SPSS在生物统计学中的应用
——实验指导手册
实验七：卡方检验
一、实验目标与要求
1．帮助学生深入了解卡方检验的基本概念，掌握卡方检验的基本思想和原理
2．掌握卡方检验的过程。
二、实验原理
卡方检验适用于次数分布的检验，比如次数分布是否与某种理想的分布一致，或者不同样本同类测量分
数次数分布是否一致。对于前者，先要确定一个理想的次数分布比例，然后将观测的某一次数分布与其比较，
确定二者的差异性，并用X2来反映。X2 越小，则差异越小，该样本的观测分布越有可能适合于理想分布；
X2 越大，则差异越大，其服从于理想分布的可能性就越小。当服从理想分布的伴随概率小于0.05时，就认为该次数分布与理想的分布有显著性差异。
不同样本中测量分数的次数分布使用卡方检验时，如果卡方足够大，该观测在两个样本中的次数分布服
从于同一总体的概率小于0.05时，则认为样本间存在显著性差异。
三、实验演示内容与步骤
㈠适合性检验
比较观测数与理论数是否符合的假设检验(compatibility test),也称吻合性检验或拟合优度检验(goodness of fit test).。
【例】有一鲤鱼遗传试验,以红色和青灰色杂交,其F2代获得不同分离尾数,问观测值是否符合孟德尔3:1遗传定律.
体色青灰色红色总数
F2观测尾数1503 99 1602
1. 定义变量：
2. 输入变量值
3. 选择菜单1：点击菜单【数据】→【加权个案】→弹出“加权个案”对话框
→
4. 选择菜单2：点击菜单【分析】→【非参数检验】→【卡方】→弹出“卡方检验”对话框
点击【选项】按钮，弹出“卡方检验：选项”对话框，选择“描述性”，点击【继续】
点击【确定】在输出结果视图中看分析结果
基本统计量
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum 观测尾数1602 1416.24 338.172 99 1503
观测尾数
Observed N 实测频数Expected N
理论频数
Residual
偏差
99 99 400.5 -301.5 1503 1503 1201.5 301.5 Total 1602
Test Statistics
观测尾数
Chi-Square 卡方值302.629a
df 1
Asymp. Sig. .000
a. 0 cells (.0%) have expected frequencies
less than 5. The minimum expected cell
frequency is 400.5.
㈡独立性检验
又叫列联表（contigency table）χ2检验，它是研究两个或两个以上因子彼此之间是独立还是相互影响
的一类统计方法。
【例】考察不同灌溉方式对水稻叶子衰老是否有影响。几种灌溉方式下的叶态表现调查结果
叶态
频数
绿叶黄叶枯叶总数
灌溉方式
深水146（141.57）7（8.83）8（10.596）161
浅水183（179.39）9（11.188）12（13.426）204
湿润152（160.04）14（9.98）16（11.978）182
总数481 30 36 547
先将水稻分为3组，第一组用采用深水灌溉，第二组采用浅水灌溉，第三组采用湿润灌溉，然后统计每种灌
溉方式下，水稻三种叶子（绿叶、黄叶、枯叶）出现的频数。
这时需要分析灌溉方式与叶态表现是否相关，若两者彼此相关，表明叶态表现因灌溉方式不同而异，即
三种灌溉方式对叶态表现的影响不相同；若两者相互独立，表明三种灌溉方式对叶态表现的影响相同。
这种根据频数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验就是独立性检验。独立性检验实际上是
基于频数资料对因子间相关性的研究。
根据概率乘法法则，若事件A和事件A是独立的，或者说它们之间无关联，这时事件A和事件B同时出现的概率等于它们分别出现时概率的乘积。
1、数据格式
2、选择菜单1：点击菜单【数据】→【加权个案】→弹出“加权个案”对话框
2、选择菜单2：点击菜单【分析】→【描述统计】→【交叉表】→弹出“交叉表”对话框
点击【统计量】按钮，弹出“交叉表：统计量”对话框，选择“卡方”，点击【继续】
点击【确定】在输出结果视图中看分析结果
交叉表
灌溉方式 * 稻叶情况 Crosstabulation
Count
稻叶情况
1 2 3
Total
灌溉方式 1 146 7 7 160
2 18
3 9 13 205
3 152 1
4 16 182
Total 481 30 36 547
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square常用卡方值 5.622a 4 .229 Likelihood Ratio连续性校正卡方值 5.535 4 .237 Linear-by-Linear Association对数释然比法卡方值 4.510 1 .034 N of Valid Cases有效记录数547
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 8.78.
