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...
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 1 （μ≠μ 0 ），这类错误为...
...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 ，...
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。
...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。
...时间随凝血酶浓度的增高而缩短；绝对值∣-0.9070∣表示这一关系的密切程度。至于此相关系数是否显著，则要经过下面的分析。 （二）相关系数的假设检验 虽然样本相关系数r可作为总体相关系数ρ的估计值，但从相关系数ρ=0的总体中抽出的样本，计算其相关系数r，因为有抽样误差，故不一定是0，要判断不等于0的r值是来自ρ=0的总体还是来自ρ≠0的总体，必须进行显著性检...
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