统计学-假设检验与方差分析PPT课件

• 布变量经Z变换后为标准化
Z X 0
x
• 则显Z然的，抽Z统样计分量布满将是足检Z验0统，σ计Z=量1的的标两准个正标态准分：布。
– （1）以标准误（被σx除）为单位，表示点估计值与零
假设参数（0）的距ຫໍສະໝຸດ ；– （2）在假定H0为真的情况下，有已知的概率分布（标 准正态分布）
– Z统计量可用于度量H0为真的可能性。如果对一定样本 计算Z统计量的特定值，记做Z*，若Z*=0，样本均值x
☺均x =值20☺
作出决策 拒绝假设
别无选择!
原假设与备择假设
原假设
(null hypothesis)
1. 研究者想收集证据予以反对的假设 2. 又称“0假设” 3. 总是有符号 , 或 4. 表示为 H0
– H0 ： = 某一数值
– 指定为符号 =， 或
– 例如, H0 ： 10cm
备择假设
(alternative hypothesis)
1. 研究者想收集证据予以支持的假设 2. 也称“研究假设” 3. 总是有符号 , 或 4. 表示为 H1
– H1 ： <某一数值，或 某一数值 – 例如, H1 ： < 10cm，或 10cm
提出假设
(例题分析)
• 【例】一种零件的生产标准是直径应为10cm，为 对生产过程进行控制，质量监测人员定期对一台加 工机床检查，确定这台机床生产的零件是否符合标 准要求。如果零件的平均直径大于或小于10cm， 则表明生产过程不正常，必须进行调整。试陈述用 来检验生产过程是否正常的原假设和备择假设
– （1）如果 ˆ是那样的接近于θ0，以至于经验规则判断
其与θ0是“一致的”，则接受零假设H0，因此拒绝对 立假设H1

方差分析
总结词
适用于多组数据比较的检验方法
详细描述
方差分析是一种适用于多组数据比较的假设检验方法。它通过比较不同组之间的变异和 误差来源，计算F值和对应的P值，以判断原假设是否成立。方差分析在很多领域都有
应用，如农业、生物统计学和心理学等。
秩和检验
总结词
适用于等级数据或非参数数据的检验方法
详细描述
秩和检验是一种适用于等级数据或非参数数 据的假设检验方法。它通过将数据排序后进 行比较，计算秩和值和对应的P值，以判断 原假设是否成立。秩和检验在很多领域都有 应用，如医学、生物学和环境科学等。
04 假设检验的实例分析
单样本Z检验实例
总结词
用于检验一个样本的平均值与已知的 某一总体均值之间是否存在显著差异 。
如果样本量过小，可能无 法得出可靠的结论，因为 小样本可能无法代表总体 。
样本量过大
如果样本量过大，可能会 导致统计效率降低，增加 计算复杂度和成本。
样本代表性
在选择样本时，需要确保 样本具有代表性，能
假设检验的结果只能给出拒绝或接受 假设的结论，但无法给出假设正确与 否的确凿证据。
置信区间有助于判断假设的正确性
02
通过比较置信区间和假设值的位置关系，可以判断假设是否成
立。
置信区间与假设检验的互补关系
03
置信区间和假设检验各有优缺点，可以结合使用以更全面地评
估数据的统计性质。
THANKS 感谢观看
提出假设
根据研究问题和目的，提出原 假设和备择假设。
确定临界值
根据统计量的性质和显著性水 平，确定临界值。
做出决策
根据计算出的样本统计量和临 界值，做出接受或拒绝原假设 的决策。