㈢两个率的比较
【课本例题13.11】为检验新措施对防治仔猪白痢是否优于传统措施，研究试验后得到如下资料
存亡
1 2
措施 1 114 36
2 132 18
措施 * 存亡 Crosstabulation
Count
存亡
Total
死亡治愈
措施旧措施18 132 150 新措施36 114 150 Total 54 246 300
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
Pearson Chi-Square 7.317a 1 .007
Continuity Correction b 6.527 1 .011
Likelihood Ratio 7.435 1 .006
Fisher's Exact Test .010 .005 N of Valid Cases 300
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 27.00.
b. Computed only for a 2x2 table
与课本第202页的结果进行比较
【例题】某养猪场第一年养猪225头，死亡23头；第二年养猪368头，死亡28头。试检验这两年猪的死亡率是否有显著差异？
存亡
1 2
年份 1 146 23
2 18
3 28
㈣单个率的检验（样本率与总体率的比较）
【例】有一批蔬菜种子的平均发芽率P O=0.85，现随机抽取500粒，有种衣剂进行浸种处理，结果有445粒发芽，试检验种衣剂对种子发芽率有无效果。
因平均发芽率P O=0.85，检验比例输入0.85
Binomial Test
Category N Observed Prop.
试验频率
Test Prop
检测标准概率.
Asymp. Sig. (1-tailed)
检验集结果：显著性水平概率
出芽记录Group 1 445 445 0.89（发芽频率）0.85 0.006a Group 2 55 55 0.11（未发芽频率）
Total 500 1.00
a. Based on Z Approximation.基于Z近似（大样本近似正态分布假设）
卡方检验：
出芽记录
出芽未出芽
种子处理未用包衣剂200 170
使用包衣剂445 55
种子处理 * 出芽情况 Crosstabulation
Count
出芽情况
Total
出芽未出芽
种子处理使用包衣剂445 55 500
未用包衣剂200 170 370
Total 645 225 870
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
Pearson Chi-Square 135.439a 1 .000
Continuity Correction b133.622 1 .000
Likelihood Ratio 137.591 1 .000
Fisher's Exact Test .000 .000 N of Valid Cases 870
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 95.69.
b. Computed only for a 2x2 table
SPSS相关分析实验报告 篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为 0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后： A.点击系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK，系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.0000.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.86650.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知：在粮价的影响下，人均收入对人均食品支出的影响更大。 三、实验总结 1、熟悉了用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程。 2、通过spss软件输出的数据结果并能够分析其相互之间的关系，并且解决实际问题。 3、充分理解了相关性分析的应用原理。
