为了说明常用的总体均数之区间估计法，我们不妨回顾一下上节所叙的t分布。 由求t的基本公式 我们看到X与μ的距离等于t（SX），又根据X集中分布在μ周围的特点，若取t的5% 界即t0.05,,（或1%界）乘以SX作为X与μ的距离范围，就可用式（6.6）或式(6.7)求 出区间来估计总体均数μ所在范围，估错的概率仅有5%或1%，因此称95%或99%可信区间。下面
1．资料 这里所要的是类似第七章第一节三、中所述的成组资料，不过现在不是两组而是多组，如下例。 例8.1 分泌型免疫球蛋白A（SIgA）是胃肠道分泌液、泪液等外分泌液中的主要免疫球蛋白类，某院研制了“ 125 I－SIgA放射免疫测定药盒”，为人体SIgA的检验提供了一种简便方法。为比较不同批号药盒检验结果是否一致，该院曾将三批号各四个药盒一一测定了某一标本
为了表示个体差异的大小，或者说表示某一变量变异程度的大小，可计算标准差等变异指标来说明，现在我们要表示抽样误差的大小，如要问，从同一总体抽取类似的许多样本，各样本均数（或各率）之间的变异程度如何？也可用变异指标来说明。这种指标是： （一）均数的标准误 为了表示均数的抽样误差大小如何，用的一种指标称为均数的标准误。我们以样本均数为变量，求出它们的标准差即可表示
现以例10.1说明其计算步骤如下： 1．划出每对数值的正负号，如令用药后每分钟灌流滴数大于用药前的为“+”，反之为“-”，相等为“0”，则其结果见表10.1最右侧栏。 2．清点“+”、“-”、“0”各有几个，分别记为n + 、n - 、n 0 ，得n + =9，n -= 3，n 0 =0 3．代入式（10.1），求得χ 2 值 ，v＝１（10.1） 4．但χ
在第七章我们已介绍了两个样本均数相比较的显着性检验方法。如果相互比较的组超过两个，为同时解决几个均数的比较问题，通常使用方差分析法。 方差即标准差σ或S的平方，又称均方，它由离均差平方和被自由度相除而得。方差分析时我们将总离均差平方和即总变异分析为几个组成部分，其自由度也分解为相应的几部分，故方差分析又称变异数分析。它是处理实验研究资料时重要的分析方法之一，
上章介绍了计数资料的整理与分析，从本章开始介绍计量资料的整理与分析。通过调查或实验收集到的计量资料，是一群大大小小的变量值。为将这群变量值的特点描述出来，当例数较多时，可先编制成频数表，了解变量值的分布情况，然后计算平均数描述其集中位置，计算变异指标描述其离散程度；若倒数较少，亦可直接计算平均数与变异指标。现分述于下。
在第七章我们已介绍了两个样本均数相比较的显着性检验方法。如果相互比较的组超过两个，为同时解决几个均数的比较问题，通常使用方差分析法。 方差即标准差σ或S的平方，又称均方，它由离均差平方和被自由度相除而得。方差分析时我们将总离均差平方和即总变异分析为几个组成部分，其自由度也分解为相应的几部分，故方差分析又称变异数分析。它是处理实验研究资料时重要的分析方法之一，
上章介绍了计数资料的整理与分析，从本章开始介绍计量资料的整理与分析。通过调查或实验收集到的计量资料，是一群大大小小的变量值。为将这群变量值的特点描述出来，当例数较多时，可先编制成频数表，了解变量值的分布情况，然后计算平均数描述其集中位置，计算变异指标描述其离散程度；若倒数较少，亦可直接计算平均数与变异指标。现分述于下。
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