• 工厂对收到的一批长度为2cm的零件抽检，检验 长度是否合格？
– 检验假设的设定：设u为平均长度，则 H : u 2 H : u 2 0 1 – 双边检验（检验小于、大于检验值的两种情况）
假设检验的标准：显著水平
显著水平的定义
– 假设检验中的第一类错误(type I error)：拒绝正确的原 假设（H0） – 显著水平指第一类错误的最大概率，通常设定为5%或 1%
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
1、有时候，我们活得累，并非生活过于刻薄，而是我们太容易被外界的氛围所感染，被他人的情绪所左右。 2、身材不好就去锻炼，没钱就努力去赚。别把窘境迁怒于别人，唯一可以抱怨的，只是不够努力的自己。 3、大概是没有了当初那种毫无顾虑的勇气，才变成现在所谓成熟稳重的样子。 4、世界上只有想不通的人，没有走不通的路。将帅的坚强意志，就像城市主要街道汇集点上的方尖碑一样，在军事艺术中占有十分突出的地位。 5、世上最美好的事是：我已经长大，父母还未老;我有能力报答，父母仍然健康。 6、没什么可怕的，大家都一样，在试探中不断前行。 7、时间就像一张网，你撒在哪里，你的收获就在哪里。纽扣第一颗就扣错了，可你扣到最后一颗才发现。有些事一开始就是错的，可只有到最后才不得不承认。 8、世上的事，只要肯用心去学，没有一件是太晚的。要始终保持敬畏之心，对阳光，对美，对痛楚。 9、别再去抱怨身边人善变，多懂一些道理，明白一些事理，毕竟每个人都是越活越现实。 10、山有封顶，还有彼岸，慢慢长途，终有回转，余味苦涩，终有回甘。 11、人生就像是一个马尔可夫链，你的未来取决于你当下正在做的事，而无关于过去做完的事。 12、女人，要么有美貌，要么有智慧，如果两者你都不占绝对优势，那你就选择善良。 13、时间，抓住了就是黄金，虚度了就是流水。理想，努力了才叫梦想，放弃了那只是妄想。努力，虽然未必会收获，但放弃，就一定一无所获。 14、一个人的知识，通过学习可以得到;一个人的成长，就必须通过磨练。若是自己没有尽力，就没有资格批评别人不用心。开口抱怨很容易，但是闭嘴努力的人更加值得尊敬。 15、如果没有人为你遮风挡雨，那就学会自己披荆斩棘，面对一切，用倔强的骄傲，活出无人能及的精彩。 16、成功的秘诀在于永不改变既定的目标。若不给自己设限，则人生中就没有限制你发挥的藩篱。幸福不会遗漏任何人，迟早有一天它会找到你。 17、一个人只要强烈地坚持不懈地追求，他就能达到目的。你在希望中享受到的乐趣，比将来实际享受的乐趣要大得多。 18、无论是对事还是对人，我们只需要做好自己的本分，不与过多人建立亲密的关系，也不要因为关系亲密便掏心掏肺，切莫交浅言深，应适可而止。 19、大家常说一句话，认真你就输了，可是不认真的话，这辈子你就废了，自己的人生都不认真面对的话，那谁要认真对待你。 20、没有收拾残局的能力，就别放纵善变的情绪。 1、不是井里没有水，而是你挖的不够深。不是成功来得慢，而是你努力的不够多。 2、孤单一人的时间使自己变得优秀，给来的人一个惊喜，也给自己一个好的交代。 3、命运给你一个比别人低的起点是想告诉你，让你用你的一生去奋斗出一个绝地反击的故事，所以有什么理由不努力! 4、心中没有过分的贪求，自然苦就少。口里不说多余的话，自然祸就少。腹内的食物能减少，自然病就少。思绪中没有过分欲，自然忧就少。大悲是无泪的，同样大悟无言。缘来尽量要惜，缘尽就放。人生本来就空，对人家笑笑，对自己笑笑，笑着看天下，看日出日落，花谢花开，岂不自在，哪里来的尘埃! 5、心情就像衣服，脏了就拿去洗洗，晒晒，阳光自然就会蔓延开来。阳光那么好，何必自寻烦恼，过好每一个当下，一万个美丽的未来抵不过一个温暖的现在。 6、无论你正遭遇着什么，你都要从落魄中站起来重振旗鼓，要继续保持热忱，要继续保持微笑，就像从未受伤过一样。 7、生命的美丽，永远展现在她的进取之中;就像大树的美丽，是展现在它负势向上高耸入云的蓬勃生机中;像雄鹰的美丽，是展现在它搏风击雨如苍天之魂的翱翔中;像江河的美丽，是展现在它波涛汹涌一泻千里的奔流中。 8、有些事，不可避免地发生，阴晴圆缺皆有规律，我们只能坦然地接受;有些事，只要你愿意努力，矢志不渝地付出，就能慢慢改变它的轨迹。 9、与其埋怨世界，不如改变自己。管好自己的心，做好自己的事，比什么都强。人生无完美，曲折亦风景。别把失去看得过重，放弃是另一种拥有;不要经常艳羡他人，人做到了，心悟到了，相信属于你的风景就在下一个拐弯处。 10、有些事想开了，你就会明白，在世上，你就是你，你痛痛你自己，你累累你自己，就算有人同情你，那又怎样，最后收拾残局的还是要靠你自己。 11、人生的某些障碍，你是逃不掉的。与其费尽周折绕过去，不如勇敢地攀登，或许这会铸就你人生的高点。 12、有些压力总是得自己扛过去，说出来就成了充满负能量的抱怨。寻求安慰也无济于事，还徒增了别人的烦恼。 13、认识到我们的所见所闻都是假象，认识到此生都是虚幻，我们才能真正认识到佛法的真相。钱多了会压死你，你承受得了吗?带，带不走，放，放不下。时时刻刻发悲心，饶益众生为他人。 14、梦想总是跑在我的前面。努力追寻它们，为了那一瞬间的同步，这就是动人的生命奇迹。 15、懒惰不会让你一下子跌倒，但会在不知不觉中减少你的收获;勤奋也不会让你一夜成功，但会在不知不觉中积累你的成果。人生需要挑战，更需要坚持和勤奋! 16、人生在世：可以缺钱，但不能缺德;可以失言，但不能失信;可以倒下，但不能跪下;可以求名，但不能盗名;可以低落，但不能堕落;可以放松，但不能放纵;可以虚荣，但不能虚伪;可以平凡，但不能平庸;可以浪漫，但不能浪荡;可以生气，但不能生事。 17、人生没有笔直路，当你感到迷茫、失落时，找几部这种充满正能量的电影，坐下来静静欣赏，去发现生命中真正重要的东西。 18、在人生的舞台上，当有人愿意在台下陪你度过无数个没有未来的夜时，你就更想展现精彩绝伦的自己。但愿每个被努力支撑的灵魂能吸引更多的人同行。 19、积极的人在每一次忧患中都看到一个机会，而消极的人则在每个机会中看到了某种忧患。莫找借口失败，只找理由成功。 20、每一个成就和长进，都蕴含着曾经受过的寂寞、洒过的汗水、流过的眼泪。许多时候不是看到希望才去坚持，而是坚持了才能看到希望。 1、想要体面生活，又觉得打拼辛苦；想要健康身体，又无法坚持运动。人最失败的，莫过于对自己不负责任，连答应自己的事都办不到，又何必抱怨这个世界都和你作对？人生的道理很简单，你想要什么，就去付出足够的努力。 2、时间是最公平的，活一天就拥有24小时，差别只是珍惜。你若不相信努力和时光，时光一定第一个辜负你。有梦想就立刻行动，因为现在过的每一天，都是余生中最年轻的一天。 3、无论正在经历什么，都请不要轻言放弃，因为从来没有一种坚持会被辜负。谁的人生不是荆棘前行，生活从来不会一蹴而就，也不会永远安稳，只要努力，就能做独一无二平凡可贵的自己。 4、努力本就是年轻人应有的状态，是件充实且美好的事，可一旦有了表演的成分，就会显得廉价，努力，不该是为了朋友圈多获得几个赞，不该是每次长篇赘述后的自我感动，它是一件�

统计学试验假设检验
一、单个样本的统计假设检验
• σ已知时单个平均数的显著性检验——u检验
2)。在改善栽培条件后，随机抽取9粒，得平 均籽粒重 379.2g。若粒重标准差s仍为3.3g， 问改善栽培条件后是否显著提高了豌豆籽粒 重？
建立工作表
添加数据
• σ未知时平均数的显著性检验——t检验
[例] 已知玉米单交种“群单105”的平均穗重m0＝ 300g。喷洒植物生长促进剂后，随机抽取9个果穗， 测得穗重为：308、305、311、298、315、300、 321、294、320g。问喷药后与喷药前的果穗重差 异是否显著？
若粒重标准差s仍为3. 问喷药后与喷药前的果穗重差异是否显著？
一、单个样本的统计假设检验 σ未知时平均数的显著性检验——t检验 3g，问改善栽培条件后是否显著提高了豌豆籽粒重？ [例] 已知玉米单交种“群单105”的平均穗重m0＝300g。 喷洒植物生长促进剂后，随机抽取9个果穗，测得穗重为：308、305、311、298、315、300、321、294、320g。 一、单个样本的统计假设检验
1(X2)
感谢观看
ห้องสมุดไป่ตู้
建立工作表
添加数据
二、两个样本的差异显著性检验 喷洒植物生长促进剂后，随机抽取9个果穗，测得穗重为：308、305、311、298、315、300、321、294、320g。
喷洒植物生长促进剂后，随机抽取9个果穗，测得穗重为：308、305、311、298、315、300、321、294、320g。 问喷药后与喷药前的果穗重差异是否显著？
问喷药后与喷药前的果穗重差异是否显著？
在改善栽培条件后，随机抽取9粒，得平均籽粒重 379. 标准差σ1和σ2未知,但σ1=σ2 —t 检验 若粒重标准差s仍为3.