SPSS在生物统计学中的应用 ——实验指导手册 实验七：卡方检验 一、实验目标与要求 1．帮助学生深入了解卡方检验的基本概念，掌握卡方检验的基本思想和原理 2．掌握卡方检验的过程。 二、实验原理 卡方检验适用于次数分布的检验，比如次数分布是否与某种理想的分布一致，或者不同样本同类测量分数次数分布是否一致。对于前者，先要确定一个理想的次数分布比例，然后将观测的某一次数分布与其比较，确定二者的差异性，并用X2来反映。X2 越小，则差异越小，该样本的观测分布越有可能适合于理想分布；X2 越大，则差异越大，其服从于理想分布的可能性就越小。当服从理想分布的伴随概率小于0.05时，就认为该次数分布与理想的分布有显著性差异。 不同样本中测量分数的次数分布使用卡方检验时，如果卡方足够大，该观测在两个样本中的次数分布服从于同一总体的概率小于0.05时，则认为样本间存在显著性差异。 三、实验演示内容与步骤 ㈠适合性检验 比较观测数与理论数是否符合的假设检验(compatibility test),也称吻合性检验或拟合优度检验(goodness of fit test).。 【例】有一鲤鱼遗传试验,以红色和青灰色杂交,其F2代获得不同分离尾数,问观测值是否符合孟德尔3:1遗传定律. 1. 定义变量：
2. 输入变量值 3. 选择菜单1：点击菜单【数据】→【加权个案】→弹出“加权个案”对话框 → 4. 选择菜单2：点击菜单【分析】→【非参数检验】→【卡方】→弹出“卡方检验”对话框
点击【选项】按钮，弹出“卡方检验：选项”对话框，选择“描述性”，点击【继续】 点击【确定】在输出结果视图中看分析结果
平均数：average中位数：median众数：mode几何平均数：geomean 极差：R＝max－min方差：var标准差：stder 绘制频数分布图： 1）找最大值，最小值，计算极差 2）决定划分的组数L 3）据极差与组数，确定组距i 4）确定组中值（样本最小值＋1/2组距） 5）确定接受区域（第一个接受区域＝第一个组中值＋1/2组距） 6）调用函数FREQUENCY。频数＝frequency（A2:A129观测值，H2:H11接受区域） 7）ctrl＋shift＋Enter得到结果 茎叶图： Minitab：图形→茎叶图 SPSS：导入数据→分析→描述统计→探索→将“XX”选入因变量列表→绘制→茎叶图 分析（结果中，第一个频数是5，茎是2，叶是01234，表明20～24范围内的观测值有5个，分别为20，21，22，23，24；……） 描述性统计： Excel：工具→加载宏→分析工具库→工具→数据分析→描述统计→标志位于第一行→输出 Minitab：输入数据→统计→基本统计量→显示描述性统计→添加变量→输出 SPSS：选中数据鼠标右键→基本参数→正态性检验或者数据分析→基本参数估计DPS：分析→描述统计→描述→添加变量→输出 数据中异常值分析： DPS：复制，选中数据→数据分析→异常值检验（3S法，Dixon检验法，Grubbs检验法）Excel：6SQ统计→基本统计→正态异常检验 箱线图 SPSS：图形→旧对话框→箱图→“简单”“各个变量的摘要”→定义：添加框的表征→确定：输出结果 Minitab：统计→基本统计量→显示描述性统计→选择图形→勾选“数据箱线图→确定”DPS：数据分析→统计图表→box图→保存图形 概率图法 Minitab：图形→概率图→“单一”→确定→“概率图－简单”→添加“图形变量”→确定，输出结果 第三章概率分布： 二项分布：BINOMDIST（i，n，p，0或1） （事件发生次数，总次数，发生的概率，0或1） eg.某批鸡蛋的孵化率是0.90，今从该批鸡蛋中任选5个进行孵化，试求（1）孵出3只小鸡的概率（2）至多孵出3只小鸡的概率（3）至少孵出3只小鸡的概率。 ①BINOMDIST（3，5，0.9，0）②BINOMDIST（3，5，0.9，1） ③1-BINOMDIST（3，5，0.9，1） 泊松分布：poisson（k，λ，0或1） （事件发生次数，平均数，0或1）描述和分析在单位空间和时间里随机发生的事件eg.