显著性检验课件

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1、第四章显著性检验下一张主页退出上一张显著性检验又叫假设检验是统计学中的一个重要内容。显著性检验的方法很多，常用的有u检验、t检验、F检验和2检验等。尽管这些检验方法的使用条件及用途不同，但检验的基本原理是相同的。下一张主页退出上一张第一节显著性检验的基本原理下一张主页退出上一张一、显著性检验的意义下一张主页退出上一张如，某地进行了两个水稻品种对比试验，在相同条件下，两个水稻品种分别种植10个小区，获得两个水稻品种的平均产量为:我们能否根据就判定这两个水稻品种平均产量不同？结论是，不一定。因为两个水稻品种平均产量、都是从试验

2、种植的10个小区获得，仅是两个品种有关总体平均数的估计值。由于存在试验误差，样本平均数并不等于总体平均数，样本平均数包含总体平均数与试验误差二部分，即下一张主页退出上一张于是，下一张主页退出上一张其中，为试验的表面差异，为试验的真实差异，为试验误差。表明，试验的表面差异是由两部分组成：一部分是试验的真实差异；另一部分是试验误差。虽然真实差异未知，但试验的表面差异是可以计算的，借助数理统计方法可以对试验误差作出估计。所以，可将试验的表面差异与试验误差相比较间接推断真实差异是否存在，即进行差异显著性检验。下一张主页退出上一张显著

3、性检验的目的在于判明，试验的表面差异主要是由试验的真实差异造成的，还是由试验误差造成的，从而得到可靠的结论。下一张主页退出上一张二、显著性检验的步骤下一张主页退出上一张【例4·1】已知某品种玉米单穗重～N（300，9.52），即单穗重总体平均数300g，标准差9.5g。在种植过程中喷洒了某种药剂的植株中随机抽取9个果穗，测得平均单穗重308g，试问这种药剂对该品种玉米的平均单穗重有无真实影响？（一）提出假设下一张主页退出上一张首先对样本所在的总体作一个假设。假设喷洒了药剂的玉米单穗重总体平均数与原来的玉米单穗重总体平均数之间

4、没有真实差异，即或。也就是假设表面差异是由抽样误差造成的。这种假设通常称为无效假设或零假设，记为。无效假设是待检验的假设，它有可能被接受，也有可能被否定。相应地还要有一个对应假设，称为备择假设。备择假设是在无效假设被否定时，准备接受的假设，记为或。通过检验，若否定无效假设，我们就接受备择假设。下一张主页退出上一张（二）计算概率下一张主页退出上一张在假定无效假设成立的前提下，根据所检验的统计数的抽样分布，计算表面差异是由抽样误差造成的概率。本例是在假定无效假设成立的前提下，研究在～N（300，9.52）这一已知正态总体中抽样所

5、获得的样本平均数的分布。第三章已述及，若，则样本平均数，，，将其标准化，得下一张主页退出上一张本例，得下面估计u≥2.526的两尾概率，即估计P（u≥2.526）是多少？我们知道，两尾概率为0.05的临界值为=1.96，两尾概率为0.01的临界值为=2.58，即：下一张主页退出上一张P（＞1.96）=P（＞1.96）+P（＜-1.96）=0.05uP（＞2.58）=P（＞2.58）+P（＜-2.58）=0.01下一张主页退出上一张根据样本数据计算所得的值为2.526，介于两个临界值之间，即：＜2.526＜所以，≥2.526的

6、概率P介于0.01和0.05之间，即0.01＜p＜0.05说明假定表面差异（）是由抽样误差造成的概率在0.01—0.05之间。下一张主页退出上一张(三)统计推断下一张主页退出上一张根据小概率事件实际不可能性原理作出否定或接受无效假设的推断。根据这一原理，当表面差异是抽样误差的概率小于0.05时，可以认为在一次抽样中表面差异是抽样误差实际上是不可能的，因而否定原先所作的无效假设H0：，接受备择假设HA：，即认为存在真实差异。当表面差异是抽样误差的概率大于0.05时，说明无效假设H0：成立的可能性大，不能被否定，因而也就不能接受

7、备择假设HA：。下一张主页退出上一张显著性检验的结果表明：本例的样本平均数与原总体平均数之间的表面差异（）除包含抽样误差外，还包含真实差异（），即喷洒了药剂的玉米单穗重总体平均数与原来的玉米单穗重总体平均数不同。下一张主页退出上一张综上所述，显著性检验，从提出无效假设与备择假设，到根据小概率事件实际不可能性原理来否定或接受无效假设，这一过程实际上是应用所谓“概率性质的反证法”对样本所属总体所作的无效假设的统计推断。下一张主页退出上一张上述显著性检验利用了分布来估计出∣u∣≥2.526的两尾概率，所以称为检验.三、显著水平与两

8、种类型的错误(一)显著水平下一张主页退出上一张用来否定或接受无效假设的概率标准叫显著水平，记作。在生物学研究中常取=0.05，称为5%显著水平；或=0.01，称为1%显著水平或极显著水平。对于上述例子的检验来说，若∣u∣＜1.96，则说明试验的表面差异属于试验误差的概率p＞0.05，即表面