统计临界值表

t临界值表
t临界值表，也称作Student t 分布表，是一种统计学中的概率分布表，用于确定在特定情况下，样本均值和总体均值之间的差异是否显著。

t临界值表可以用于计算样本数据集中两个不同样本之间的差异是否显著，以及样本均值与总体均值之间的差异是否显著。

t临界值表由三个元素组成：t分布中的df值，α水平和t临界值。

df值表示可以从总体中抽取的独立样本数，α水平表示所允许的错误率，而t临界值则表示当统计量小于此值时，样本和总体之间的差异就不会被认为是显著的。

一、什么是临界值表？临界值表又称为临界值参考表，是一种统计学工具，用于确定统计检验的显著水平。

统计检验是指通过对样本数据进行分析，判断总体特征的假设是否成立的过程。

在进行统计检验的过程中，需要将所得的检验统计量与临界值进行比较，以确定是否拒绝原假设。

临界值表中包含了不同显著水平下的临界值，可供统计学家和研究人员进行参考。

二、临界值表的作用及意义1. 帮助确定统计检验的显著水平在进行统计检验时，显著水平是一个重要的参数，它表示了当假设成立时，观察到一个给定结果的概率。

临界值表中的数值就是以不同显著水平为基础，确定了在特定条件下能否拒绝原假设的临界值。

2. 提供了统计推断的依据在实际研究和分析中，经常需要进行统计推断，即从样本推断总体特征。

临界值表提供了一种客观、标准化的依据，可以帮助研究人员作出准确的统计推断。

3. 为统计研究提供了参考标准对于很多统计研究，临界值表是一个非常重要的参考标准。

在实际进行统计分析时，可以通过对临界值表的应用，来确定所得结果的显著性，进而进行正确的统计推断。

三、临界值表的编制和使用1. 编制临界值表是通过数理统计学的理论和方法得出的，通常由专业的统计学家和研究人员进行编制。

在编制过程中，会考虑到不同的显著水平、样本容量、自由度等因素，以确保临界值的准确性和可靠性。

2. 使用在进行统计检验时，需要根据具体情况选择合适的显著水平，并查阅相应的临界值表。

以 t 分布的临界值表为例，当自由度和显著水平确定后，可以从表中查找对应的临界值，然后将所得的检验统计量与之比较，以作出统计推断。

四、临界值表的局限性及注意事项1. 局限性临界值表是在一定条件下得出的理论数值，因此在实际应用中可能无法完全适用于所有情况。

特别是在样本容量较小或者样本分布不满足正态分布假设的情况下，临界值表的准确性可能会受到影响。

2. 注意事项在使用临界值表时，需要确保所用的表格与具体的统计方法和条件相匹配。

另外，还需要注意样本容量、显著水平、自由度等参数的选择，以及对临界值的正确理解和应用等方面的注意事项。

目录附表一：随机数表 _________________________________________________________________________ 2附表二：标准正态分布表 ___________________________________________________________________ 3附表三：t分布临界值表____________________________________________________________________ 4附表四：2分布临界值表__________________________________________________________________ 5附表五：F分布临界值表（α=0.05）________________________________________________________ 7附表六：单样本K-S检验统计量表___________________________________________________________ 9附表七：符号检验界域表 __________________________________________________________________ 10附表八：游程检验临界值表 _________________________________________________________________ 11附表九：相关系数临界值表 ________________________________________________________________ 12附表十：Spearman等级相关系数临界值表 ___________________________________________________ 13附表十一：Kendall等级相关系数临界值表 ___________________________________________________ 14附表十二：控制图系数表 __________________________________________________________________ 15附表一：随机数表（查表时注意：v是指自由度，并分单侧和双侧两种类型）（左侧的示意图是单侧检验的情形）附表四：2分布临界值表附表五：F分布临界值表（α=0.05）F分布临界值表（α=0.01）附表六：单样本K-S 检验统计量表[])(1)()(sup 0d D P x F x F D n n x n ≤-=-=α附表七：符号检验界域表附表十二：控制图系数表。