H0 ： 335ml H1 ： 335ml
消费者协会接到消费者投诉，指控品牌纸包装 饮料存在容量不足，有欺骗消费者之嫌。包装 上标明的容量为250毫升。消费者协会从市场上 随机抽取50盒该品牌纸包装饮品进行假设检验。 试陈述此假设检验中的原假设和备择假设。
解：消费者协会的意图是倾向于证实饮料厂包装 饮料小于250ml 。建立的原假设和备择假设为
显著性水平和拒绝域
(右侧检验 )
抽样分布
置信水平
1-
拒绝H0

0 观察到的样本统计量
样本统计量 临界值
显著性水平和拒绝域
(右侧检验 )
抽样分布
置信水平
1-
拒绝H0

0
样本统计量
临界值
第一节 假设检验概述
1、假设检验的基本思想 2、假设检验的步骤 3、两类错误和假设检验的规则
三、两类错误和假设检验的规则
(单侧检验 )
抽样分布
置信水平
拒绝H0

1-
拒绝域 临界值
0 接受域
样本统计量
显著性水平和拒绝域
(左侧检验 )
抽样分布
置信水平
拒绝H0

1-
临界值
0
样本统计量
观察到的样本统计量
显著性水平和拒绝域
(左侧检验 )
抽样分布
置信水平
拒绝H0

1-
临界值
0
观察到的样本统计量
样本统计量
•【例2】一种罐装饮料采用自动生产线生产，每罐的容量 是255ml，标准差为5ml，服从正态分布。换了一批工人后， 质检人员在某天生产的饮料中随机抽取了16罐进行检验，
一个总体的检验
一个总体

