当前位置：文档之家 › 假设检验-分类选择

假设检验-分类选择

  • 格式：pptx
  • 大小：51.66 KB
  • 文档页数：5

下载文档原格式

  / 5

合集下载

假设检验的基本步骤

假设检验的基本步骤

假设检验的基本步骤（三）假设检验的基本步骤统计推断1．建立假设检验，确定检验水准H0和H1假设都是对总体特征的检验假设，相互联系且对立。

H0总是假设样本差别来自抽样误差，无效/零假设H1是来自非抽样误差，有单双侧之分，备择假设。

检验水准，a＝0.05检验水准的含义2．选定检验方法，计算检验统计量选择和计算检验统计量要注意资料类型和实验设计类型与样本量的问题，一般计量资料用t检验和u检验；计数资料用χ2检验和u检验。

3．确定P值，作出统计推理P≤a ，拒绝H0，接受H1P> a，按a＝0.05水准，不拒绝H0，无统计学意义或显著性差异假设检验结论有概率性，无论使拒绝或不拒绝H0，都有可能发生错误（四）两均数的假设检验（各种假设检验方法的适用条件与假设的特点、计算公式、自由度确定以与确定概率P值并做出推断结论）u检验适用条件t检验适用条件t检验和u检验1．样本均数与总体均数比较2．配对资料的比较/成组设计的两样本均数的比较配对设计的情况：3点3. 两个样本均数的比较（1）两个大样本均数比较的u检验（2）两个小样本均数比较的t检验（五）假设检验的两类错误与注意事项（Ⅰ和Ⅱ类错误）1.两类错误拒绝正确的H0称Ⅰ型错误－弃真，用检验水准α表示，α＝0.05，犯I型错误概率为0.05，理论上平均每100次抽样有5次发生此类错误；接受错误的H0称Ⅱ型错误－存伪。

用β表示，（1－β）为检验效能或把握度，意义为两总体有差异，按α水准检出差别的能力，1－β＝0.9，若两总体确有差别，理论上平均每100次抽样有90次得出有差别的结论。

两者的关系：α愈大β愈小；反之α愈小β愈大。

2.假设检验中的注意事项（1）随机化：代表性和均衡可比性（2）选用适当的检验方法（3）正确理解统计学意义（4）结论不绝对（5）单侧与双侧检验的选择四．分类变量资料的统计描述（一）相对数常用指标与其意义1.率2.构成比3.相对比（二）相对数应用注意事项1．观察例数要足够多2．不能犯以比代率的错误3．计算加权平均率或合并率4．可比性，消除混杂因素的影响（可采用标准化方法或分层分析方法。

统计学方法的分类和选择

统计学方法的分类和选择

统计学方法的分类和选择一、描述统计方法描述统计方法用于总结和概括数据的定量和定性特征，主要包括以下几种方法：1.频数统计：对数据进行分类，计算各类别的频数或频率。

