数据的评价显著性检验课件.ppt

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1、4.数据的评价——显著性检验显著性检验的意义利用统计学的方法，检验被处理的问题是否存在统计上的显著性差异。显著性检验的作用分析工作者常常用标准方法与自己所用的分析方法进行对照试验，然后用统计学方法检验两种结果是否存在显著性差异。若存在显著性差异而又肯定测定过程中没有错误，可以认定自己所用的方法有不完善之处，即存在较大的系统误差。因此分析结果的差异需进行统计检验或显著性检验。显著性检验的判断对标准试样或纯物质进行测定，所得到的平均值与标准值不完全一致；采用两种不同分析方法或不同分析人员对同一试样进行分析时，所得两组数据的平均值有一定的差异；问题：差异是由什么

2、原因引起的?偶然误差还是系统误差?这类向题在统计学中属于“假设检验”。－如果分析结果之间存在“显著性差异”，就可认为它们之间有明显的系统误差，－否则就可以认为没有系统误差，仅为偶然误差引起的正常情况。显著性检验的步骤显著性检验的一般步骤是：做一个假设,即假设不存在显著性差异，或所有样本来源于同一体。确定一个显著性水准，通常等于0.1,0.05,0.01等值，分析工作中则多取0.05的显著性水准，即置信度为95%。统计量计算和作出判断。下面介绍t检验法和F检验法。t检验法根据要求的置信度和测定次数查表，得：t表值比较：t计和t表若t计>t表,表示有显著性差异

3、，存在系统误差，被检验方法需要改进。若t计

4、（1.43）＜t表（2.31）所以与μ之间不存在显著性差异即采用新方法没有引起系统误差。（2）两组数据的平均值比较（同一试样）两个分析人员测定的两组数据或采用不同的方法测得的两组数据,经常出现差别。若要判断这两个平均值之间是否有显著性差异，也采用t检验法。设两组数据分别为：（n－测定次数，s－标准偏差，1或2为组别）先求合并的标准偏差S合和合并的t值n1s1n2s2S合与t合=或再计算判断在一定置信度时，查出t表值（总自由度为f=n1+n2-2）。若：t计＞t表则两组平均值存在显著性差异。若：t计＜t表则两组平均值不存在显著性差异。F检验法F检验法的意义：

5、标准偏差反映测定结果精密度，是衡量分析操作条件是否稳定的一个重要标志。例如，有两个分析人员同时采用同种方法对同一试样进行分析测定，但得列两组数据的精密度S1≠S2。要研究其差异是偶然误差引起的，还是其中一人的工作有异常情况或是过失。在分析测试中常用F检验法来检验。F检验法的步骤F检验法用于检验两组数据的精密度,即标准偏差s是否存在显著性差异。F检验的步骤是：先求两组数据的s（标准偏差），再求得方差,把方差大的记为,方差小的记为,按下式求出统计量F:判断把计算的F值与查表得到的F值比较,若F计＜F表，则两组数据的精密度不存在显著性差异；若F计＞F表则存在显著

6、性差异。F检验的临界值f2f112345678910∞1161200216225230234237239241242254.3218.519.019.219.219.319.319.419.419.419.419.50310.19.559.289.129.018.948.898.858.818.798.5347.716.946.596.396.266.166.096.046.005.965.6356.615.795.415.195.054.954.884.824.774.744.3665.995.144.764.534.394.284.214.154.10

7、4.063.6775.594.744.354.123.973.873.793.733.683.643.2385.324.464.073.843.693.583.503.443.393.352.9395.124.263.863.633.483.373.293.233.183.142.71104.964.103.713.483.333.223.143.073.022.982.54∞3.843.002.602.372.212.102.011.941.881.831.00