柯克伦检验临界值表柯克伦检验柯克伦检验（Kolmogorov-Smirnov test，下简称KS检验）是一种统计检验方法，用于判断样本是否服从特定的分布。

KS检验是非参数检验方法之一，不依赖于数据的具体分布，适用于任意分布形态的检验，因此被广泛应用于各个领域，包括医学、金融和工程等。

柯克伦检验的原假设是样本数据与特定分布一致，备择假设则是样本数据与特定分布不一致。

通过计算样本数据的累积分布函数（CDF）与特定分布的累积分布函数的最大差值（称为D值），可以得出检验统计量D。

然后，可以利用临界值表判断是否拒绝原假设。

临界值表KS检验的临界值表提供了一种便捷的方式，用于确定在给定显著性水平下，拒绝或接受原假设的临界值。

该表根据样本容量和显著性水平给出了相应的临界值，使得在给定水平下，若检验统计量大于该临界值，则拒绝原假设。

在实际应用中，我们通常将临界值表收录在统计学参考书籍中，或通过统计软件进行计算和输出。

本文将简要介绍柯克伦检验临界值表的基本结构和使用方法。

柯克伦检验临界值表的基本结构柯克伦检验临界值表通常包含以下几个要素：1.显著性水平（Significance level）：指在原假设成立时，拒绝原假设的概率。

常见的显著性水平有0.05和0.01。

2.样本容量（Sample size）：指参与柯克伦检验的样本个数。

3.D临界值（Critical value of D）：指在给定显著性水平下，判断是否拒绝原假设的临界值。

若检验统计量D大于该临界值，则拒绝原假设；否则，接受原假设。

柯克伦检验临界值表通常以网格状的方式呈现，行表示显著性水平，列表示样本容量，每个单元格中的数值为相应显著性水平和样本容量下的临界值。

下表为柯克伦检验临界值表的一个示例：N=20 N=30 N=50α=0.10.256 0.213 0.171α=0.050.294 0.236 0.191α=0.010.362 0.289 0.226在使用这个表之前，需要先确定显著性水平和样本容量。

附录附表一：随机数表______________________________________________________________ 附表二：标准正态分布表________________________________________________________ 附表三：t分布临界值表_________________________________________________________附表四：2 分布临界值表 _______________________________________________________ 附表五：F分布临界值表（α=0.05）______________________________________________ 附表六：单样本K-S检验统计量表 ________________________________________________ 附表七：符号检验界域表________________________________________________________ 附表八：游程检验临界值表______________________________________________________ 附表九：相关系数临界值表______________________________________________________ 附表十：Spearman等级相关系数临界值表__________________________________________ 附表十一：Kendall等级相关系数临界值表_________________________________________附表十二：控制图系数表________________________________________________________附表一：随机数表（查表时注意：v是指自由度，并分单侧和双侧两种类型）（左侧的示意图是单侧检验的情形）2附表四：分布临界值表附表五：F分布临界值表（α=0.05）F分布临界值表（α=0.01）附表六：单样本K-S检验统计量表附表十：Spearman等级相关系数临界值表附表十一：Kendall 等级相关系数临界值表附表十二：控制图系数表。

附录之吉白夕凡创作
创作时间：二零二一年六月三十日
附表一：随机数表2
附表二：标准正态分布表3
附表三：t分布临界值表4
附表四：分布临界值表5
附表五：F分布临界值表（α=0.05）7
附表六：单样本KS检验统计量表9
附表七：符号检验界域表10
附表八：游程检验临界值表11
附表九：相关系数临界值表12
附表十：Spearman品级相关系数临界值表13
附表十一：Kendall品级相关系数临界值表14
附表十二：控制图系数表15
附表一：随机数表
附表四：分布临界值表
附表五：F分布临界值表（α=0.05）
F分布临界值表（α=0.01）
附表六：单样本KS检验统计量表
附表七：符号检验界域表
附表八：游程检验临界值表
附表九：相关系数临界值表
附表十：Spearman品级相关系数临界值表
附表十一：Kendall品级相关系数临界值表
附表十二：控制图系数表
创作时间：二零二一年六月三十日。

