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显著性差异分析演示文稿

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优选显著性差异分析

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显著性检验的意义

利用统计学的方法，检验被处理的问题是否存在统计上的显著性差异。

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显著性检验的作用

分析工作者常常用标准方法与自己所用的分析方法进行对照试验，然后用统计学方法检验两种结果是否存在显著性差异。若存在显著性差异而又肯定测定过程中没有错误，可以认定自己所用的方法有不完善之处，即存在较大的系统误差。

因此分析结果的差异需进行统计检验或显著性检验。

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显著性检验的判断

对标准试样或纯物质进行测定，所得到的平均值与标准值不完全一致；

采用两种不同分析方法或不同分析人员对同一试样进行分析时，所得两组数据的平均值有一定的差异；

问题：差异是由什么原因引起的?偶然误差还是系统误差?这类向题在统计学中属于“假设检验”。

－如果分析结果之间存在“显著性差异”，就可认为它们之间有明显的系统误差，

－否则就可以认为没有系统误差，仅为偶然误差引起的正常情况。

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显著性检验的步骤

显著性检验的一般步骤是：

做一个假设,即假设不存在显著性差异，或所有样本来源于同一体。

确定一个显著性水准，通常等于0.1,0.05,0.01等值，分析工作中则多取0.05的显著性水准，即置信度为95%。

统计量计算和作出判断。

下面介绍t检验法和F检验法。

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t检验法

根据要求的置信度和测定次数查表，得：t表值

比较：t计和t表

若t计t表,表示有显著性差异，存在系统误差，被检验方法需要改进。

若t计t表,表示无显著性差异，被检验方法可以采用。

（1）平均值与标准值()的比较

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例

采用某种新方法测定基准明矾中铝的质量分数，得到下列9个分析数据10.74%，10.77%，10.77%，10.77%，10.81%，10.82%，10.73%，10.86%，10.81%。己知明矾中铝含量的标准值（以理论值代）为10.77%。试问采用该新方法后，是否引起系统误差（置信度为95%）?

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解题过程

已知：n=9，f=9-1=8

求：平均值，标准偏差及t值

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（2）两组数据的平均值比较（同一试样）

两个分析人员测定的两组数据或采用不同的方法测得的两组数据,经常出现差别。若要判断这两个平均值之间是否有显著性差异，也采用t检验法。设两组数据分别为：

（n－测定次数，s－标准偏差，1或2为组别）

先求合并的标准偏差S合和合并的t值

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S合与t合

=

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判断

在一定置信度时，查出t表值（总自由度为f=n1+n2-2）。

若：t计＞t表则两组平均值存在显著性差异。

若：t计＜t表则两组平均值不存在显著性差异。

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F检验法

F检验法的意义：

标准偏差反映测定结果精密度，是衡量分析操作条件是否稳定的一个重要标志。例如，有两个分析人员同时采用同种方法对同一试样进行分析测定，但得列两组数据的精密度S1≠S2。要研究其差异是偶然误差引起的，还是其中一人的工作有异常情况或是过失。

在分析测试中常用F检验法来检验。

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