2.平均数和标准差：计算数据的平均值和离均差的度量，用于描述数据的集中趋势和分散程度。

3.分位数和百分位数：计算数据按大小排序后的位置，用于描述数据的位置和分布。

4.统计图表：如直方图、饼图、散点图等，用于直观地展示数据的分布和关系。

二、推断统计方法推断统计方法用于从样本数据中推断总体的特征和进行假设检验，主要包括以下几种方法：1.参数估计：根据样本数据估计总体的参数，包括点估计和区间估计。

2.假设检验：根据样本数据判断总体参数的假设，包括一般假设检验和相关性检验。

3.方差分析：用于比较多个总体的均值是否有显著差异。

4.回归分析：建立变量之间的数学模型，用于预测因变量。

5.方差分析：用于比较多个总体的均值是否有显著差异。

三、统计学方法的选择选择适当的统计学方法应考虑以下几个方面：1.数据类型：根据数据的类型（定量或定性）选择合适的描述统计和推断统计方法。

2.研究目的：根据研究的目的和问题选择合适的统计学方法。

如果是描述总体特征，可以使用描述统计方法；如果需要推断总体特征或进行假设检验，则需要使用推断统计方法。

3.样本容量：样本容量的大小会影响统计学方法的选择。

当样本容量较大时，可以使用参数估计和假设检验方法；当样本容量较小时，可以使用非参数统计方法。

4.数据分布：数据的分布特征对统计学方法的选择也有影响。

当数据服从正态分布时，可以使用参数统计方法；当数据不服从正态分布时，可以使用非参数统计方法。

5.数据关系：如果数据之间存在关联或依赖关系，可以使用回归分析等方法来研究变量之间的影响。

总之，统计学方法的分类和选择应考虑数据的类型、研究目的、样本容量、数据分布和数据关系等因素。

选用合适的统计学方法能够提供准确的分析结果和科学的结论，从而对问题的解决和决策的制定有着重要的意义。

常见的假设检验方法

常见的假设检验方法

常见的假设检验方法嘿，咱今儿就来说说常见的假设检验方法！这可真是个有意思的事儿呢！你想想啊，生活中咱经常会碰到各种各样需要判断的情况。

就好比说，你觉得今天会不会下雨，这其实就是一种假设呀！那怎么去检验这个假设对不对呢？常见的假设检验方法里有个叫 Z 检验的。

这就好像是个厉害的侦探，能通过一些数据线索来判断假设是不是成立。

比如说，咱要检验一批产品是不是合格，Z 检验就能派上大用场啦！它能通过对样本数据的分析，告诉咱这批产品大体上是个啥情况。

还有 T 检验呢！它就像是个精细的工匠，专门处理一些比较“小气”的数据。

比如样本量没那么大的时候，T 检验就能发挥它的作用啦！它能在有限的数据里找出真相来。

那这两种方法怎么用呢？就好比你要去开一把锁，Z 检验和 T 检验就是不同的钥匙。

你得根据锁的情况，也就是数据的特点，来选择合适的钥匙呀！不然你拿着 T 检验这把钥匙去开 Z 检验能开的锁，那可不得折腾半天也打不开呀！咱再说说卡方检验。

这个呀，就像是个分类专家！它能把一堆杂乱的数据按照不同的类别整理得清清楚楚。

比如说，你想知道不同性别对某个事物的看法是不是有差异，卡方检验就能帮你搞明白。

假设检验方法可真是神奇啊！它们就像我们的秘密武器，能让我们在面对一堆数据和假设的时候不再迷茫。

你说要是没有这些方法，我们该多抓瞎呀！比如说，一个公司要推出新产品，要是没有这些假设检验方法，怎么知道这个新产品会不会受欢迎呢？那不就跟闭着眼睛走路一样，容易摔跟头嘛！这些方法还能帮我们在科学研究里找到真理呢！科学家们通过假设检验，不断地验证自己的理论，推动着知识的进步。

所以啊，常见的假设检验方法可真是太重要啦！咱可得好好学一学，用一用，让它们为我们的生活和工作服务呀！别小看了这些方法，它们能发挥的作用可大着呢！你还在等什么呢？赶紧去研究研究吧！。

医学统计学课件：假设检验

医学统计学课件：假设检验

统计推断基础
参数估计
用样本数据估计总体参数的方法。
显著性检验
理解显著性检验的基本原理和方法。
假设检验
根据样本数据对总体参数进行检验的方法。
置信区间
掌握置信区间的概念和计算方法。
03
参数假设检验
单参数假设检验
定义
单参数假设检验是当我们只有一个总 体参数需要检验时的假设检验。例如 ，我们可能需要确定一个药物是否对 一组患者的平均血压有降低作用。
应用场景：例如，检验某种新药的疗效是否显著优于安 慰剂。
案例二：两样本t检验
总结词：两样本t检验是一种常用的假设检验方 法，适用于比较两个独立样本的平均数是否存在 显著差异。
详细描述
1. 定义假设：通常包括零假设（H0，即两个样本的 平均数无差异）和对立假设（H1，即两个样本的平 均数存在差异）。
02
假设检验的数学基础
概率基础
概率定义
表示随机事件发生的可能性程度。
概率运算
掌握加法、乘法和条件概率等运算方法。
独立性和互斥性
理解事件之间的独立性和互斥性。
分布基础
分布定义
描述随机变量取值的概率规律。
连续型和离散型分布
理解连续型和离散型分布的概念和特点。
常用分布
掌握常用的分布及其性质，如正态分布、二项分布等。
假设检验步骤
根据符号分布，计算临界值和p值，判断假设是 否成立。
05
假设检验的注意事项与误用
假设检验的注意事项
明确研究目的和背 景
在假设检验前，需要明确研究目 的和背景，以便确定合适的假设 和检验方法。
合理选择样本量和 样本类型
样本量和样本类型的选择对假设 检验的结果具有重要影响。在确 定样本量时，需要考虑研究目的 、研究设计、误差概率等因素。

