均有80%、90%以上的机会能发出相差显着或非常显着时，计算公式比较复杂，数理统计上已编制成工具表，一查便得，附表19只是其中的一部分。我们仍以前面的例题来介绍这些表的用法。 （一）两个率比较时所需样本含量 对于两个率的比较，单侧检验可查附表19（1），双侧检验查附表19（2） 仍用例11.5来说明。本例P 1 =45%，P 2 =25%，δ=45%...
... 0 ，通常就不再作进一步分析；若按α=0.05甚至α=0.01检验水准拒绝H 0 ，且需了解任两个总体均数间是否都存在差别，可进一步作多个样本均数间的两两比较。两两比较的方法较多，在此仅介绍较常用的q检验（Newman-Keuls法） 公式（19.13） (各组n i 相等) 公式（19.14） （各组n i 不等) 公式（19.15） 式中，x Ａ -x...
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