假设检验 是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的 显著性水平 进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t—检验法、X2检验法、F...
...遇到样本均数与总体均数间或样本均数与样本均数间不相等时，要考虑两种可能：①由于抽样误差所致；②两者来自不同总体。如何作出判断？统计上是通过 假设检验 （hypothesis testing），又称显着性检验（significance test），来回答这个问题。 下面以样本均数x与总体均数μ比较的假设检验为例，介绍假设检验的基本步骤。 一、建立假设和确定检验...
...往往不相等。因此在实际工作中遇到样本均数与总体均数间或样本均数与样本均数间不相等时，要考虑两种可能：①由于抽样误差所致；②两者来自不同总体。如何作出判断？统计上是通过假设检验（hypothesis testing），又称显着性检验（significance test），来回答这个问题。 下面以样本均数x与总体均数μ比较的假设检验为例，介绍假设检验的基本步骤。
...往往不相等。因此在实际工作中遇到样本均数与总体均数间或样本均数与样本均数间不相等时，要考虑两种可能：①由于抽样误差所致；②两者来自不同总体。如何作出判断？统计上是通过假设检验（hypothesis testing），又称显着性检验（significance test），来回答这个问题。 下面以样本均数x与总体均数μ比较的假设检验为例，介绍假设检验的基本步骤。
亦称显着性检验，其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。 生物现象的个体差异是客观存在，以致抽样误差不可避免，所以我们不能仅凭个别样本的值来下结论。当遇到两个或几个样本均数（或率）、样本均数（率）与已知总体均数（率）有大有小时，应当考虑到造成这种差别的原因有两种可能：一是这两个或几个样本均数（或...
...往往不相等。因此在实际工作中遇到样本均数与总体均数间或样本均数与样本均数间不相等时，要考虑两种可能：①由于抽样误差所致；②两者来自不同总体。如何作出判断？统计上是通过假设检验（hypothesis testing），又称显着性检验（significance test），来回答这个问题。 下面以样本均数x与总体均数μ比较的假设检验为例，介绍假设检验的基本步骤。
一、样本率与总体率的比较 观察样本数较大时，样本率的频数分布近似 正态分布 ，可应用正态分布的规律性检验率的差异显着性。其公式为： 公式（20.7） 式中p为样本率，π为总体率，σ p 为根据总体率计算的 标准误 。由于u服从正态分布，故可用表20-10作判断。 表20-10 ｜u｜值、P值与统计结论 ｜u｜值 P值 统计结论 ＜1.96 ＞0.05 不拒绝...
一、第一类错误与第二类错误 假设检验 时，根据检验结果作出的判断，即拒绝H 0 或不拒绝H 0 ，并不是百分之百的正确，可能发生两种错误。下面以样本均数与总体均数比较的t检验为例说明。①拒绝了实际上成立的H 0 ，即样本原本来自μ=μ 0 的总体，由于 抽样 的偶然性得到了较大的t值，因t≥t 0.05(v) 按α=0.05检验水准拒绝了H 0 ，而接受了H...
样本回归系数也有抽样误差问题，故需对b作假设检验，以评估b是否可能从回归系数为零（即β=0）的总体中随机抽得的。 检验步骤： H 0 ：β=0 即b是由β=0的总体中随机抽样的样本回归系数。 H 1 ：β≠0 α=0.05 t检验：检验公式为 t b =｜b｜/s b 公式（22.6） 式中s b 是回归系数的标准误，计算公式为 公式（22.7） 式中s y...
...样研究设计；样本必须是从同质总体中随机抽取的；要保证组间的均衡性和资料的可比性。 （二）根据现有的资料的性质、设计类型、样本含量大小正确选用检验方法。 （三）对差别有无统计学意义的判断不能绝对化，因检验水准只是人为规定的界限，是相对的。差别有统计学意义时，是指无效假设H 0 被接受的可能性只有5%或不到5%，甚至不到1%，根据小概率事件一次不可能拒H 0 ，...
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