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1. 显著性检验的的原理是什么？显著性检验的基本步骤是什么？答：显著性检验的原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。
其基本步骤如下：第一：提出统计假设H 0和H A 。
第二：构造统计量t ，并根据样本资料计算t 值。
第三：根据t 分布的自由度，确定理论临界值t 0.05和t 0.01。
第四：作出判断。
2. 什么是配对法？什么是成组法？两种方法有何区别？答：将起始条件一致的两个试验个体配成对，并设有多个配对，每对个体分别随机地给予不同处理。
则所得的结果即为配对资料。
非配对资料又称成组资料，是指一组数据与另一组数据没有任何关系，也就是说两样本资料是相互独立的，是对两组平均数进行差异显著性检验。
配对法与成组法之间的差别一是在于试验材料的不同，二是检验的方法上的不同。
3答：根据已知条件得：)./(50.4,05.0678.2008.2,911019357.008443.0|50.4421.4|||08443.0102670.0)/(2670.01101021.4409.1961)()/(421.41021.441009.19621.44)/(50.405.001.005.0022220L mg P t t t t t n df S x t nS S L mg n nx xS L mg nx x n x x L mg x x 总体含氧量为即可以认为该鱼塘水中接受无效假设值表得查><===-=-==-=-=====--=--========∑∑∑∑∑μμ4答：01.0638.2989.1822483624766.36702.023.2356.256702.048136147354047.2912875.466114047.2914749.22875.4663565.34735:01.001.005.021212121212222221211212102121<>===-+=-+==-=-==⎪⎭⎫⎝⎛+++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++==⨯===⨯=====--P t t t t n n df S X X t n n df df SS SS S df S SS df S SS df df X X H X X X X拒绝H 0，即8月龄公羊与母羊的体重存在着极显著的差异。
应变测试方法及标准一、概述应变测试是产品开发过程中一项重要的质量控制手段，用于检测产品在受到不同程度的外力或应力作用下，其性能和功能是否符合预期。
本篇文章将介绍应变测试的方法及标准，包括测试前的准备工作、测试步骤、数据收集与分析、测试结果的评价与总结等。
二、测试对象应变测试的对象是各种类型的产品，如电子设备、机械部件、建筑材料等。
在进行应变测试时，需要根据产品的类型和特点选择合适的测试样品，以确保测试的准确性和有效性。
三、测试环境测试环境对应变测试的结果影响很大，因此需要选择适宜的环境条件来进行测试。
一般而言，测试环境需要满足温度、湿度、应力方向和加载速度等要求。
具体的环境条件应根据产品的特点和测试要求来确定。
四、测试前的准备工作1. 确定测试样品：根据产品的类型和特点，选择合适的测试样品。
2. 制定测试方案：根据产品的特点和测试要求，制定相应的测试方案，包括测试方法、测试步骤、数据收集与分析等。
3. 准备测试设备：根据测试方案，准备相应的测试设备，如应力加载设备、测量仪器等。
4. 确认测试环境：确保测试环境满足测试要求，并做好记录。
五、测试步骤1. 将测试样品放置在适宜的环境条件下。
2. 使用应力加载设备对测试样品进行加载，模拟不同程度的外力或应力作用。
3. 观察并记录测试样品在加载过程中的性能和变化，如尺寸、形状、颜色、硬度、弹性等。
4. 定期对测试样品进行重复加载，以评估其稳定性和可靠性。
5. 使用测量仪器对测试样品的相关参数进行测量，如应力、应变、强度等。
6. 将测试过程中的数据记录下来，以便后续的数据分析和结果评价。
六、数据收集与分析1. 对测试过程中的各项数据进行分类整理，确保数据的准确性和完整性。
2. 使用图表和表格等形式将数据呈现出来，以便于数据的分析和比较。
3. 分析数据的变化趋势，找出规律和异常点，为后续的测试结果评价提供依据。
4. 将数据分析和比较的结果以报告的形式呈现出来，以便于管理和使用。
关于显著性检验，你想要的都在这儿了！！（基础篇）无论你从事何种领域的科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个乃至多个数据集之间是否存在差异的方法被广泛应用于各个科研领域。
笔者作为科研界一名新人也曾经在显著性检验方面吃过许多苦头。
后来醉心于统计理论半载有余才摸到显著性检验的皮毛，也为显著性检验理论之精妙，品种之繁多，逻辑之严谨所折服。