统计理论5_分类变量的假设检验

统计理论5_分类变量的假设检验

组 别 有效
无效
合 计 有效率（%）
试验组 99(90.48) a 对照组 75(83.52) c 合 计 174(a+c)
5(13.52) b 21(12.48) d 26(b+d)
104 (a+ b) 96 (c+d) 200 (n)
95.20 78.13 87.00
版权所有：多多医善
四格表χ 检验
组 别 有效
无效
试验组 对照组
99(90.48) a 75(83.52) c
5(13.52) b 21(12.48) d
合 计 174(a+c)
26(b+d)
合 计 有效率（%）
104 (a+ b)
95.20
96 (c+d)
78.13
200 (n)
87.00
T11 104174 / 200 90.48 ，T12 104 90.48 13.52 T21 174 90.48 83.52 ，T22 26 13.52 12.48
u | p 0 | | p 0 |
p
0 (1 0 ) n
版权所有：多多医善
率的u检验
根据以往经验，一般胃溃疡病患者有20%(总体率)发生胃出血症状。现某医生观察65岁以上胃 溃疡病人152例，其中48例发生胃出血，占31.6%（样本率）。问老年胃溃疡病患者是否较一般胃溃 疡病患者易发生胃出血。
对照组的96例颅内压增高症患者中：有效者为96(174/200)=83.52；无效者为96(26/200)=12.48。
版权所有：多多医善
四格表χ 检验
某院欲比较异梨醇口服液（试验组）和氢氯噻嗪+地塞米松（对照组）降低颅内压的疗效。将200例 颅内压增高症患者随机分为两组，结果见下表。问两组降低颅内压的总体有效率有无差别？

什么是假设检验？

什么是假设检验？

减少主观臆断
假设检验基于客观数据和事实， 而非主观臆断，从而能够减少决 策过程中的主观性和不确定性。
提高决策科学性
假设检验能够提供一种相对可靠 的决策依据，提高决策的科学性 和准确性。
假设检验的未来发展
不断扩展应用领域
方法的改进和完善
随着科学技术的发展，假设检验的应 用领域将会越来越广泛，如人工智能 、生物技术、医学、社会科学等领域 。
随着数据的复杂性和规模的增加，假 设检验的方法也需要不断改进和完善 ，以适应不同场景和需求。
提高可解释性和透明 度
为了更好地理解和解释假设检验的结 果，需要提高其可解释性和透明度， 以便更多的人能够理解和应用。
正确理解和运用假设检验
01
理解基本概念
正确理解和运用假设检验需要深入理解其基本概念和方法，包括如何
社会学研究
社会调查
利用假设检验对社会现象进行调查研究，以揭示社会现象之间的内在联系和 规律。
行为研究
通过假设检验探讨人类行为和社会影响之间的相互作用，为政策制定和社会 干预提供依据。
06
结论
假设检验的意义
科学探究的基础
假设检验是科学探究中最为核心 的方法之一，它能够通过严谨的 逻辑和数学推理来验证或否定一 个特定的假设。
假设检验是统计分析的一部分，它是 一种方法论，用于根据样本数据推断 总体参数。
统计分析包括多种方法和技术，如描 述性统计、推断性统计和回归分析等 ，它们都是为了帮助我们更好地理解 和解释数据。
在进行假设检验时，需要使用统计分 析方法来对数据进行处理和分析，从 而得出结论。
02
假设检验的基本原理
假设的设定与分类
病因研究
通过对暴露因素与疾病之间关系的假设检验，探讨病因和预防策 略的有效性。

