chapter 4 假设检验2014(第三版).ppt

下一张 主 页 退 出 上一张 3、 计算t值 下一张 主 页 退 出 上一张 ＝ ＝ ＝29.255 下一张 主 页 退 出 上一张 下一张 主 页 退 出 上一张 = = =0.862 所以 = = 2.036 下一张 主 页 退 出 上一张 4、统计推断 当df=n-1=9-1=8，查附表得0.05水平下的 临界t值， 计算所得的 =2.036 ， 故p＞0.05 ，不能否定 ， 表明新育成品种千粒重与当地良种汕优63的千粒重差异不显著。 如果总体 已知，则不论小样本或小样本，均用 U检验法。 当n30时，则用 U检验法。 如果总体 未知: 当n30时，则用 t检验法。 下一张 主 页 退 出 上一张 第三节　两个样本平均数的假设检验 由两个样本平均数之差来测验两个样本所属总体平均数是否存在显著差异，即测验两个处理的效果是否一样。 测验方法因实验设计的不同分为两类： 将试验单位随机分为两组，再随机各实施一处理，这样得到的数据称为成组数据，以组的平均数作为比较的标准。 1.非配对设计两个样本平均数差异显著性检验 两个样本平均数差数的抽样分布 由于在σ2已知的正态总体抽样或以n30在σ2未知的总体抽样，样本平均数的差数 的分布呈正态分布；故可用u分布测验H0。 当n30时，由于一般资料可假定两样本的总体方差相等，即σ12= σ22，故为增加误差估计的准确性，宜先算得两样本的合并均方值，通常用S2e表示，再进行假设测验。 方差的同质性检验 根据样本观察值计算出每一个样本的方差S21和S22； 根据df1和df2大小，查附表5；得到F0.05（df1,df2); 通过比较实际计算的F值与F0.05（df1,df2)比较, 如果FF0.05(df1,df2), 则p0.05,不能否定H0： 即可认为两个样本的方差为同质的。 否则，则认为两者不同质。 注意将数值大的均方做分子，数值小的均方做分母 - - x2) (x1 _ s t = -(μ1- μ2) x1 - x2 - - 服从df=n1+n2-2的t分布 S2e称为两样本均方的加权平均值或合并均方。 【例】 有一水稻施肥试验，处理为甲乙两种施肥方法，完全随机设计，试验结果见表。试测验两种施肥方法水稻产量有无显著差异。 两种施肥方法水稻小区产量(㎏) x1 (甲) x2 (乙) 8.2 9.6 8.7 8.9 9.4 8.5 10.7 11.2 9.2 10.9 11.1 10.8 Σ=53.3 Σ=63.9 H0： μ1=μ2 ， HA： μ1≠μ2， α=0.01 - x1 6 1 = ×(8.2+…+8.5)=8.88 (㎏) - x2 6 1 = ×(10.7+…+10.8)=10.65 (㎏) SS1=（8.22+ …+ 8.52）-53.32/6=1.4283 SS2=（10.72+ …+ 10.82）-63.92/6=2.695 df1=df2=n-1=6-1=5 两尾测验 根据两个样本所实施的处理，从专业的角度可以认为二者的方差是相等的。 所以此处便不再通过F测验或 平方测验予以验证。 se2= 1.4283+2.695 5+5 =0.4123 df=df1+df2=10 查附表3，t0.01(10)=3.169，t =4.77＞ t0.01(10)，故否定H0， 接受HA ，即甲乙两种施肥方法的水稻产量有极显著的差异。 【例 】 研究矮壮素使玉米矮化的效果，抽穗期测定喷施小区玉米8株、对照区9株，株高结果如表。试作测验。 喷矮壮素与否的玉米株高(㎝) x1 (喷矮壮素) x2 (对照) 160 160 200 160 200 170 150 210 170 270 180 250 270 290 270 230 170 Σ=1410 Σ=2100 H0： μ1≥μ2 ， HA： μ1＜μ2， α=0.05 - x1 =176.3 (㎝) - x2 = 233.3(㎝) SS1=3787.5 SS2=18400 se2= 18400+3787.5 7+8 =1479.17 一尾测验 根据两个样本所实施的处理，从专业的角度可以认为二者的方差是相等的。