柯克伦检验临界值表
柯克伦检验临界值表是统计学中一种用于检验相关系数是否显
著的工具。

柯克伦检验是一种非参数检验方法，适用于样本数据不满足正态分布的情况。

检验相关系数的显著性是为了判断两个变量之间是否存在显著的线
性关系。

柯克伦检验临界值表提供了在不同样本量和显著性水平下的临界值，用于判断相关系数是否显著。

在柯克伦检验中，我们首先计算样本相关系数r，然后根据样本量n 和显著性水平α，在柯克伦检验临界值表中找到对应的临界值。

如果计算的相关系数r大于临界值，就可以认为两个变量之间存在显著的线性关系。

柯克伦检验临界值表的创建过程是通过大量模拟实验得到的。

在每次模拟实验中，我们随机生成符合特定条件的变量，计算其相关系数，并记录下来。

重复进行多次模拟实验后，将这些相关系数按升序排列，并找到对应的临界值，形成柯克伦检验临界值表。

使用柯克伦检验临界值表时，需要注意样本量和显著性水平的选择。

通常来说，样本量越大，检验的功效越高，能够更准确地判断相关系数的显著性。

而显著性水平α的选择需要根据具体问题和研究目的来
确定。

总之，柯克伦检验临界值表是统计学中一种重要的工具，用于检验相关系数的显著性。

它提供了在不同样本量和显著性水平下的临界值，帮助研究者判断两个变量之间是否存在显著的线性关系。

附录附表一：随机数表_______________________________________________________________________ 2附表二：标准正态分布表__________________________________________________________________ 3附表三：t分布临界值表___________________________________________________________________ 4附表四：2 分布临界值表________________________________________________________________ 5附表五：F分布临界值表（α=0.05）_________________________________________________________ 7附表六：单样本K-S检验统计量表 __________________________________________________________ 9附表七：符号检验界域表_________________________________________________________________ 10附表八：游程检验临界值表_______________________________________________________________ 11附表九：相关系数临界值表_______________________________________________________________ 12附表十：Spearman等级相关系数临界值表 ___________________________________________________ 13附表十一：Kendall等级相关系数临界值表__________________________________________________ 14附表十二：控制图系数表_________________________________________________________________ 15附表一：随机数表（查表时注意：v是指自由度，并分单侧和双侧两种类型）（左侧的示意图是单侧检验的情形）附表四：2 分布临界值表附表五：F分布临界值表（α=0.05）F分布临界值表（α=0.01）附表六：单样本K-S 检验统计量表 [])(1)()(sup 0d D P x F x F D n n x n ≤-=-=α附表七：符号检验界域表附表十二：控制图系数表。

柯克伦检验临界值表
柯克伦检验是一种非参数检验方法，用于检验假设的均值是否存
在显著差异。在进行柯克伦检验前，需要先准备一张临界值表，以便
在检验时快速查找显著性水平对应的临界值。临界值表的制作方法可
以参考统计实务中的做法，具体如下:
1. 对于正态分布的数据，可以使用 Z 分布表来查找临界值。假
设显著性水平为 a，则 1-a 表示支持原假设的概率。由于 Z 分布是
对称图形，因此可以用 0.95 除以 2 得到临界值，即 Z 在 0.05 显
著性水平上的临界值。
2. 对于非正态分布的数据，可以使用卡方分布表来查找临界值。
假设显著性水平为 a，则自由度为 n-1。卡方分布表中的行表示显著
性水平，列表示自由度，因此可以查找到对应自由度的临界值。
3. 对于非参数检验，可以使用 t 分布表来查找临界值。假设显
著性水平为 a，则自由度为 n-1。t 分布表中的行表示显著性水平，
列表示自由度，因此可以查找到对应自由度的临界值。
在进行柯克伦检验时，需要将数据分布想象成一个钟形曲线，然
后找到显著性水平对应的临界值，判断是否拒绝原假设。需要注意的
是，由于柯克伦检验是一种非参数检验方法，因此不需要对数据进行
线性变换。