定量資料的t檢驗ppt課件-資料下載頁
2025-04-29 00:12本頁面
【正文】 rror）v如果實際情況與 H0不一致，也僅僅由于抽樣的原因，使得統(tǒng)計量的觀察值落到接受域，不能拒絕原本錯誤的 H0，導致了另一種推斷錯誤。這樣的錯誤稱為第 Ⅱ 類錯誤。犯第 Ⅱ 類錯誤的概率為 β 。v接受了實際上不成立的 H0，這類 “ 取偽 ” 的錯誤稱為第 Ⅱ 類錯誤。其概率大小用 β 表示， β只取單尾。 假設檢驗與兩類錯誤實際情況 檢驗結果拒絕 H0 不拒絕 H0H0為真 第 Ⅰ 類錯誤 (α)假陽性（誤診） 結論正確 (1α )置信度H0不真 結論正確 (1 β )檢驗功效 第 Ⅱ 類錯誤 (β)假陰性（漏診） 兩類錯誤間的關系v當樣本含量一定時， α 越小， β 越大； α 越大， β 越??；v增大 n， α 和 β 同時減小。 檢驗效能（ power of a test）v（ 1 β） 稱為檢驗效能 ,即當兩總體的確有差別（ H0不成立），按照事先確定的檢驗水準 α ，假設檢驗能發(fā)現(xiàn)該差異（拒絕 H0）的能力；v在確定兩總體參數(shù)差值、 α 和 n時可以估算 （ 1 β） 。v科研設計中，檢驗功效 (1β) 不宜低于 ，否則檢驗結果可能反映不出總體的真實差異，出現(xiàn)非真實的陰性結果。四、假設檢驗應注意的問題v檢驗方法必須符合資料的適用條件 ；v單側檢驗和雙側檢驗的選擇；v正確理解 P 值的意義；v結論不能絕對化；v不拒絕 H0 時，應考慮檢驗效能。五、假設檢驗與區(qū)間估計v可信區(qū)間 ： 說明量的大小 ， 即推斷總體均數(shù)的范圍 ；v假設檢驗 ： 推斷質的不同 ， 即判斷兩總體均數(shù)是否不同。 置信區(qū)間回答假設檢驗的問題v算得的可信區(qū)間若包含了 H0，則按 α 水準，不拒絕 H0；若不包含 H0，則按 α 水準，拒絕 H0。 例 ， H0:μ= μ0，即 μμ0=0 置信區(qū)間可 提示差別是否具有實際意義 假設檢驗提供、而置信區(qū)間不提供的信息v在拒絕 H0時，假設檢驗可以報告確切的 P值，從而較為精確地說明檢驗結論的概率保證。置信區(qū)間只能在預先確定的置信度 100(1α)% 水平上進行推斷。v在不拒絕 H0時，假設檢驗可以對檢驗功效作出估計，從而可以評價是否在識別差異能力較強的情形下不拒絕 H0的。 綜上，置信區(qū)間與相應的假設檢驗既能提供相互等價的信息，又有各自不同的功能。把置信區(qū)間與假設檢驗結合起來，可以提供更全面、完整的信息。因此，在報告假設檢驗結論的同時，必須報告相應的區(qū)間估計結果。小結
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