在此，特写下这篇博文，以供那些仍然挣扎在显著性检验泥潭的非统计专业的科研界同僚们参考。
由于笔者本人也并非统计专业毕业，所持观点粗陋浅鄙，贻笑大方之处还望诸位业界前辈，领域翘楚不吝赐教。
小可在此谢过诸位看官了。
本篇博文致力于解决一下几点问题，在此罗列出来：1.什么是显著性检验？ 2.为什么要做显著性检验？ 3.怎么做显著性检验？下面就请跟随笔者的步伐一步步走入显著性检验的“前世与今生”。
一：显著性检验前传：什么是显著性检验？它与统计假设检验有什么关系？为什么要做显著性检验？“显著性检验”实际上是英文significance test的汉语译名。
在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，显著性检验是用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。
实际上，了解显著性检验的“宗门背景”（统计假设检验）更有助于一个科研新手理解显著性检验。
“统计假设检验”这一正名实际上指出了“显著性检验”的前提条件是“统计假设”，换言之“无假设，不检验”。
任何人在使用显著性检验之前必须在心里明白自己的科研假设是什么，否则显著性检验就是“水中月，镜中花”，可望而不可即。
用更通俗的话来说就是要先对科研数据做一个假设，然后用检验来检查假设对不对。
一般而言，把要检验的假设称之为原假设，记为H0；把与H0相对应（相反）的假设称之为备择假设，记为H1。
如果原假设为真，而检验的结论却劝你放弃原假设。
此时，我们把这种错误称之为第一类错误。
报告撰写中的显著性检验和结果解读技巧标题一：显著性检验的基本概念及应用范围在报告撰写中，显著性检验是一种重要的统计方法，被广泛应用于各个领域的研究中。
它帮助研究者判断样本数据是否具有统计学上的显著差异，从而得出结论。
本小节将介绍显著性检验的基本概念和应用范围。
概述：显著性检验基于假设检验的理论，通过对样本数据进行统计分析，判断研究结果是否能够推广到总体中。
显著性检验主要包括参数检验和非参数检验两种类型。
参数检验假设总体满足某种概率分布，而非参数检验则对总体分布没有假设。
应用范围：显著性检验可以在很多领域中应用，例如医药研究、经济学研究、心理学研究等。
在医药领域，显著性检验可以用于判断新药效果是否显著优于对照组；在经济学研究中，可以用于检验某个因素对经济增长的影响程度；在心理学研究中，可以用于判断某种干预措施对心理疾病患者的治疗效果是否显著。
标题二：显著性水平的选择和结果解读技巧显著性水平是显著性检验中的重要参数，决定了研究结果的可靠性和可信度。
在此小节中，我们将讨论显著性水平的选择和结果解读技巧。
选择显著性水平：通常情况下，研究者会选择0.05或0.01作为显著性水平。
0.05表示有5%的概率犯错，即认为结果是显著的，但实际上并不显著；而0.01则表示有1%的概率犯错。
选择显著性水平要根据实际情况和研究者的需求来确定，一般来说，对重要性较高的研究，可以选择更为严格的显著性水平。
结果解读技巧：当显著性检验结果显示显著差异时，不能轻率地得出结论。
首先，需要判断样本容量是否足够大，以保证结果的稳定性。
其次，要注意结果的实际意义，不能只看p值的大小。
对于大样本研究，即使微小差异也可能被判定为显著，但在实际应用中可能并不具有重要性。
最后，需要与其他研究结果进行比较，进一步验证结果的可靠性。
标题三：类型I错误和类型II错误及其避免策略显著性检验中存在两种错误类型，即类型I错误和类型II错误。
了解这些错误类型及其避免策略对于正确解读结果至关重要。
显著性检验1、什么是显著性检验显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。
或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。
显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。
抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。
2、显著性检验的含义显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。
常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设）(null hypothesis) ，与H0对立的假设记作H1，称为备择假设(alternative hypothesis) 。
⑴在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，其出现的概率通常记作α；⑵在原假设不真时，决定接受原假设，称为第二类错误，其出现的概率通常记作β。
通常只限定犯第一类错误的最大概率α，不考虑犯第二类错误的概率β。
这样的假设检验又称为显著性检验，概率α称为显著性水平。