某城市平均每天发生交通事故2.5起。试求在一天内发生5起交通事故的概率。poisson（5，2.5，0） Eg.某杂交水稻瓶中在田间出现变异植株的概率为0.0045，试计算：①调查100株，至少获得两株变异植株的概率是多少？②期望有0.99的概率至少获得3株变异植株，至少应该调查多少株？ ①P（x≥2）=1-P（x≤1）=1-BINOMDIST（1,100,0.0045,1） ②P（x≥3）=1-P（x≤2）=1-BINOMDIST（2,n,0.0045,1）=0.99BINOMDIST→（2,n,0.0045,1）
. 统计试题题库 1. 下列那个是对标化后总死亡率的正确描述？ A A．仅仅作为比较的基础，它反映了一种相对水平 B．它反映了实际水平 C．它不随标准选择的变化而变化 D．它反映了事物实际发生的强度 E．以上都不对 2. 两样本作均数差别的t检验，要求资料分布近似正态，还要求： D A．两样本均数相近，方差相等 B．两样本均数相近 C．两样本方差相等 D．两样本总体方差相等 E．两样本例数相等 3. 四格表资料的卡方检验时无需校正，应满足的条件是: D A．总例数大于40 B．理论数大于5 C．实际数均大于l D．总例数大于40且理论数均大于或等于5 E．总例数小于40 4. 总体应该是由： D
. A．研究对象组成 B．研究变量组成 C．研究目的而定 D．同质个体组成 E．任意个体组成 5. 两样本均数比较的t检验中，结果为P<0.05，有统计意义。P愈小则: E A．说明两样本均数差别愈大 B．说明两总体均数差别愈大 C．说明样本均数与总体均数差别愈大 D．愈有理由认为两样本均数不同 E．愈有理由认为两总体均数不同 6. 抽样误差是指: D A．总体参数与总体参数间的差异 B．个体值与样本统计量间的差异 C．总体参数间的差异 D．样本统计量与总体统计量间的差异 E．以上都不对 7. 抽签的方法属于下列那种抽样： D A．分层抽样 B．系统抽样 C．整群抽样 D．单纯随机抽样 E．分级抽样
8. 以舒张压≥12.7KPa为高血压，测量1000人，结果有990名非高血压患者，有10名高血压患者，该资料属下列那类资料： B A．计算 B．计数 C．计量 D．等级 E．都对 9. 实验设计中要求严格遵守四个基本原则，其目的是为了： D A．便于统计处理 B．严格控制随机误差的影响 C．便于进行试验 D．减少和抵消非实验因素的干扰 E．以上都不对 10. 两个样本作t检验，除样本都应呈正态分布以外，还应具备的条件是： B A．两样本均数接近 B．两S2数值接近 C．两样本均数相差较大 D．两S2相差较大 E．以上都不对 11. 同一总体的两个样本中，以下哪种指标值小的其样本均数估计总体均数更可靠？A A．Sx B．S C．X D．CV
第八章记数数据统计法—卡方检验法 知识引入 在各个研究领域中，有些研究问题只能划分为不同性质的类别，各类别没有量的联系。例如，性别分男女，职业分为公务员、教师、工人、……，教师职称又分为教授、副教授、……。有时虽有量的关系，因研究需要将其按一定的标准分为不同的类别，例如，学习成绩、能力水平、态度等都是连续数据，只是研究者依一定标准将其划分为优良中差，喜欢与不喜欢等少数几个等级。对这些非连续等距性数据，要判别这些分类间的差异或者多个变量间的相关性方法称为计数数据统计方法。 卡方检验是专用于解决计数数据统计分析的假设检验法。本章主要介绍卡方检验的两个应用：拟合性检验和独立性检验。拟合性检验是用于分析实际次数与理论次数是否相同，适用于单个因素分类的计数数据。独立性检验用于分析各有多项分类的两个或两个以上的因素之间是否有关联或是否独立的问题。 在计数数据进行统计分析时要特别注意取样的代表性。我们知道，统计分析就是依据样本所提供的信息，正确推论总体的情况。在这一过程中，最根本的一环是确保样本的代表性及对实验的良好控制。在心理与教育研究中，所搜集到的有些数据属于定性资料，它们常常是通过调查、访问或问卷获得，除了少数实验可以事先计划外，大部分收集数据的过程是难于控制的。