【正文】 量資料的均值檢驗場合。因此，只能說明統(tǒng)計學(xué)意義的“顯著” 。3. 雙側(cè)檢驗與單側(cè)檢驗的選擇 需根據(jù)研究目的和專業(yè)知識予以選擇?；蚍謩e從不同總體中隨機(jī)抽樣進(jìn)行研究。（2）配對樣本均數(shù)t檢驗? 配對樣本均數(shù)t檢驗簡稱配對t檢驗(paired t test),又稱非獨立兩樣本均數(shù)t檢驗,適用于配對設(shè)計計量資料均數(shù)的比較,其比較目的是檢驗兩相關(guān)樣本均數(shù)所代表的未知總體均數(shù)是否有差別。因此，只能說明統(tǒng)計學(xué)意義的“顯著” 。3. 雙側(cè)檢驗與單側(cè)檢驗的選擇 需根據(jù)研究目的和專業(yè)知識予以選擇?；蚍謩e從不同總體中隨機(jī)抽樣進(jìn)行研究。（2）配對樣本均數(shù)t檢驗? 配對樣本均數(shù)t檢驗簡稱配對t檢驗(paired t test),又稱非獨立兩樣本均數(shù)t檢驗,適用于配對設(shè)計計量資料均數(shù)的比較,其比較目的是檢驗兩相關(guān)樣本均數(shù)所代表的未知總體均數(shù)是否有差別。T 檢驗和 ANOVA 檢驗對于所要求的條件也相同：1）各個組的樣本數(shù)據(jù)內(nèi)部要相互獨立，2）各組皆要正態(tài)分布3）各總體的方差相等。 將20名鉤端螺旋體病人的血清隨機(jī)分為兩組，分別用標(biāo)準(zhǔn)株或水生株作凝溶試驗，測得稀釋倍數(shù)如下，問兩組的平均效價有無差別？X1：標(biāo)準(zhǔn)株（11人）100，200，400，400，400，400，800，1600，1600，1600，3200X2：水生珠（9人）100，100，100，200，200，200，200，400，400H0： μ1=μ2H1： μ1≠μ2α=將兩組數(shù)據(jù)分別取對數(shù)，以對數(shù)作為新變量X1和X2.X1：，，X2： ，用變換后的數(shù)據(jù)計算 x1，s12；x2，s22再代入式（）、（）、（）計算t值。算得的統(tǒng)計量為t，按表194所示關(guān)系作出判斷。三、完全隨機(jī)設(shè)計的兩樣本均數(shù)的比較亦稱成組比較。表194 ｜t｜值、P值與統(tǒng)計結(jié)論α　｜t｜值　P值　統(tǒng)計結(jié)論　?。迹╲）　＜　不拒絕H0，差別無統(tǒng)計學(xué)意義　　≥（v）　≤　拒絕H0，接受H1，差別有統(tǒng)計學(xué)意義　　≥（v）　≤　拒絕H0，接受H1，差別有高度統(tǒng)計學(xué)意義　 ，但樣本標(biāo)準(zhǔn)差已求出，s=，.據(jù)題意，可用t檢驗。一、樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較比較的目的是推斷樣本所代表的未知總體均數(shù)μ與已知總體均數(shù)μ0有無差別。但是，由于某些人對該方法理解得不全面，導(dǎo)致在應(yīng)用過程中出現(xiàn)不少問題，有些甚至是非常嚴(yán)重的錯誤，直接影響到結(jié)論的可靠性。后兩種設(shè)計類型的區(qū)別在于事先是否將兩組研究對象按照某一個或幾個方面的特征相似配成對子。配對t檢驗：是采用配對設(shè)計方法觀察以下幾種情形，1，兩個同質(zhì)受試對象分別接受兩種不同的處理；2,同一受試對象接受兩種不同的處理；3，同一受試對象處理前后。因為如果是長期持久的序列或者是不是長期持久的序列，那么一定的差分就可以解除這種問題。飄移的隨機(jī)游動過程：Ut=a+U(t1)+et。也是用F和LM聯(lián)合檢驗來檢驗顯著性。LM=n*SSR、或者是LM=nSSR。tstastic是類似標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化的正態(tài)分布兩一樣，也就是估計值減去假設(shè)值除以估計值得標(biāo)準(zhǔn)差，一般假設(shè)值是0，這一點不難理解，如果是0 ，那么也就意味著沒有因果關(guān)系。