资料：第六章 分类资料的假设检验习题

第六章 分类资料的假设检验题库一、选择题1．2χ分布的形状（ ）。

A. 同正态分布B. 同t 分布C.为对称分布D. 与自由度ν有关E. 与样本含量n 有关 2．四格表的自由度（ ）。

A. 不一定等于1B. 一定等于1C. 等于行数×列数D. 等于样本含量－1E. 等于格子数－13．5个样本率作比较，24,01.02χχ>，则在α=0.05的检验水准下，可认为（ ）。

A. 各总体率不全相等 B. 各总体率均不等 C. 各样本率均不等 D. 各样本率不全相等 E. 至少有两个总体率相等4．测得某地6094人的两种血型系统，结果如下。

欲研究两种血型系统之间是否有联系，应选择的统计分析方法是（ ）。

某地6094人的ABO 与MN 血型ABO 血型MN 血型M N MN O431 490 902 A 388 410 800 B 495 587 950 AB137 17932A.秩和检验B.2χ检验C.Ridit 检验D.相关分析E.Kappa 检验 5．假定两种方法检测结果的假阳性率和假阴性率均很低。

现有50份血样用甲法检查阳性25份，用乙法检查阳性35份，两法同为阳性和阴性的分别为23份和13份。

欲比较两种方法检测结果的差别有无统计学意义，应选用（ ）。

A. u 检验B. t 检验C. 配对t 检验D. 配对四格表资料的2χ检验 E. 四格表资料的2χ检验6．某医师欲比较两种疗法治疗2型糖尿病的有效率有无差别，每组各观察了30例，应选用（ ）。

A.两样本率比较的u 检验B.两样本均数比较的u 检验C. 四格表资料的2χ检验 D. 配对四格表资料的2χ检验 E. 四格表资料2χ检验的校正公式7．用大剂量Vit.E 治疗产后缺乳，以安慰剂对照，观察结果如下：Vit.E 组，有效12例，无效6例；安慰剂组有效3例，无效9例。

分析该资料，应选用（ ）。

A. t 检验 B.2χ检验 C.F 检验 D.Fisher 精确概率法 E. 四格表资料的2χ检验校正公式8．欲比较胞磷胆碱与神经节苷酯治疗脑血管疾病的疗效，将78例脑血管疾病患者随机分为2组，结果如下。

医学统计学-假设检验概述


二、假设检验应注意的问题
假设检验利用小概率反证法思想，从问题对立面 (H0)出发间接判断要解决的问题(H1)是否成立。在H0 成立的条件下计算检验统计量，获得P值来判断。当P ≤，就是小概率事件。
小概率事件原理：小概率事件在一次抽样中发生 的可能性很小，如果它发生了，则有理由怀疑H0，认 为H1成立，该结论可能犯的错误。
当不拒绝H0时，没有拒绝实际上不成立的H0,这 类错误称为Ⅱ类错误(“存伪”)，其概率大小用β 表示。
假设检验中的两类错误
客观实际
拒绝H0
不拒绝H0
H0成立 第Ⅰ类错误（α） 推断正确（1- α）
H0不成立 推断正确（1- β） 第Ⅱ类错误（β）
α与β的关系： 当样本量一定时, α愈小, 则β愈大，反之α愈大,
距法
理论上：
• 总体偏度系数1=0为对称，1>0为正偏态，1<0为负偏态； • 总体峰度系数2=0为正态峰，2>0为尖峭峰，2<0为平阔峰。 • 只有同时满足对称和正态峰两个条件时，才能认为资料服从
假设检验概述
第五章 假设检验概述
第一节 假设检验的分类、论证方法与步骤 一、假设检验的分类 二、假设检验的论证方法 三、假设检验的步骤
第二节 假设检验的两类错误和注意事项 一、Ⅰ型错误和Ⅱ型错误 二、应用假设检验的注意事项
第三节 正态性检验与数据转换 一、正态性检验 二、数据转换
第四节 例题和SPSS电脑实验
P>：不拒绝H0 ,还不能认为差异有统计学意义… P：拒绝H0，接受H1 ,差异有统计学意义…
第二节 假设检验的两类错 误和注意事项
一、Ⅰ型错误和Ⅱ型错误
1. Ⅰ型错误： 当拒绝H0时，可能拒绝了实际上成立的H0，这