最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。
一般情况下，根据研究的问题，如果放弃真错误损失大，为减少这类错误，α取值小些，反之，α取值大些。
3、显著性检验的原理一、无效假设显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。
所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。
经统计学分析后，如发现两组间差异系抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。
1.Tukey (John Wilder Tukey) test最著名的有2个：（1）Tukey test for multiple comparisons主要应用于3组或以上的多重比较。
比如说一共有4组数据，两两比较产生6个统计值，Tukey-test用于生成一个critical value来控制总体误差（Family wise error rate，FER），与Tukey test相类似的是Dunnett test，它是控制多对一比较（即3组同时和一个参照组比较）的FER。
（2）Tukey trend test主要用于检验同一药物不同剂量下和参照药物的线性关系。
Tukey trend test 简单但及其高效,是生物统计学常用的方法。
2.T-testT检验，这是1905年w.s.oosset氏首先提出的，当时他以“Student”为笔名发表，故至今有的书籍仍称之为“学生氏检验”。
t可能是倍数的意思(times)，t就是样本均数SX(x)与总体均数(“)间相距几倍标准误(sx)。
t检验是用于比较两均数间相差是否显著的。
t检验过程：是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。
唯t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。
也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。
所以，SPSS 在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。
3.Dunn’s multiple comparison testDunn's test calculates a P value for each pair of columns. These P values answer this question: If the data were sampled from populations with the same median, what is the chance that one or more pairs of columns would have medians as far apart as observed here? If the P value is low, you'll conclude that the difference is statistically significant. The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<0.05. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons.Dunn's test compares the difference in the sum of ranks between two columns with the expected average difference (based on the number of groups and their size). For each pair of columns, In Stat reports the P value as >0.05, <0.05, <0.01 or < 0.001. The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<0.05. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons.。
第30卷第1期2010年2月大地测量与地球动力学J OURNAL OF GEODESY AND GEODYNAM I CSV o.l 30N o .1F eb .,2010文章编号:1671-5942(2010)01-0001-04一种地应变显著性检验方法*陈光保1)陈永奇2)伍吉仓3)何秀凤1)1)河海大学地球科学与工程学院,南京 2100982)香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港 9990773)同济大学测量与国土工程学系,上海 200092摘 要 提出一种检验地应变(率)显著性的统计方法,并利用该方法分析了华北地区通过G PS 观测位移场计算得到的显著应变的空间分布,结果表明,显著应变主要分布在华北地区现今活动块体边界带上,而那些地应变不显著的站点集合形成了块体的内部区域。