例如，某研究者关于某项教育措施的问卷调查，由于有一部分教师和学生对该项措施存有意见，或对问卷本身有偏见，根本就不填写问卷。这样该研究所能收回的问卷只能代表一部分观点，所以它是一个有偏样本，若据此对总体进行推论，就会产生一定的偏差，势必不能真实地反映出教师与学生对这项教育措施的意见。因此应用计数资料进行统计推断时，要特别小心谨慎，防止样本的偏倚性，只有具有代表性的样本才能作出正确的推论。 第一节卡方拟合性检验 一、卡方检验的一般问题 卡方检验应用于计数数据的分析，对于总体的分布不作任何假设，因此它又是非参数检验法中的一种。它由统计学家皮尔逊推导。理论证明，实际观察次数（f o）与理论次数（f e），又称期望次数）之差的平方再除以理论次数所得的统计量，近似服从卡方分布，可表示为： 这是卡方检验的原始公式，其中当f e越大（f e≥5）,近似得越好。显然f o与f e相差越大，卡方值就越大；f o与f e相差越小，卡方值就越小；因此它能够用来表示f o与f e相差的程度。根据这个公式，可认为卡方检验的一般问题是要检验名义型变量的实际观测次数和理论次数分布之间是否存在显著差异。它主要应用于两种情况： 卡方检验能检验单个多项分类名义型变量各分类间的实际观测次数与理论次数之间是否一致的问题，这里的观测次数是根据样本数据得多的实计数，理论次数则是根据理论或经验得到的期望次数。这一类检验称为拟合性检验。
大理大学实验报告 课程名称生物医学统计分析 实验名称非参数检验（卡方检验） 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期
Fisher 的精确检验:精确概率法计算的卡方值（用于理论数E<5）。 不同的资料应选用不同的卡方计算方法。 例为2*2列联表，df=1，须用连续性校正公式，故采用“连续校正”行的统计结果。 X2=，P（Sig）=<，表明灭螨剂A组的杀螨率极显着高于灭螨剂B组。 例 表3 治疗方法* 治疗效果交叉制表 计数 治疗效果 123 合计 治疗方法11916540 21612836 31513735合计504120111 分析：表3是治疗方法* 治疗效果资料分析的列联表。 表4 卡方检验 X2值df渐进 Sig. (双侧) Pearson 卡方 1.428a4.839
似然比4.830线性和线性组合.5141.474 有效案例中的 N111 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为。 分析：表4是卡方检验的结果。自由度df=4，表格下方的注解表明理论次数小于5的格子数为0，最小的理论次数为。各理论次数均大于5，无须进行连续性校正，因此可以采用第一行（Pearson 卡方）的检验结果，即 X2=，P=>,差异不显着，可以认为不同的治疗方法与治疗效果无关，即三种治疗方法对治疗效果的影响差异不显着。 例 表5 灌溉方式* 稻叶情况交叉制表 计数 稻叶情况 123 合计 灌溉方式114677160 2183913205 31521416182合计4813036547 分析：表5是灌溉方式* 稻叶情况资料分析的列联表。
第十章 研究资料的整理与分析 本章学习目标： 1.理解量化资料整理与分析中的几个基本概念。 2.掌握几种常用的量化分析方法。 3.掌握质性资料的整理分析方法。 无论采用什么研究方法进行研究，都会搜集到大量的、杂乱的、复杂的研究资料。因此，对大量的、复杂的研究资料进行科学、合理的整理和分析，就成为教育科学研究活动的必不可少的一个环节。这一环节体现着研究者的洞见，是研究者对研究资料进行理性思维加工的过程。通过这一过程，产出研究结果。 根据研究资料的性质，研究资料可以分为质性研究资料和量化研究资料。对研究资料的整理和分析就相应的分为：质性研究资料的整理与分析和量化资料的整理与分析。 第一节 定量资料的整理与分析 一、定量资料分析中的几个基本概念 1.随机变量 在相同条件下进行试验或观察，其可能结果不止一个，而且事先无法确定，这类现象称为随机现象。表示随机现象中各种可能结果（事件）的变量就称为随机变量。教育研究中的变量，大多数都是随机变量。如身高、智商、学业测验分数等。 2.总体和样本 总体是具有某种或某些共同特征的研究对象的总和。