t檢驗(yàn)的適應(yīng)條件及其分析過(guò)程-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 論就是： 該樣本來(lái)自于這一總體的可能性很小 ，它不能代表這一總體，或者就說(shuō)：它與這一總體的差異顯著。比如，對(duì)于一個(gè)大的總體來(lái)說(shuō)，我們可能無(wú)法測(cè)定每一個(gè)體的智商，但即使如此，也可以根據(jù)其正態(tài)分布預(yù)測(cè)各種智商分?jǐn)?shù)發(fā)生的概率。 描述隨機(jī)事件的有效方法就是概率和概率分布。 當(dāng)我們對(duì)一樣本進(jìn)行測(cè)量，得到其平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤 ，那么如何判斷該樣本是否能代表某一總體的水平呢？面臨這一問(wèn)題，我們可以先作出一個(gè)假設(shè)： 假設(shè)這一樣本就是來(lái)自于相應(yīng)總體的一個(gè)無(wú)偏樣本，那就按抽樣誤差的分布規(guī)律來(lái)評(píng)估其發(fā)生概率，如樣本測(cè)量的平均值與總體平均值相比 ，差距較大 ，以至于發(fā)生的概率 (也叫做伴隨概率 ) 小于 ，它就成了“小概率事件”，意味著這一推斷的前提成立的可能性不大，也是一個(gè)小概率事件。 二、 t值和 t值分布 統(tǒng)計(jì)學(xué)家長(zhǎng)期的研究發(fā)現(xiàn)，從正態(tài)分布的總體中抽取樣本時(shí)，樣本平均數(shù)的分布也是一個(gè)正態(tài)分布，樣本平均數(shù)的差異量的分布也是正態(tài)分布，其分布特征可以用 Z分?jǐn)?shù)來(lái)描述。 三、不同條件下的 t值及 t分布自由度的計(jì)算 示例 1：某一 20人的樣本，其身高平均為 ，標(biāo)準(zhǔn)差為 米，試問(wèn)該樣本是來(lái)自于平均身高為 ？ 或者 ：給出樣本所有個(gè)案的觀測(cè)值，然后檢驗(yàn)該樣本是否與某一總體平均值存在顯著性差異。 配對(duì)樣本 t檢驗(yàn)過(guò)程的演示 復(fù)習(xí)與 t檢驗(yàn)的實(shí)例練習(xí) 1. 某教師欲進(jìn)行一項(xiàng)數(shù)學(xué)教學(xué)試驗(yàn)，以考驗(yàn)?zāi)撤N新的教學(xué)方
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