统计学-假设检验

统计学-假设检验

第4章假设检验\n第4章假设检验主要内容：4.1假设检验简介4.2总体参数检验4.3非参数检验4.4使用SPSS进行假设检验举例\n第4章假设检验4.1假设检验简介1、假设检验概念2、假设检验分类3、假设检验的基本原理4.1.1假设检验的基本概念\n第4章假设检验4.1假设检验简介4.1.2假设检验的两种类型错误决策实际情况H0为真H0为假接受H0正确第二类错误(β)拒绝H0第一类错误(α)正确\n第4章假设检验4.1假设检验简介如何评价检验的好坏？如何提高检验功效？4.1.3检验功效\n第4章假设检验4.1假设检验简介1、根据实际问题提出一对假设（零假设和备择假设）；2、构造适当的检验统计量，并确定其在零假设成立时的分布；3、根据样本计算统计量的值；（不同的总体参数适用的检验统计量不同）4、确定显著性水平；5、确定检验统计量的临界值并给出拒绝域，或者计算p值等；6、统计决策（拒绝或不能拒绝零假设）。4.1.4假设检验的一般过程\n几个具体例子，参考教材内容。第4章假设检验4.2总体参数检验\n4.3.1非参数检验概述第4章假设检验4.3非参数检验\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.1卡方检验第4章假设检验4.3非参数检验基本公式为：\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.1卡方检验1、无差假设的适合性检验[例]随机抽取70名学生，调查他们对高中分文理科的意见，回答赞成的有42人，反对的有28人。问对分科的意见有无显著差异？\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.1卡方检验2、实际次数分布是否属于正态分布的适合性检验[例]今对某校100名学生进行操行评定，分优、良、中、差四等，评定结果为：优19人、良39人、中35人、差7人。试检验其分布的形式是否属于正态分布？\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.1卡方检验3、独立样本的2×2列联表的独立性检验分类1分类2合计分类1aba+b分类2cdc+d合计a+cb+dN=a+b+c+d\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.1卡方检验3、独立样本的2×2列联表的独立性检验[例]设有甲乙两区，欲测验两区中学教学水平，各区随机抽取500名初三学生，进行统一试题的数学测验，其结果是：甲区及格学生为475人，不及格为25人；乙区及格学生460人，不及格为40人，问甲区中学与乙区中学的数学测验成绩的差异是否显著？及格人数不及格人数合计甲区475（a）25（b）500乙区460（c）40（d）500合计935651000\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.1卡方检验3、独立样本的2×2列联表的独立性检验简捷公式计算：\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.1卡方检验4、相关样本的2×2列联表的独立性检验[例]110名教师培训普通话，培训2天前后两次测验通过情况如下表，问2天的训练是否有显著效果？第二次测验通过未通过第一次测验通过41（a）26（b）未通过24（c）19（d）\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.1卡方检验4、相关样本的2×2列联表的独立性检验简捷公式计算：\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.2符号检验符号检验法是通过两个相关样本的每对数据之差的符号进行检验，从而比较两个样本的显著性。具体地，若两个样本差异不显著，正差值与负差值的个数应大致各占一半。根据符号检验判断差异显著性时也要查表找出相应的临界值。但特别应注意的是在某一显著性水平下，实得r值大于表中临界值时，表示差异不显著，这一点与参数检验时的统计量和临界值的判断结果不同。r与临界值的比较P值显著性r＞r0.05P＞0.05不显著r0.01＜r≤r0.050.01＜P≤0.05显著r≤r0.01P≤0.01极显著\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.2符号检验1、小样本（n＜25）时的检验方法2、大样本（n＞25）时的检验方法\n4.3.2非参数检验方法4.3.2.3秩和检验1、两个样本的容量均小于10的检验方法2、两个样本的容量均大于10的检验方法