X 2 （称卡方）检验用途较广，但主要用于检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显着性，也可检验两类事物之间是否存在一定的关系。
u检验（亦称T检验），它根据正态分布规律作假设检验（显着性检验）。当样本含量增大时，样本均数的分布趋向正态，这可看图6.1，t分布曲线以ν=9的一条比ν=3的更近似正态分布，再看附表3，表最下一行ν为∞时的t分布即是正态分布。故u检验用于大样本。 在仅有一条的标准正态曲线上，以u=1.96与-1.96为界，从此处向外的尾部面积共占5%，即?Ou?O≥1.96
参数法中介绍的直线相关只适用于正态双变量资料，但实际资料有时不能满足这些条件。如两事物有相关，但其观测结果不是计量资料而是等级资料，此时即可用秩相关来表达和分析。 本节介绍常用的Spearman秩相关。今以例10.8介绍其一般计算步骤： 1．将资料列成便于计算用的表，见表10.10，为便于编秩号，在列表时可按资料中一个变量的原始数据由小到大排队，但另一变量中
Gaussian curve 高斯曲线 geometric mean 几何均数 grouped data 分组资料
effective rate 有效率 eigenvalue 特征值 enumeration data 计数资料 equation of linear regression 线性回归方程 error 误差 error of replication 重复误差 error of type II Ⅱ型错误，第二类误差 error of type I Ⅰ型错误，第一类
fatality rate 病死率 field survey 现场调查 fourfold table 四格表 freguency 频数 freguency distribution 频数分布
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