那么這樣的結(jié)果是沒有什么意義的，或者說是意義不大的。可用于各種非正態(tài)分布的資料、未知分布資料及半定量資料的分析。常見的有單因素分組的多樣本均數(shù)比較及雙因素分組的多個樣本均數(shù)的比較，方差分析首先是比較各組間總的差異，如總差異有顯著性，再進(jìn)行組間的兩兩比較，組間比較用q檢驗或LST檢驗等。包括配對資料間、樣本與均數(shù)間、兩樣本均數(shù)間比較三種，三者的計算公式不能混淆。常見以下幾種情況：四格表資料、配對資料、多于2行*2列資料及組內(nèi)分組X2檢驗?！　　　∮糜谟嬃抠Y料、正態(tài)分布、兩組間多項指標(biāo)的綜合差異顯著性檢驗。t檢驗，t檢驗主要是檢驗單個ols估計值或者說是參數(shù)估計值的顯著性，什么是顯著性？也就是給定一個容忍程度，一個我們可以犯錯誤的限度，錯誤分為兩類：本來是錯的但是我們認(rèn)為是對的。Fstatistc：F檢驗是屬于聯(lián)合檢驗比較重要的一種，主要的目的是用于對于一系列的原因的是否會產(chǎn)生結(jié)果這樣一個命題做出的檢驗。關(guān)于異方差檢驗的討論：Bruschpagan檢驗：這個檢驗的思路比較簡單，主要是要研究殘查和X之間的關(guān)系，給定這樣的一個方程：u=b0+b1*x1+……+bn*xn+u39。表示如下：Ut=p*U(t1)+et。那么也就意味著從第0期開始，U的數(shù)學(xué)期望值就是和很久以后的U的數(shù)學(xué)期望值一樣的。那么我們就可以這樣作，首先我們做OLS估計，得到的參差序列我們認(rèn)為是一階自相關(guān)的。從兩研究總體中隨機(jī)抽取樣本，要對這兩個樣本進(jìn)行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。之所以需要這些前提條件，是因為必須在這樣的前提下所計算出的t統(tǒng)計量才服從t分布，而t檢驗正是以t分布作為其理論依據(jù)的檢驗方法。而且，在實驗因素的個數(shù)大于等于2時，無法研究實驗因素之間的交互作用的大小。以算得的統(tǒng)計量u，按表193所示關(guān)系作判斷。配對設(shè)計主要有四種情況：①同一受試對象處理前后的數(shù)據(jù)；②同一受試對象兩個部位的數(shù)據(jù)；③同一樣品用兩種方法（儀器等）檢驗的結(jié)果；④配對的兩個受試對象分別接受兩種處理后的數(shù)據(jù)。（一）u檢驗可用于兩樣本含量nn均足夠大時，如均大于50或100.公式（）算得的統(tǒng)計量為u 值，按表193所示關(guān)系作出判斷。問兩族婦女的骨盆入口前后徑是否有差別？H0： μ1=μ2H1： μ1≠μ2α=已知n1=n2=50， x1=（cm），s1=（cm）；x2=（cm），s2=（cm）。1。如果說要指出差別，則區(qū)別僅在下列一點上：用ANOVA檢驗兩總體均值相等性時，只限于這樣的雙側(cè)檢驗問題，即：H0：mu1=MU2 Ha:mu1 not= mu2而兩樣本的T檢驗則可以比上述情況更廣泛，對立假設(shè)可以是下面3種中的任何一種.Ha:mu1 mu2Ha:mu1 mu2Ha:mu1 not= mu2這樣說來，兩樣本均值相等性檢驗雖然可以用ANOVA做, 但這沒有任何好處，反而使得對立假設(shè)受到限制，因而還是T檢驗更好。? 配對設(shè)計處理分配方式主要有三種情況：①兩個同質(zhì)受試對象分別接受兩種處理，如把同窩、同性別和體重相近的動物配成一對，或把同性別和年齡相近的相同病情病人配成一對；②同一受試對象或同一標(biāo)本的兩個部分，隨機(jī)分配接受兩種不同處理，；③自身對比(selfcontrast)。t 檢驗中的注意事項1. 假設(shè)檢驗結(jié)論正確的前提 作假設(shè)檢驗用的樣本資料，必須能代表相應(yīng)的總體，同時各對比組具有良好的組間均衡性,才能得出有意義的統(tǒng)計結(jié)論和有價值的專業(yè)結(jié)論。4. 