文档介绍：关于差异显著性检验
第一张，共一百三十六张，创建于2022年，星期二
统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
第五章 差异显著性检验
第二张，共一百三十六张，创建于2022年，星期二
第一节
找到一个样本统计量，它与提出的假设有关，其抽样分布已知
根据这个统计量观察值出现的概率，利用小概率事件原理对假设是否成立做出推断
这个过程称为假设检验 (hypothesis testing)
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提出无效假设和备择假设
什么是无效假设？(Null Hypothesis)
1. 待检验的假设，又称“0假设”
2. 如果错误地作出决策会导致一系列后果
3. 总是有等号, 或
4. 表示为 H0
H0： 某一数值
指定为 = 号，即 或
例如, H0： 3190（克）
第十五张，共一百三十六张，创建于2022年，星期二
什么是备择假设？(Alternative Hypothesis)
1. 与原假设对立的假设
2. 总是有不等号: , 或
3. 表示为 H1
H1： <某一数值，或 某一数值
例如, H1： < 3910(克)，或 3910(克)
提出无效假设和备择假设
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什么检验统计量？
1. 用于假设检验问题的统计量
2. 选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑
是大样本还是小样本
总体方差已知还是未知
检验统计量的基本形式为
确定适当的检验统计量
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规定显著性水平
什么显著性水平？
1. 是一个概率值
2. 无效假设为真时，拒绝无效假设的概率
被称为抽样分布的拒绝域
3. 表示为 (alpha)
常用的 , ,
4. 由研究者事先确定
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作出统计决策
计算检验的统计量
根据给定的显著性水平，查表得出相应的临界值t或t/2
将检验统计量的值与 水平的临界值进行比较
得出接受或拒绝原假设的结论
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假设检验中的小概率原理
什么小概率？
1. 在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率
2. 在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设
3. 小概率由研究者事先确定
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第一节 统计推断的意义和原理
某猪场10头长白猪和10头大白猪经产母猪的产仔数
平均数
=11头，标准差S1=
长白猪10头经产母猪产仔
长白
11
11
9
12
13
10
13
13
8
10
大白
11
8
9
10
12
8
9
8
7
10
平均数
=，标准差S1=
大白猪10头经产母猪产仔
能否仅凭这两个平均数的差值 - =，立即得出长白与大白两品种经产母猪产仔数不同的结论呢？
例
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造成这种差异可能有两种原因，一是品种造成的差异，即是长白猪与大白猪本质不同所致，另一可能是试验误差（或抽样误差）。对两个样本进行比较时，必须判断样本间差异是抽样误差造成的，还是本质不同引起的。如何区分两类性质的差异？怎样通过样本来推断总体？这正是显著性检验要解决的问题。
第一节 统计推断的意义和原理
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两个总体间的差异如何比较？
一种方法是研究整个总体，即由总体中的所有个体数据计算出总体参数进行比较。这种研究整个总体的方法是很准确的，但常常是不可能进行的，因为总体往往是无限总体，或者是包含个体很多的有限总体。
另一种方法，即研究样本，通过样本研究其所代表的总体。
设长白猪经产母猪产仔数的总体平均数为
大白猪经产母猪产仔数的总体平均数为
试验研究的目的，就是要给 、 是否相同做出推断。
以样本平均数 、 作为检验对象，更确切地说，是以（ - ）作为检验对象
第一节 统计推断的意义和原理
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由于抽样的原因，两样本平均数之差（ ），即表面效应，或实得差异中一定包含有抽样误差造成的部分，同时也可能包含有由于处理不同造成的总体平均数不等的部分。
第一节 统计推断的意义和原理
无偏估计：如果一