样本是总体中抽出的部分个体，是直接观测和研究的对象。例如，要研究西安市5岁儿童的智力发展问题，西安市的5岁儿童就是研究的总体，从中抽取500名儿童，这500名儿童就成为研究的样本。 3.统计量和参数 统计量：反映样本数据分布特征的量称为统计量。例如：样本平均数、样本标准差、样本相关系数等，都属于统计量，它们分别用 表示。统计量 一般是根据样本数据直接计算而得出的。 参数：反映总体数据分布特征的量称为参数。例如：总体平均数、总体标准差、总体相关系数等。它们分别用ρσμ，，等符号来表示。总体参数常常需要根据样本统计量进行估计和推断。 4.描述统计与推断统计 描述统计是指对获得的杂乱的数据进行分类、整理和概括，以揭示一组数据分布特征的统计方法。包括：编制统计表；绘制统计图；计算各种统计量：集中
实验7 卡方检验 一、实验目的 掌握拟合优度卡方检验和独立性或同质性卡方检验。 掌握单一样本K-S 检验。 二、实验设备 微机、SPSS for Windows V17.0 统计软件包。 三、实验内容 1．完成拟合优度卡方检验的 2 道上机练习题。 2．完成独立性或同质性卡方检验的 2 道上机练习题。 3. 完成单一样本K-S 检验的1道上机练习题 四、实验步骤 （一）拟合优度 χ2 检验的 SPSS 操作过程 1．建立至少包含一个待检变量的 SPSS 数据文件，如图 7-1 所示。 2．鼠标单击“分析→非参数检验→卡方”菜单项，打开“卡方检验”主对话框，如图 7-2 所示。 图7-1 拟合度χ2检验的数据文件 图7-2 卡方检验主对话框 3．指定检验变量：从左侧变量框中选择待检变量（可多选），单击中间的箭头按钮，使之移到右边的“检验变量列表”框中。 4．在“期望全距”栏内确定检验值的范围： （1）从数据中获取：数据文件中最小值和最大值所确定的范围，系统默认此项。 （2）使用指定的范围：可指定检验值范围，在 Lower 和 Upper 参数框中键入检验范围的下限和上限。 5．在“期望值”栏中指定期望值： （1）所有类别相等：各组所对应的期望值都相同，即要检验的总体服从均匀分布，系统默认此项。 （2）值：指定要检验的总体服从某种特定的分布，在其右边的框中键入相应各组所对应的由指定分布所计算而得的期望值。每输入一个值后按“添加”按钮，于是在它右边的框中便增加刚键入的期望值，期望值必须大于 0，直到输完所有的期望值为止。如果输入了错误的期望值，则
用鼠标点击该错误的期望值，单击“删除”按钮可删除之，或修改后单击“更改”按钮替换之。 6．单击“选项”按钮，打开“选项”对话框，如图7-3 所示。 （1）“统计量”栏：选择输出统计量 ?描述性：输出样本容量、平均数、标准差、最小值、最大值。 ?四分位数：输出四分位数。 （2）“缺失值”栏：选择缺失值的处理方式 ?按检验排除个案：当分析涉及到含有缺失值的变量时，先剔除该变量中含有缺失值的记录后再分析。系统默认此项。 ?按列表排除个案：剔除所有待检变量中含缺失值的记录后再进行分析。 单击“继续”按钮，返回主对话框。 图7-3 选项对话框图7-4 Exact Tests 对话框图7-5 独立性或同质性χ2检验数据文件 7．单击“精确”按钮，打开“精确检验”对话框，如图7-4 所示。 （1）仅渐进法：仅计算近似的概率值。 （2）Monte Carlo：采用蒙特卡罗模拟方法计算精确概率值。蒙特卡罗模拟默认进行10000 次抽样，给出精确概率及99%置信区间（默认值均可更改）。 ?置信水平：输入0.01~99.9 之间数值，指定置信水平。 ?样本数：输入1~1,000,000,000 之间数值，指定在Monte Carlo 近似法计算中的样本 数，样本数越大则求得的概率值越精确。 （3）精确：准确计算观测结果的统计概率。在“每个检验的时间限制为”框中输入 1~9,999,999,999之间数值，设定每个检验所使用的最长时间。如果一个检验所用的时间超过30 分钟，应该使用MonteCarlo 法。 单击“继续”按钮，返回主对话框。 8．单击“确定”按钮，执行SPSS 命令。 （二）独立性或同质性χ2检验的SPSS 操作过程 1．建立至少包含二个变量的SPSS 数据文件，如图7-5 所示。 2．鼠标单击“分析→描述统计→交叉表”菜单项，打开“交叉表”主对话框，如图11-6 所示。 3．指定检验变量： 从左侧变量框中选择一个变量，单击中间的箭头按钮，将它移到右边“行”框中，作为行变量；选择另一个变量，单击中间的箭头按钮，将它移到右边“列”框中，作为列变量。 4．单击“统计量”按钮，打开“统计量”对话框，选中“卡方”复选项，如图11-7 所示。单击“继续”按钮，返回主对话框。 5．单击“确定”按钮，执行SPSS 命令。