精选2021版课件
1
一、 F检验
F分布是一种小样本分布，计算公式为
1、F分布的形成
从两正态总体中随机抽取两独立样本，容量分
别为
，求出两个样本的方差及比值—F值；
然后将两样本数据放回，再随机抽取同样容量两样
本，计算两个样本的方差及比值—F值；若干次便
可求出若干个F值，所有F值形成的分布是自由度为
（ ， ）的F分布。
空中交通管制员压力测试的随机区组设计
管制员
A 系统
处理 B 系统
C 系统
1
15
15
18
2
14
14
14
区组
3
4
10
11
15
13
12
17
5
16
13
16
6
13
13
13
实验中不同管制员之间的差异是很大的，每个管制员作为
一个区组。组内方差＝随机误差＋管制员个人差异导致的误差。 需要将个人差异从误差项中分离出来，以提高 F检验的效率。
• 5、组内均方和组间均方
精选2021版课件
12
方差分析的一般步骤
• 检验公式：由于组间均方与组内均方是互为独立的， 可用F值检验组间均方与组内均方是否差异显著，公式 为
• • 因此，多个平均数之间差异显著性检验的原假设为：
各样本所来自的总体平均数相等。备择假设为：其中 至少有一对平均数不等。检验时，按组间自由度和组 内自由度查F分布表，查出临界值，然后将计算的F值 与临界值进行比较，进而作出决断。
•
•
精选2021版课件
13
方差分析的一般步骤
• 1、提出假设 • 原假设：各样本所来自总体平均数相等；

– 犯第一类错误的概率为(称为显著性水平）
P（拒绝H0 / H0为真）=
• 2. 第二类错误（取伪错误或采伪错误）
– 原假设为假时接受原假设 – 犯第二类错误的概率为(Beta)
P（接受H0 / H0不真）=
假设检验中的两类错误
（决策结果）
H : 无罪 假设检验就好像一场审判过程 0 陪审团审判
界值进行比较，得出接受或拒绝原假设 的结论； 2. 当检验统计量的值落在拒绝区域，则拒 绝原假设；反之，接受或不能拒绝原假 设。对于P值，若计算所得的P值小于显
著性水平 ，则拒绝原假设，否则接受
原假设。
假设检验中的两类错误
（决策风险）
• 1. 第一类错误（弃真错误或拒真错误）
– 原假设为真时拒绝原假设
（属于研究中的假设，先提出备择假设）
• 提出原假设: H0: m 25 • 选择备择假设: H1: : m 25
单侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
拒绝域
1 - 接受域
置信水平
临界值
H0值
样本统计量
左侧检验
（显著性水平与拒绝域 ）
抽样分布
置信水平
拒绝域
1 - 接受域
临界值
H0值
样本统计量
H0值 临界值
样本统计量
单侧检验
（原假设与备择假设的确定）
• 检验研究中的假设
1. 将所研究的假设作为备择假设H1 2. 将认为研究结果是无效的说法或理论作
为原假设H0。或者说，把希望(想要)证明 的假设作为备择假设 3. 先确立备择假设H1
单侧检验
（原假设与备择假设的确定）
例如，采用新技术生产后，将会使产品的 使用寿命明显延长到1500小时以上

水平
水平指因素的具体表现，如销售的 四种方式就是因素的不同取值等级。有 时水平是人为划分的，比如质量被评定 为好、中、差。
单元
单元指因素水平之间的组合。如销 售方式一下有五种不同的销售业绩，就 是五个单元。方差分析要求的方差齐就 是指的各个单元间的方差齐性。
元素
元素指用于测量因变量的最小单 位。一个单元里可以只有一个元素， 也可以有多个元素。
均衡
如果一个试验设计中任一因素各水 平在所有单元格中出现的次数相同，且 每个单元格内的元素数相同，则称该试 验是为均衡，否则，就被称为不均衡。 不均衡试验中获得的数据在分析时较为 复杂。
交互作用
如果一个因素的效应大小在另一 个因素不同水平下明显不同，则称为 两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时，单纯研究某个因素的作用是 没有意义的，必须分另一个因素的不 同水平研究该因素的作用大小。如果 所有单元格内都至多只有一个元素， 则交互作用无法测出。
地点一 地点二 地点三 地点四 地点五
方式一
77
86
81
88
83
方式二
95
92
78
96
89
方式三
71
76
68
81
74
方式四
80
84
79
70
82
【解】设这四种方式的销售量的均值分别用 1•, 2•, 3•, 4• 表示，四 个销售地点的平均销售量用 •1, •2, •3, •4 表示；则要检验的假设为
例题
Excel操作
构造F统计量
判断与结论
例题
Excel操作
方差分析概述
因素和水平
单元和元素
均衡
交互作用