心理实验数据分析技巧

心理实验数据分析技巧在心理学研究中，心理实验是探索人类心理现象和行为规律的重要手段，而对实验数据的准确分析则是得出科学结论的关键环节。

有效的数据分析技巧不仅能够帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息，还能为进一步的理论构建和实践应用提供有力支持。

接下来，让我们一起深入探讨一些实用的心理实验数据分析技巧。

一、数据的收集与整理在进行数据分析之前，首先要确保数据的质量和完整性。

在收集数据时，应遵循科学的实验设计原则，明确研究目的和变量，选择合适的测量工具和方法，并对被试进行严格的筛选和培训，以减少误差和偏差。

同时，要对收集到的数据进行仔细的整理和编码。

例如，对于问卷调查的数据，要将开放式问题的回答进行分类和编码；对于实验观测的数据，要对行为的发生时间、频率、强度等进行准确记录和量化。

在整理数据的过程中，还需要检查数据的准确性和一致性，及时发现并纠正错误和缺失值。

二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行概括和描述，常用的指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。

通过计算这些指标，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。

均值是数据的算术平均值，能够反映数据的总体水平，但容易受到极端值的影响；中位数是将数据按大小顺序排列后位于中间位置的数值，对极端值不敏感，更能代表数据的中心位置；众数是数据中出现次数最多的数值，适用于分类数据和离散型数据。

标准差和方差则用于衡量数据的离散程度，标准差越大，说明数据的分布越分散；方差是标准差的平方，在计算和比较时更加方便。

此外，还可以通过绘制直方图、箱线图、折线图等图形来直观地展示数据的分布情况，帮助我们更好地理解数据的特点。

三、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的线性关系。

常用的相关性分析方法有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rank correlation coefficient）和肯德尔等级相关系数（Kendall rank correlation coefficient）。