假設(shè)檢驗的結(jié)論不能絕對化 假設(shè)檢驗統(tǒng)計結(jié)論的正確性是以概率作保證的，作統(tǒng)計結(jié)論時不能絕對化。均值分析是來考察不同樣本之間是否存在差異，而方差分析則是評估不同樣本之間的差異是否由某個因素起主要作用。? 配對設(shè)計處理分配方式主要有三種情況：①兩個同質(zhì)受試對象分別接受兩種處理，如把同窩、同性別和體重相近的動物配成一對，或把同性別和年齡相近的相同病情病人配成一對；②同一受試對象或同一標(biāo)本的兩個部分，隨機(jī)分配接受兩種不同處理，；③自身對比(selfcontrast)。t 檢驗中的注意事項1. 假設(shè)檢驗結(jié)論正確的前提 作假設(shè)檢驗用的樣本資料，必須能代表相應(yīng)的總體，同時各對比組具有良好的組間均衡性,才能得出有意義的統(tǒng)計結(jié)論和有價值的專業(yè)結(jié)論。4. 假設(shè)檢驗的結(jié)論不能絕對化 假設(shè)檢驗統(tǒng)計結(jié)論的正確性是以概率作保證的，作統(tǒng)計結(jié)論時不能絕對化。均值分析是來考察不同樣本之間是否存在差異，而方差分析則是評估不同樣本之間的差異是否由某個因素起主要作用。不能用t檢驗取代方差分析的情況①單因素k（k≥3）水平設(shè)計時的情形。 177。 177。這些因素之間一般都存在不同程度的交互作用，應(yīng)當(dāng)選用與設(shè)計類型（本例為具有一個重復(fù)測量的三因素設(shè)計）相對應(yīng)的方差分析方法。之所以需要這些前提條件，是因為必須在這樣的前提下所計算出的t統(tǒng)計量才服從t分布，而t檢驗正是以t分布作為其理論依據(jù)的檢驗方法。而且，在實驗因素的個數(shù)大于等于2時，無法研究實驗因素之間的交互作用的大小。只要u檢驗的條件滿足，如正態(tài)總體σ02已知或是大樣本，都可使用該方法，如某一運動隊通過一段時間的訓(xùn)練后成績是否有所提高，可以進(jìn)行u檢驗。它是用T分布理論來推斷差異發(fā)生的概率，從而判定兩個平均數(shù)的差異是否顯著。T檢驗舉例說明　　例如，T檢驗可用于比較藥物治療組與安慰劑治療組病人的測量差別。在統(tǒng)計學(xué)上，當(dāng)兩組觀察對象總體中的確不存在差別時，這個概率與我們拒絕了該假設(shè)有關(guān)。正常Tstatistic應(yīng)該在0假設(shè)(null hypothesis)為真時，服從T分布(Tdistribution)。點估計是用估計量的某個取值直接作為總體參數(shù)的估計值。1檢驗的基本思想：先提出假設(shè)，然后根據(jù)資料的特點，計算相應(yīng)的統(tǒng)計量，來判斷假設(shè)是否成立，如果成立的可能性是一個小概率的話，就拒絕該假設(shè)，因此稱小概率的反證法。當(dāng)α＝，確定P值。 3 參數(shù)估計與假設(shè)檢驗之間的聯(lián)系與區(qū)別：（1） 主要聯(lián)系：a、都是根據(jù)樣本信息推斷總體參數(shù)；b、都以抽樣分布為理論依據(jù)，建立在概率論基礎(chǔ)之上的推斷；c、二者可相互轉(zhuǎn)換，形成對偶性。 有三種類型的原假設(shè)和備擇假設(shè)，以總體均值的假設(shè)檢驗為例加以說明。 （三）規(guī)定顯著性水平 ，就是選擇發(fā)生第一類錯誤的最大允許概率。 需要說明的是，顯著性檢驗只對發(fā)生第一類錯誤的概率進(jìn)行了控制，而不對發(fā)生第二類錯誤的概率加以限制。顯著性檢驗中的第二類錯誤是指：原假設(shè)事實上不正確，而檢驗統(tǒng)計量的觀測值卻落入了不能拒絕域，因而沒有否定本來不正確的原假設(shè)，這是取偽的錯誤。統(tǒng)計學(xué)中第一類錯誤與第二類錯誤統(tǒng)計學(xué)中第一類錯誤與第二類錯誤：　　當(dāng)假設(shè)檢驗拒絕了實際上成立的零假設(shè)時，所犯的錯誤稱為第一類錯誤，其概率用α表示。比如最簡單的情況，只檢驗一個參數(shù)非零約束的時候，F(xiàn)等價于t，而t分布在大樣本下等價于卡方……