【正文】 ），故又稱單因素（ oneway）設(shè)計(jì)。如果 t 值＜ t 界值，故 P＞ ，如 t＞t 界值，則 P＜ ，單側(cè)檢驗(yàn)的 t 界值 要小于雙側(cè)檢驗(yàn)的 t 界值，因此有可能出現(xiàn)算得的 t 值大于單側(cè) t 界值，而小于雙側(cè) t 界值的情況，即單側(cè)檢驗(yàn)顯著，雙側(cè)檢驗(yàn)未必就顯著，反之，雙側(cè)檢驗(yàn)顯著， 單側(cè)檢驗(yàn)必然會(huì)顯著。 只取單尾，假設(shè)檢 驗(yàn)時(shí) 值一般不知道，在一定情況下可以測(cè)算出，如已知兩總體的差值 （如 ）、樣本含量 和檢驗(yàn)水準(zhǔn) 。 [評(píng)析 ]這是一個(gè)配對(duì)設(shè)計(jì)的資料，因此用配對(duì) 檢驗(yàn)公式計(jì)算。 （ 5）分布類型不明。編秩次時(shí)遇差數(shù)等于 0，舍去不計(jì)，同時(shí)樣本例數(shù)減 1；遇絕對(duì)值相等差數(shù)，符號(hào)相同順次編秩次，符號(hào)相反取平均秩次，且符號(hào)相反。 ⑷雙變量的小樣本經(jīng) t 檢驗(yàn)只能推斷兩變量間有無直線關(guān)系，而不能推斷相關(guān)的緊密程度，要推斷相關(guān)的緊密程度，樣本含量必須很大。 ，應(yīng)繪制散點(diǎn)圖，當(dāng)觀察點(diǎn)的分布有直線趨勢(shì)時(shí)，才適宜作直線回歸分析，散點(diǎn)圖還能提示資料有無異常點(diǎn)。反之也是一樣。如果散點(diǎn)圖呈明顯曲線趨勢(shì)，應(yīng)使之直線化再行分析。 對(duì)于大樣本，如不采用適當(dāng)?shù)慕?，?jì)算可能變得十分復(fù)雜。 （ 2）偏態(tài)分布資料。 標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想，就是采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)（統(tǒng)一的內(nèi)部構(gòu)成）計(jì)算出消除內(nèi)部構(gòu)成不同影響后的標(biāo)準(zhǔn)化率（調(diào)整率），然后再進(jìn)行比較。因此要結(jié)合專業(yè)作出恰如其分的結(jié)論。方差分析得到的是 F 統(tǒng)計(jì)量或稱 F值。 總體均數(shù) 95％可信區(qū)間的公式是： 。 t 分布與正態(tài)分布比較的區(qū)別 t 分布與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布相比有以下特點(diǎn)：①都是單峰、對(duì)稱分布；② t 分布峰值較低，而尾部較高；③隨自由度增大， t 分布趨近與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；當(dāng)ν 趨向∞ ， t 分布的極限分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。許多統(tǒng)計(jì)方法雖然不要求分析指標(biāo)服從正態(tài)分布，但相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量在大樣本時(shí)近似正態(tài)分布，因而大樣本時(shí)這些 統(tǒng)計(jì)推斷 方法也是以正態(tài)分布為理論基礎(chǔ)的。 (1) υ 是正態(tài)分布的位置參數(shù)，描述正態(tài)分布的集中趨勢(shì)位置。例如第一個(gè)數(shù) “ 114～”處劃，第二個(gè)數(shù) “ 116～”處劃，以此類推。多數(shù)情況下，總體參數(shù)是不易知道的，但可通過隨機(jī)抽樣抽取有代表性的樣 本，用算得的樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)未知的總體參數(shù)。如患者的治療結(jié)果可分為治愈、好轉(zhuǎn)、有效、無效或死亡，各種結(jié)果既是分類結(jié)果，又有順序和等級(jí)差別，但這種差別卻不能準(zhǔn)確測(cè)量；一批腎病患者尿蛋白含量的測(cè)定結(jié)果分為 +、 ++、 +++等。 P 值是： 1) 一種概率，一種在原假設(shè)為真的前提下出現(xiàn)觀察樣本以及更極端情況的概率。 3 選 1 小概率事件： 我們把概率很接近于 0（即在大量 重復(fù)試驗(yàn) 中出現(xiàn)的頻率非常低）的事件稱為小概率事件。