统计学第8章假设检验


市场调查中常用的假设检验方法包括T检验、Z检验和卡方 检验等。选择合适的检验方法需要考虑数据的类型、分布 和调查目的。例如，对于连续变量，T检验更为适用；对于 分类变量，卡方检验更为合适。
医学研究中假设检验的应用
临床试验
在医学研究中，假设检验被广泛应用于临床试验。研究 人员通过设立对照组和实验组，对不同组别的患者进行 不同的治疗，然后收集数据并使用假设检验来分析不同 治疗方法的疗效。
03 假设检验的统计方法
z检验
总结词
z检验是一种常用的参数检验方法，用于检验总体均值的假设。
详细描述
z检验基于正态分布理论，通过计算z分数对总体均值进行检验。它适用于大样本 数据，要求数据服从正态分布。z检验的优点是简单易懂，计算方便，但前提假 设较为严格。
t检验
总结词
t检验是一种常用的参数检验方法，用于检验两组数据之间的差异。
卡方检验
总结词
卡方检验是一种非参数检验方法，用于 比较实际观测频数与期望频数之间的差 异。
VS
详细描述
卡方检验通过计算卡方统计量来比较实际 观测频数与期望频数之间的差异程度。它 适用于分类数据的比较，可以检验不同分 类之间的关联性。卡方检验的优点是不需 要严格的假设前提，但结果解释需谨慎。
04 假设检验的解读与报告
详细描述
t检验分为独立样本t检验和配对样本t检验，分别用于比较两组独立数据和同一组数据在不同条件下的 差异。t检验的前提假设是小样本数据近似服从正态分布。t检验的优点是简单易行，但前提假设需满 足。
方差分析
总结词
方差分析是一种统计方法，用于比较两个或多个总体的差异。
详细描述
方差分析通过分析不同组数据的方差来比较各组之间的差异。它适用于多组数据的比较，可以检验不同因素对总 体均值的影响。方差分析的前提假设是各组数据服从正态分布，且方差齐性。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
0 0
例如，IQ 测试和其他标准化测试的结果通常具有已知的总体方差。假设每年有数百万学生进行一项特定标准化测试，其 中成绩的范围为 0 到 100。一组 40 名学生参加了测试，成绩均值为 85。您想确定此成绩在统计意义上是否不同于全国 平均水平 80。历史结果表明总体方差为 100。因为总体方差已知，所以适合使用单样本 Z 检验。 单样本 t 检验 将样本均值与假设值相比较。例如，一家软饮料公司声称其 12 盎司的听装苏打水所含热量平均为 20 卡路里。您可以使 用单样本 t 检验来评估制造商的这一声称是否真实。 在下列情况下可以使用单样本 t 检验：
统计 > 质量工具 > Capability Sixpack > 正态 用于在数据服从正态分布 时生成过程能力 报告。 为确认过程稳定性 ，报告中包括： Xbar 控制图 （或单个观测值的单值控制图 ） R 控制图 或 S 控制图 （对于子组 大小大于 8 时） 最后 25 个子组（或最后 25 个观测值）的运行图 为确认正态性，报告中包括： 过程数据的直方图 正态概率图 （含 95% 置信区间、Anderson-Darling 和 p 值） 为评估能力，报告中包括： 过程能力图 组内和整体能力统计量；Cp 、Cpk 、Cpm （如果指定了目标 ）、Pp 和 Ppk 还可以使用此功能通过 Box-Cox 变换 来校正数据中的正态性，然后对变换后的数据执行能力分析。 假定数据来自正态分布的模型适合于大多数过程数据。如果数据非常偏斜 或子组内变异不恒定（例如，当此变异与平均值成比例时），请参见非正态数据 下的论述。 对话框项 数据排列为 单列：如果数据在一列中，请选择此项。输入一个列。 子组大小（使用常量或 ID 列）：输入子组 大小（对于大小相同的子组）或一个下标列（对于大小不同的子组）。如果子组大小不同，则控制限制将不是 一条直线，而会随子组大小而改变。如果子组大小变化不大，您可能要通过指定固定的子组大小将控制限制强制设为恒定。 子组跨数行：如果子组排列在跨数列的行中，请选择此项。输入列。 规格下限：输入规格下限。 规格上限：输入规格上限。 注:必须至少输入规格下限和/或规格上限。 历史均值（可选）：如果有已知的过程参数或根据过去数据获得的估计值，请输入一个值作为总体分布的均值。如果没有为均值指定值，则会根据数据估 计该值。 历史标准差（可选）：如果有已知的过程参数或根据过去数据获得的估计值，请输入一个值作为总体分布的标准差。如果没有为标准差指定值，则根据数 据估计该值。有关估计选项的信息，请参见<估计>。
单样本 Z 检验 检验正态总体均值是否等于目标值。此检验要求总体方差已知；如果总体方差未知，则使用单样本 t 检验。单样本 Z 检
验使用总体均值 (m) 等于假设值 (H ：m = m ) 的原假设，并针对备择假设进行检验，备择假设可以是左尾 (m < m )、右尾
0 0 0
(m > m ) 或双尾 (m ≠ m ) 假设。
