差异显着性检验.PPTVIP

几种假设检验的Excel实现 二、差异显著性检验 （二）在Excel软件中的实现 例9 （单样本左侧Z 检验）：某市高一学生的平均体重为68公斤，标准差为8.6，今年体检后知道该市香茗中学高一学生的46名学生的平均体重为64.5公斤。过去的资料表明：往年香茗中学高一学生的平均体重低于全市平均水平。问今年香茗中学高一学生的平均体重是否仍显著低于全市的平均水平？ 二、差异显著性检验 （三）实际应用实例与Excel解答 二、差异显著性检验 【手动理论求解 】 分四步完成： 二、差异显著性检验 二、差异显著性检验 二、差异显著性检验 二、差异显著性检验 【手动Excel求解】 自己手工用Excel的有关函数进行求解 二、差异显著性检验 可以用两种完全等价的方法来判定检验的结果： (1) p 值检验法：此z 统计量的概率值为0.0029，小于显著性水平（=0.01），所以在显著性水平0.01下（或者说在99%的可靠程度上）拒绝原假设H0，接受备择假设H1。 (2) 临界值检验法：此z 统计量的观测值-2.76，它小于统计量的临界值-2.33（更小于另一个临界值-1.64），所以在显著性水平0.01下（或者说在99%的可靠程度上）有显著差异，因此要拒绝原假设，接受备择假设，而且其差异还是极其显著性的。 不管怎么看，结论都一样：今年香茗中学高一学生的平均体重64.5极其显著低于全市的平均水平68。 1. 零假设与备择假设 2. 显著性水平α VS 可靠程度1-α 3. 小概率事件 4. 单样本Z 检验（单侧）的2个例子 单样本数不小于30时，要用Z 检验（有的教材也称为U 检验） 三、差异显著性检验之一：单侧检验 例10 （单样本左侧Z 检验） ：某市高中入学考试数学平均成绩为68分，标准差为8.6，其中某甲中学参加此次考试的46名学生的数学平均分为65。过去的资料表明：该校数学平均成绩低于全市平均水平。问此次考试甲校数学平均分数是否仍显著低于全市的平均分数？ 三、差异显著性检验之一：单侧检验 (b)左侧检验： 左侧有阴影部分为拒绝域 中间+右侧的白色部分为接受域 三、差异显著性检验之一：单侧检验 单侧（左侧）Ｚ检验统计决断规则 三、差异显著性检验之一：单侧检验 Ｚ与临界值比较 Ｐ值 检验结果 Ｚ-1.64=Z0.05 P0.05 在0.05显著水平上保留Ｈ０， 拒绝Ｈ１ -1.64 ≥Ｚ -2.33 0.01＜P ≤0.05 在0.05显著水平上拒绝Ｈ０， 接受Ｈ１。 Ｚ≤ -2.33=Z0.01 P≤0.01 在0.0１显著水平上拒绝Ｈ０， 接受Ｈ１。 三、差异显著性检验之一：单侧检验 例11 （单样本右侧Z 检验） ：某市高中入学考试数学平均成绩为68分，标准差为8.6，其中某乙中学参加此次考试的42名学生的数学平均分为71。过去的资料表明：该校数学平均成绩高于全市平均水平。问此次考试乙校数学平均分数是否仍显著高于全市的平均分数？ 三、差异显著性检验之一：单侧检验 (c)右侧检验： 右侧有阴影部分为拒绝域 左侧+中间的白色部分为接受域 三、差异显著性检验之一：单侧检验 单侧（右侧）Ｚ检验统计决断规则 三、差异显著性检验之一：单侧检验 Ｚ与临界值比较 Ｐ值 检验结果 Ｚ＜ 1.64=Z0.05 P0.05 在0.05显著水平上保留Ｈ０， 拒绝Ｈ１ 1.64 ≤ Z ＜ 2.33 0.01＜P ≤0.05 在0.05显著水平上拒绝Ｈ０， 接受Ｈ１。 Ｚ≥ 2.33=Z0.01 P≤0.01 在0.0１显著水平上拒绝Ｈ０， 接受Ｈ１。 三、差异显著性检验之一：单侧检验 5. 双样本单侧Z 检验（无例子） 6. 单样本单侧t 检验（无例子） 7. 双样本单侧t 检验 双样本均N1、N2 有一个小于30，要用t检验 一个例子：例12 (双样本右侧t 检验) 三、差异显著性检验之一：单侧检验 * * 第九讲 信息技术与数学教学 华东师范大学数学系 万福永 一、常见的概率分布 （一） 教育统计理论基础 （二）在Excel软件中的实现 （三）实际应用实例与Excel解答 二、差异显著性检验 （一）教育统计理论基础 （二）在Excel软件中的实现 （三）实际应用实例与Excel解答 三、差异显著性检验之一：单侧检验 四、差异显著性检验之二：双侧检验 一、常见的概率分布 （一） 教育统计理论基础 1. 二项分布：是一种离散型随机变量的概率分布 一、常见的概率分布 （一） 教育统计理论基础 2. 正态分布：是一种连续型随机变量的概率分布 一、常见的概率分布 （二）在Excel软件中的实现 1. BINOMDIST(k,n,p,0)：计算二项分布的分布律； BINOMDIST(k,n,p,1)：计算二项分布的累积分布。 【