关键词 应变;GPS ;构造块体;统计检验;显著性中图分类号:P227;P553 文献标识码:AA S TAT I ST ICAL M ETHOD FOR TES T ING SIGN I FI CANCEOF S TRA IN COM PONENTSChen Guangbao 1),Chen Yongq i 2),W u Jicang 3)and H e X iufeng1)1)C ollege of G eoscience and Engineeri n g,H ohai University ,Nanjing 2100982)Dep t .of Land Surveying and Geo -Infor m atics ,TheH ongK ong Poly technic University,H ong K ong 9990773)Dep t .of Survey ing and G eo -Infor ma tics ,Tongji Universit y ,Shanghai 200092AbstractA statisticalm ethod for testi n g the si g nificance o f strai n co m ponents ca lculated fro m geodetic data isproposed .By ana lyzing the spatia l d istribution of si g nifican t strain ,the characteristics of tecton ic stra i n can be properly d isp l a yed .The proposed m ethod has been used for deter m i n i n g the spatial strai n d istr i b ution in North Ch-i na fro m GPS data .The results sho w that the sign ificant strains d istri b ute m ainly i n the boundary o f tecton ic blocks .On the other hand ,d i s tributions o f un-si g nificant strai n s for m the i n teriors o f tecton ic b locks ,it is helpf u l for d i v -i si o n of active tectonic b l o cks .K ey w ords :strain ;GPS ;tectonic block ;statistical tes;t si g nificance1 概述随着空间大地测量技术的发展,尤其是GPS 观测精度的提高,连续和分期GPS 观测已广泛运用于地壳形变监测。
通过GPS 观测可以获得站点之间精确的基线向量或者站点在统一坐标框架中的坐标以及速度分量[1,2]。
目前GPS 基线长度测量的精度能达到10-8或更高,水平坐标的测量精度能达到1mm [3,4]。
利用GPS 观测得到的基线长度变化或站点坐标的变化(即位移)可以计算地应变[5-7]。
地应变通常分单元计算,前提是假定每个单元是均匀应变。
地应变计算单元最常见的是三角形,也可以*收稿日期:2009-08-18基金项目:香港研究资助局项目(Po l Y U5134/06E );国家自然科学基金(40674004)作者简介:陈光保,男,1974年生,讲师,主要从事大地测量、地壳形变研究.E-m ai:l hhucgb @163.co m大地测量与地球动力学30卷是多边形,三角形或多变形的顶点就是GPS观测站点。
通过这种离散单元法计算得到的地应变精度显然与观测值的精度和单元的几何形状有关。
文献[8]给出了用三角形单元计算地应变时三角形几何形状对计算地应变精度的影响,建议在地应变计算中舍弃三角形形状因子小于0.1的三角形单元,从而避免计算结果中出现精度较差的地应变。
但这种方法只能用于三角形单元,而且舍弃单元意味着丢失了一些观测信息。
文献[9]指出了应变计算与单元尺度的相关性。
建议对存在单元尺度差异较大的计算应变应归化到某一标准尺度,以便加以比较。
另一方面,如果计算单元位于稳定构造块体的内部,单元的运动表现为刚体旋转(欧拉运动),此时计算得到单元的地应变,统计意义上应该接近于零。
因此,有必要考虑从统计学的角度对计算得到的地应变的显著性加以检验。
为此,本文提出了一种普适的单元应变显著性检验方法,该方法可以运用于任何离散单元计算得到的地应变。