DPU、DPO 和 DPMO 表示产品或过程执行情况的度量。选择适当的质量度量有助于针对客户期望评估性能。还可以设计项目基准和改进目标，以及向客户 传达一致水平。 每单位缺陷数 (DPU) 是样本中的缺陷数除以抽样的单位数得出的结果。 例如，您的印刷厂负责印刷自定义固定订单。每个订单都被视为一个单位。随机选择并检查 50 个订单，并且发现了以下缺陷。 两个订单不完整 一个订单已被破坏且不正确（2 个缺陷） 三个订单中有错别字 六个订单有问题，抽样的 50 个订单中总共有 7 个缺陷；因此 DPU = 7/50 = 0.14。 平均起来，这是您的质量水平，平均每个产品单位包含此缺陷数。 每机会缺陷数 (DPO) 是样本中的缺陷数除以缺陷机会总数得到的结果。 例如，每个自定义固定订单都可能有四个缺陷（即不正确、错别字、被破坏或不完整）。因此，每个订单都有四个机会。随机选择并 检查 50 个订单，并且发现了以下缺陷。 两个订单不完整 一个订单已被破坏且不正确（2 个缺陷） 三个订单中有错别字 六个订单有问题，200 个机会（50 个单位 * 4 个机会/单位）中总共有 7 个缺陷；因此 DPO = 7/200 = 0.035。 每百万机会缺陷数 (DPMO) 是样本中的缺陷数除以缺陷机会总数再乘以一百万得到的结果。DPMO 关系到客户在机会水平处付出的 努力，而且非常有用，因为您可以将过程与不同的复杂度进行比较。 例如，每个自定义固定订单都可能有四个缺陷（即不正确、错别字、被破坏或不完整）。因此，每个订单都有四个机会。随机选择并 检查 50 个订单，并且发现了以下缺陷。 两个订单不完整 一个订单已被破坏且不正确（2 个缺陷） 三个订单中有错别字 200 个机会中总共有 7 个缺陷；因此 DPO = 0.035，DPMO = 0.035 * 1000000 = 35000。如果在产生 1,000,000 个订单所用的时 间内过程始终处于该缺陷率，则您已生成 35000 个缺陷。
(md= m1 - m2) 等于假设值（H0：md = m1 - m2 = m0）。备择假设可以是左尾 (md< m0)、右尾 (md > m0) 或双尾 (md ≠ m0)。
计算每对前后测量值之间的差异，确定体重变化的均值，并报告差异均值在统计上是否显著。管理人员的检验使用了以
下假设： H0：md = 0（参与者（参与者的体重在完成计划后下降）
由于记录的是每个个体对象的前后测量值，因此缺少样本的独立成员之间的变异数据。其他所有效应在很大程度上取决 于减肥计划的影响。如果配对 t 检验表明配对中实测均值差异在统计上显著，则管理人员可以断定该减肥计划有效。 配对 t 检验比双样本 t 检验更有效，因为后者包含由观测值的独立性引起的其他变异。配对观测值之间是相互依存的， 因此不会受此变异的影响。而且，配对 t 检验不要求两个样本的方差相等。因此，如果可以用配对试验设计合符逻辑地 解决所研究的问题，则将其与配对 t 检验结合使用以获得更大的统计功效可能更有利。
• ·
H1：m1 - m2≠ 0（两家公司的安全带强度不等）
• 如果检验的 p 值小于您选定的显著性水平，则应拒绝原假设。 • 要执行双样本 t 检验，两个总体必须彼此独立；也就是说，第一个样本的观测值与第二个样本的观测值之间不能存在 任何依赖关系。例如，独立的两组学生的考试成绩是不相关的，但同一组学生的前后两次测量是相关的，尽管这两个 示例中都有两个样本。如果不能支持样本的独立性假设，请重新构造您的试验以使用用于相关总体的配对 t 检验。
配对 t 检验 对相关或相互依赖的配对观测值之间的均值差异的假设检验。配对 t 检验对于分析成对观测值之间的差异、同一对象的 前后测量值之间的差异以及对象相同的两种处理之间的差异很有用。此过程可用于检验原假设：配对中的实际均值差异 例如，假设健身中心的管理人员想要确定他们的减肥计划是否有效。他们随机选择了 50 个人参与该计划，并在参与之 前和参与之后分别称量了每个人的体重。由于“前”样本和“后”样本测量的是相同对象，而且对象在参与计划后的体 重与其参与该计划前的体重相关，因此两个样本不是相互独立的。配对 t 检验最适合用来对两者进行分析。配对 t 检验
单样本 t 检验将相对于样本中的变异性来比较样本均值与假设值。结果将表明这些值之间的差异在统计意义上是否显著。


总体标准差未知
样本随机抽取自总体
• 双样本 t 检验
• 针对两个总体均值的假设检验，以确定它们之间是否存在显著差异。此过程使用两个总体均值之间的差异等于假设值 (H0:m1 - m2 = m0) 的原假设，并针对备择假设进行检验，备择假设可以是左尾 (m1- m2< m0)、右尾 (m1- m2> m0) 或双尾 (m1- m2≠ m0) 假设。
• 例如，假设您想要比较两家汽车制造商 – 公司 A 和公司 B – 以确定哪家公司生产的安全带的强度更强。您从两家公司 分别抽取一个安全带样本并测量将其拉断所需的力的均值。双样本 t 检验将分析这两个均值之间的差异并确定该差异 在统计意义上是否显著。双尾检验的假设如下： • · H0：m1 - m2= 0（两家公司的安全带强度相等）