第三章 计量资料的统计推断PPT.ppt

（4）确定概率值（P） 将计算得到的u值或 t值与查表得到u?或t?，ν,比较 ，得到 P值的大小。根据u分布和t分布我们知道，如果|u| u?或| t | u? ，则 P? ；如果|u| u?或| t | u? ，则P? 。 （5）作出推断结论 如果p?，认为在检验假设H0成立的条件下，得到等于或大于现有统计量u值或t值的可能性大于?，不属于小概率事件，则不拒绝H0，差别无统计学意义，结论是不认为两总体均数不相等。如果p?，我们认为在检验假设H0成立的条件下，得到等于或大于现有统计量u值或t值的可能性小于?，可判断为小概率事件，则拒绝H0，接受H1，差别有统计意义，结论是两总体均数不相等，或者某一总体均数大于（或小于）另一总体均数。 5、假设检验的结果 接受检验假设 拒绝检验假设 正确理解结论的概率性（都隐含着犯错误的可能性）。 第五节 未知总体与已知总体均数的 比较 一、大样本 一般女性平均身高160.1 cm。某大学随机抽取100名女大学生，测量其身高，身高的均数是163.74cm，标准差是3.80cm。 请问某大学18岁女大学生身高是否与一般女性不同。 ▲目的：比较样本均数所代表的未知总体均数 与已知的总体均数有无差别 ▲计算公式：u 统计量 ▲ 适用条件： (1) 已知一个总体均数； (2) 可得到一个样本均数； (3) 可得到该样本标准误； (4) 样本量不小于100。 例题： (1) 一个总体均数：160.1 cm ; (2) 一个样本均数：163.74 cm ; (3) 可计算出样本标准误：3.8/100=0.38 (4) n = 100; 假设检验： ▲ 建立假设： 检验假设：某校女大学生身高均数与一般女子身高均数相同； H0：μ=μ0； 备择假设 ：某校女大学生身高均数与一般女子身高均数不同； H1：μ≠μ0 ▲ 确定显著性水平（ ? ）：0.05 ▲ 做出推论: U= 9.58 1.96, p 0.05 = ?, 小概率事件发生了，原假设不成立；拒绝H0 , 接受H1， 可认为：某校女大学生身高均数与一般女子身高均数不同；某校女大学生身高均数与一般女子身高均数差别有显著性。 ▲ 计算统计量：u 统计量： u = ▲ 确定概率值： |u|=9.58 u ? = 1.96 u u ? p ?=0.05; 二、小样本 已知中学一般男生的心率平均为74次/分钟。为了研究常参加体育锻炼的中学生心脏功能是否与一般的中学生相同，在某地区中学生中随机抽取常年参加体育锻炼的男生16名，测量他们的心率，结果见数据“男生心率.SAV”。 ▲目的：比较一个小样本均数所代表的未知总 体均数与已知的总体均数有无差别。 ▲计算公式： t 统计量：t= 自由度：?=n - 1 ▲ 适用条件： (1) 已知一个总体均数； (2) 可得到一个样本均数及该样本标准误； (3) 样本量小于100； (4) 样本来自正态或近似正态总体。 例题： 已知： (1) 一个总体均数：74次/分 ; (2) 一个样本均数：65.63次/分 ; (3) 可计算出样本标准误：7.2/ 16=1.8 (4) n =16 100; 假设检验： ▲ 建立假设： 检验假设：常参加体育锻炼的中学男生的心率与一般中学生相等； H0：μ=μ0； 备择假设 ：常参加体育锻炼的中学男生的心率与一般中学生不同； H1：μ≠μ0 ▲ 确定显著性水平（ ? ）：0.05 ▲ 计算统计量： t = ： t =4.65 ▲ 确定概率值： n= 16, 自由度 = n – 1 = 15, t0.05(15) = 2.131 t t0.05(25) , p 0.05 ▲ 做出推论: p 0.05 ?, 小概率事件发生了，原假设不成立；拒绝H0 , 接受H1， 可认为：常参加体育锻炼的中学男生的心率与一般中学生不同；常参加体育锻炼的中学男生的心率比一般中学生心率慢；常参加体育锻炼的中学男生的心率与一般中学生差别有显著性。 * * 统计推断(Statistical inference)：用样本信息推论总体特征的过程。 包括： 参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指标量，对总体统计指标量进行估计。 假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。