6参数检验-应用统计学教程.ppt

第6章 参数检验;一般儿童前囟门闭合月龄为14.1月。研究人员从某县抽取36名儿童，得囟门闭合月龄均值为14.3月，标准差为5.08月。 推断：该县儿童前囟门闭合月龄是否高于一般儿童？;问题2大学生每周上网花多少时间？;;问题3;统计方法;假设检验的概念及原理 假设检验的基本步骤 t 检验 两类错误 假设检验应该注意的问题 假设检验与区间估计的关系; 假设检验的一般问题;1、什么是假设检验;参数假设检验举例;参数假设检验举例;假设检验的概念及原理;假设检验的思维逻辑 某商家宣称他的一大批鸡蛋“坏（变质）蛋率为1%”。对这批鸡蛋的质量（即“坏蛋率为1%”还是“坏蛋率高于1%”）做出判断 在“坏蛋率为1%”的前提下，5个鸡蛋样品中出现一个“坏蛋”的机会是很小的（小概率事件在一次随机试验中不可能发生”） 应用假设检验理论和方法，依据样本提供的有限信息对总体做推断 ;假设检验的原理： 假设检验的基本思想是反证法和小概率的思想 反证法思想：首先提出假设，用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，拒绝它；如果可能性大，还不能认为它不成立 小概率原理：是指小概率事件在一次随机试验中基本上不会发生 　　 小概率通常用α表示，又称为检验的显著性水平。通常取α＝0.05或α＝0.01，即把概率不超过0.05或0.01的事件当作小概率事件。 概率小于多少算小概率是相对的，在进行统计分析时要事先规定，即检验水准?。;假设检验的步骤 提出原假设（零假设）H0； 确定适当的检验统计量； 计算检验统计量的值发生的概率（P值）； 给定显著性水平?； 作出统计决策。;步骤;原假设和备择假设;通常研究者想收集证据予以支持的假设称为备择假设，H1。 通常想收集证据予以反对的假设称为原假设，H0。 ;例：对某一洗衣粉的抽查中， 抽验人员要判断其净含量 是否达到了说明书中所声明的重量（说明书中声称平均重量是大于等于500克）。 ——从抽验人员角度看，总是想收集证据证明产品说明书上的说法不正确，除非有证据说明说明书中的说法是真的。同样用 表示洗衣粉的平均净含量，那么原假设和备择假设分别是：;原假设和备择假设;统计量决策规则;双侧检验和单侧检验;双侧检验与单侧检验 (假设的形式);假设检验中的拒绝域和接受域;正态总体，总体均值假设检验图示：（1） 双侧检验;双侧检验示意图（显著性水平与拒绝域 ） ;（2）单侧检验有一个临界值，一个拒绝域，拒绝域的面积为α。分为左侧检验和右侧检验两种情况。 单侧检验示意图（显著性水平与拒绝域） ;左侧检验;左侧检验示意图（显著性水平与拒绝域 ） ;右侧检验;右侧检验示意图（显著性水平与拒绝域 ） ;用P 值决策;;;;假设检验的步骤 提出原假设（零假设）H0； 确定适当的检验统计量； 计算检验统计量的值发生的概率（P值）； 给定显著性水平?； 作出统计决策。;假设检验的步骤;假设检验的步骤㈠根据研究需要提出原假设H0和备择假设H1;双侧检验原假设与备择假设的确定;单侧检验原假设与备择假设的确定;单侧检验原假设与备择假设的确定;根据样本数据计算检验统计量的值; 单样本的T检验;总体均值的检验;总体均值的检验(?2 已知或?2未知、大样本);总体均值的检验(? 2 已知)(例题分析—大样本);;;;总体均值的检验(? 2 未知) (例题分析—大样本);;总体均值的检验(z检验)  (P 值的计算与应用);总体均值的检验 (?2未知小样本);总体均值的检验 (例题分析—小样本);;2.单样本T检验的实现思路 提出原假设： 计算检验统计量和概率P值 给定显著性水平与p值做比较：如果p值小于显著性水平，小概率事件在一次实验中发生，则我们应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。 ; 第二节 独立样本和关联样本 一、独立样本(Independent samples) 如果从每个组中抽取的个体或个人和另外一组毫无关系,这两个样本就是独立的。在这种情况下，两个样本中个体或个人之间的任何相似都是偶然的，是因为碰巧而已。;二、关联样本(Dependent samples) 关联样本是非独立的、相互对应的样本。在关联样本下一个样本中的个体或个人以某种方式和另一个样本的个体或个人相匹配。关联样本可以是对同一个样本观测两次所形成的两个样本，也可以是从两类总体中以配对拟合的方式抽取的两个相关的样本。 在假设检验中抽取关联样本的出发点是控制研究变量以外的其它变量。;两个独立样本之差的抽样分布; 一、大样本二总体假设检验 （一）大样本二总体均值差检验 其目标是确定两样本是否来自于同一个总体；或者是如果样本来自