如調(diào)查某地某時(shí)的男、女性人口數(shù)；治療一批患者，其治療效果為有效、無效的人數(shù)；調(diào)查一批少數(shù)民族居民的 A、 B、 AB、O 四種血型的人數(shù)等。 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則 （考填空題，三個(gè)空 ） 隨機(jī)化原則 、 對(duì)照的原則 、 重復(fù)的原則 。最后組段包括最大值并寫出其上限值。 描述數(shù)據(jù)分布集中趨勢(shì)的指標(biāo)和描述數(shù)據(jù)分布離散程度的指標(biāo) （考選擇或者填空） ２． 描述數(shù)據(jù)分布集中趨勢(shì)的指標(biāo) 算術(shù)均數(shù) 、 幾何均數(shù) 、 中位數(shù) 。這樣做的依據(jù)是：正常情況下測(cè)量（或?qū)嶒?yàn)）誤差服從正態(tài)分布。 t 分布的圖形特征及其與正態(tài)分布的區(qū)別（簡(jiǎn)答） t 分布的圖形特征 1．以 0 為中心，左右對(duì)稱的單峰分布； 2． t 分布是一簇曲線，其形態(tài)變化與 n（確切地說與自由度ν）大小有關(guān)。參考值范圍用于估計(jì)變量值的分布范圍，變量值可能很多甚至無限 。對(duì)雙樣本資料，要注意區(qū)分成組設(shè)計(jì)和配對(duì)設(shè)計(jì)的資料類型。 （四）統(tǒng)計(jì)學(xué)上差別顯著與否，與實(shí)際意義是有區(qū)別的。 ⑸ 在比較相對(duì)數(shù)時(shí)應(yīng)注意可比性。 （ 3）多數(shù)非參數(shù)方法比較簡(jiǎn)便，易于理解和掌握。 但非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法也有以下缺點(diǎn)： 由于方法簡(jiǎn)單，用的計(jì)量水準(zhǔn)較低，因此，如果能與參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法同時(shí)使用時(shí)，就不如參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法敏感。 線性相關(guān)或回歸應(yīng)用應(yīng)注意的問題（簡(jiǎn)答） ⑴作回歸分析和相關(guān)分析時(shí)要有實(shí)際意義，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象作回歸、相關(guān)分析，必須對(duì)兩種現(xiàn)象間的內(nèi)在 聯(lián)系有所認(rèn)識(shí)。 r與回歸系數(shù) b ： r與 b的絕對(duì)值反映的意義不同。 ，要對(duì)系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，以確定回歸方程有無意義。 相關(guān)與回歸的區(qū)別與聯(lián)系（簡(jiǎn)答） ：相關(guān)反映兩變量的相互關(guān)系，即在兩個(gè)變量中，任何一個(gè)的變化都會(huì)引起另一個(gè)的變化，是一種雙向變化的關(guān)系。 (5)確定 P 值和作出推斷結(jié)論：當(dāng) n≤ 50 時(shí)，查 T 界值表，得出 P值。 （ 7）對(duì)于一些特殊情況，如從幾個(gè)總體所獲得的數(shù)據(jù)，往往難以對(duì)其原有總體分布作出估計(jì)，在這種情況下可用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。 2． 非參數(shù)統(tǒng)計(jì) 樣本所來自的總體分布難以用某種函數(shù)式來表達(dá)， 還有一些資料的總體分布的函數(shù)式是未知的，只知道總體分布是連續(xù)型的或離散型的，解決這類問題的一種不依賴總體分布的具體形式的統(tǒng)計(jì)方法。 方差分析的應(yīng)用條件 （ 1） 各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，且來自正態(tài)分布總體。當(dāng) P＜ ，拒絕零假設(shè)，接受備擇假設(shè)，認(rèn)為差異有統(tǒng) 計(jì)學(xué)意義，也可以理解為二者存在質(zhì)的區(qū)別。配對(duì)的因素是影響實(shí)驗(yàn)效應(yīng)的主要非處理兇素。 參數(shù)的置信區(qū)間可以通過 點(diǎn)估計(jì) 量構(gòu)造，也可以通過 假設(shè)檢驗(yàn) 構(gòu)