2地应变显著性检验方法在单元形变为均匀微小变形的假设前提下,水平应变分量估计值是观测值(边长变化量或位移)的线性函数[6-11]。
假定观测值服从正态分布,根据误差传播定律,则水平应变分量的估计值也应服从正态分布。
不失一般性,我们用向量X表示用单元法计算得到的水平地应变张量的3个分量E H H、E K K、E H K,用2X表示对应的方差阵,即:X=(E H H,E K K,E H K)=(x1,x2,x3)(1)2X=R x1x1R x1x2R x1x3R x2x1R x2x2R x2x3R x3x1R x3x2R x3x3(2)如果计算单元属于刚体运动,地应变理论上为零。
此时,单元计算得到的应变估计值纯粹来源于观测误差,估计值X均值应该为零,对应的二次型X2-1X X T应该服从自由度为3的V2分布。
反之,如果计算单元存在变形,X均值不为零,X2-1X X T不服从中心V2分布。
于是,我们构造下述假设检验来判别计算单元地应变估值的显著性。
H0:E(X)=0;H1:E(X)X0(3)构造统计量:V2=X2-1X X T(4)若原假设成立,则有,V2~V2A(3)(5)一般取置信度A=0.01或0.005,用单尾检验法,如果V2<V2A(3)(6)则接受原假设,即应变估计值是由于测量误差引起的,此图形单元的地应变估值不显著。
否则,拒绝原假设,认为此图形单元的地应变估值是显著的。
对于应变单元尺度差异较大情况,式(1)中的应变可采用文献[9]提出的归化到某一标准尺度的值,对应地式(2)的方差阵也采用归化后应变的方差阵。
3华北地区的显著地应变分布及其分析华北地震构造区位于中国东部,北以燕山、阴山近东西向构造与东北构造区相邻,南界位于秦岭-大别山构造带,西至贺兰山一带,东界在郯庐断裂带以东海域。
地理位置约为北纬35b~42b,东经108b~120b。
华北地震构造区是我国最重要的地震活动区之一,也是我国开展地壳形变测量最早的地区之一。
许才军等学者[12-15]已经在该地区开展了研究,得出了一些有益的结论。
但他们都没有考虑应变估值的显著性检验,分析结果难免受到观测误差的干扰,不能很好地反映整个地区的真实地壳变形和运动情况。
本文用于单元地应变计算的数据来自国家重大科学工程)))中国地壳运动观测网络1999、2001、20043期GPS观测(包括部分连续GPS站观测)获得的站点速度中的华北地区GPS站点速度数据[16] (其中包括测站的大地坐标、站心坐标系下的位移速率及其误差、误差相关系数)。
首先,根据测站坐标生成De launay三角形,然后按照文献[8]的方法将图形因子小于0.1的三角形并入邻近的三角形组成图形单元;接着,按照式文献[11]计算每个图形单元的应变估值及其对应的方差矩阵,然后按上一节介绍的方法进行检验V2(置信度A取0.01),仅保留显著的应变值。
采用显著应变值绘制的华北地区应变图如图1所示。
文献[12]在地质学活动块体划分的基础上,结合1995、1996、19993期GPS观测速度场结果将华北地区划分成华北块体、鄂尔多斯块体、阴山-燕山块体、太行山块体、冀鲁西块体、胶辽块体等6个活动块体,并且通过计算块体边界点刚体运动速度差的方法分析了块体边界处的相对运动。
本文没有参照地质块体,而是独立地从显著应变分布图中分析华北现今的地壳运动。
从图1中可以直观地看出,应变主要集中在图中红框标注出的5个区域A~E。
区域A位于鄂尔多斯块体南边缘,即山西断陷带南端(沿临汾-韩城一线);该条形区域内应变基本2第1期陈光保等:一种地应变显著性检验方法图1 华北G PS 监测区主应变分布图F i g .1 Pr i nc i pal stra i n d istri buti on i nG PS m onitor i ng zones of N o rt h Ch i na上垂直于断裂带方向,几乎没有走滑现象,沿着断裂带形成一个拉张活动边界,应变率几乎全部小于0.1@10-6。
这种活动特征与山西地堑系的近代张性构造活动性质是一致的。
区域B 在太行山块体南端,太原-邯郸一线;该构造带方向为NW-SE,以挤压为主,沿断裂带形成一个挤压边界,应变率基本上在0.2@10-6。
这条断裂段在地质构造图上没有标注,怀疑为隐伏断层。
区域C 为鄂尔多斯块体、阴山-燕山块体、太行山块体交汇区域,从内蒙古的乌兰察布至山西的大同一线;从图中可以看出:该区域的左边为一条南北走向的挤压带,应变率在0.1@10-6左右;右边有一条与其平行的拉张带,应变率在0.2@10-6左右。
由于该地区GPS 站密度不够的原因,不能够准确地判断该区域的明确的断层活动情况。
区域D 位于华北块体、阴山-燕山块体边界带,即张家口-怀来-北京-天津一线;该区域的应变分布正好与张家口-渤海构造带的地壳运动保持一致,NW-SE 走向的活动构造带主要为左旋走滑,不同地段兼有挤压或拉张。
区域E 在华北块体、冀鲁西块体边界,即天津-河间-石家庄沿线区域,应变率在0.2@10-6左右。