两均数差异越大，β值越小。
精选ppt
18
如何选择合适的α值
若一个试验耗费大，可靠性要求高，不允许反复，那么α值 应取小些；当一个试验结论的使用事关重大，容易产 生严重后果，如药物的毒性试验，α值亦应取小些。
对于一些试验条件不易控制，试验误差较大的试验，可将α 值放宽到0.1，甚至放宽到0.25。
在提高显著水平，即减小α值时，为了减否定小域犯Ⅱ型错误的概 否率定，域可适当增大接样受本域含量。增大样本含量可以同时降 低犯两类错误的可能性。
精选ppt
17
意两 图类
错 误 示
两类错误间的关系：
如图所示，图中左边曲线是H0为真时，x1 x2的分布密度曲
线；右边曲线是HA为真时，x1 的x2分布密度曲线( 1) 2
犯Ⅱ型错误可能性β的大小与α取值的大小、两均数差 异大小等因素有关：
当α值变小时， β值变大；反之亦然，也就是说Ⅰ型 错误α的降低必然伴随着Ⅱ型错误β的升高 ；
精选ppt
3
第一节 显著性检验的基本原理
一、显著性检验的意义
二、两种假设
三、显著水平与两类错误
四、双侧检验与单侧检验
五、显著性检验的基本步骤
精选ppt
4
一、显著性检验的意义
(一)为什么要进行显著性检验？ 例1
某实验要求实验动物平均体重μ=10.00g, 现有
实验动物10只，平均体重 =x 10.23g, 已知总体
n
10
4．∵ HA: μ≠μ0，当∣u∣ >u0.025时拒绝H0 查正态分布表得，u0.025=1.96。 5. 做出推断及生物学解释：
∵ ∣u∣ <u0.025 ，P>0.05， ∴接受H0:μ=μ0 ，即可以认为这10只动物抽自总

为该厂生产的药片平均片重不符合规定。
一、小概率原理
小概率事件在一次试验中不会发生。
二、假设检验步骤
１、提出原假设Ｈ0和备择假设H1
２、在原假设成立的条件下，构造一个分布已知的
统计量 用于检验原假设的合理性的统计量称为检验统 计量，简称检验。如S=f(X1,X2,…,Xn)使得 P(S∈S0)=α,即S∈S0是一个小概率事件。称S0为拒
（4）作出结论：p<0.001，在显著性水平=0.001下拒绝H0。
二、未知的正态总体均数的t检验 （一）单个正态总体数学期望t检验 设X1，X2，...，Xn是来自正态总体N(,2)的样本，且 未知，原假设H0： = 0；H1： 0；
x 0 ~ t( n 1 ) 检验统计量： t s/ n
入检验统计量，在原假设成立的条件下检验统计量 的样本值为
x 0 . 47 0 . 5 0 t 3 s / n 0 . 05 / 25
(3)给定求临界值：由=0.01及df=25-1=24，查表得
t0.01/2(24)=2.797，由于|t|>2.797，故在显著性水平 =0.01下拒绝H0。即该厂生产的这批药片不符合规
0 0 0 1
称α 为犯第一类错误的概率，β 为犯第二类错误概率。
第二节 假设检验的常用方法 第三节 正态总体数学期望的假设检验
一、已知的正态总体均数的U检验 设X1，X2，...，Xn是来自正态总体N(,2)的样
本，且已知，原假设H0： = 0；H1： 0；
在原假设成立的条件下检验统计量：
例：按规定，作用强烈的某和药片的平均片重为0.5，且服 从正态分布。现从某厂随机抽取25片检查，称得平均片重 为0.47毫克，标准差为0.08毫克。试问法。 (1)提出原假设H0：=0.5，备择假设H1： 0.5

谢谢！
36、自己的鞋是软弱。——拉罗什福科
假设检验-方差分析及回归 分析
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子