卫生统计学之卡方检验 一、教学大纲要求 （一） 掌握内容 1. 2χ检验的用途。 2. 四格表的2χ检验。 （1） 四格表2χ检验公式的应用条件； （2） 不满足应用条件时的解决办法； （3） 配对四格表的2χ检验。 3. 行?列表的2χ检验。 （二） 熟悉内容 频数分布拟合优度的2χ检验。 （三） 了解内容 1．2χ分布的图形。 2．四格表的确切概率法。 二、教学内容精要 (一) 2χ检验的用途 2χ检验（Chi-square test ）用途较广，主要用途如下： 1．推断两个率及多个总体率或总体构成比之间有无差别 2．两种属性或两个变量之间有无关联性 3．频数分布的拟合优度检验 (二) 2χ检验的基本思想 1．2 χ检验的基本思想是以2 χ值的大小来反映理论频数与实际频数的吻合程度。在零假 设0H （比如0H ：21ππ=）成立的条件下，实际频数与理论频数相差不应该很大，即2 χ值不 应该很大，若实际计算出的2 χ值较大，超过了设定的检验水准所对应的界值，则有理由怀疑0H 的真实性，从而拒绝0H ，接受H 1（比如1H ：21ππ≠）。 2． 基本公式：()∑ -= T T A 2 2 χ，A 为实际频数（Actual Frequency ）,T 为理论频数 （Theoretical Frequency ）。四格表2 χ检验的专用公式正是由此公式推导出来的，用专用公式与用基本公式计算出的2 χ值是一致的。 (三)率的抽样误差与可信区间 1．率的抽样误差与标准误 样本率与总体率之间存在抽样误差，其度量方法： n p ) 1(ππσ-= ，π为总体率，或 (8-1) n p p S p ) 1(-= ， p 为样本率； (8-2) 2．总体率的可信区间
评分 大理大学实验报告 课程名称生「物医学统计分析 实验名称非参数检验(卡方检验) 专业班级 实验日期实验地点 2015—2016学年度第一2 学期 、实验目的 对分类资料进行卡方检验。 、实验环境 1、硬件配置：处理器：In tel(R)Core(TM) i5-4210U CPU @1.7GHz 1.7GHz 安装内存(RAM): 4.00GB 系统类型：64位操作系统 2、软件环境：IBM SPSS Statistics 19.0 软件 三、实验内容
（包括本实验要完成的实验问题及需要的相关知识简单概述 ） （1） 课本第六章的例6.1-6.5运行一遍，注意理解结果； （2） 然后将实验指导书的例 1-4运行一遍，注意理解结果。 四、 实验结果与分析 （包括实验原理、数据的准备、运行过程分析、源程序（代码） 例6.1 分析：表1是灭螨A 和灭螨B 杀灭大蜂螨效果的样本分类的频数分析表，即交叉列联表。 表2卡方检验 b.仅对2x2表计算 分析：表2是卡方检验的结果。因为两组各自的结果互不影响，即相互独立。对于这种频数表 格式资料，在卡方检验之前必须用“加权个案”命令将频数变量定义为加权变量，才能 进行卡方检验。 Pearson 卡方：皮尔逊卡方检验计算的卡方值（用于样本数 n > 40且所有理论数E > 5）; 连续校正b ：连续性校正卡方值（df=1 ,只用于2*2列联表）； 似然比：对数似然比法计算的卡方值（类似皮尔逊卡方检验）； Fisher 的精确检验：精确概率法计算的卡方值（用于理论数 E<5）。 不同的资料应选用不同的卡方计算方法。 例6.1为2*2列联表，df=1，须用连续性校正公式，故采用“连续校正”行的统计结果。 X 2=7.944 , P （Sig ） =0.005<0.01，表明灭螨剂 A 组的杀螨率极显著高于灭螨剂 B 组。 例6.2 表3治疗方法*治疗效果交叉制表 计数 治疗效果 、图形图象界面等） 合计
福师《生物统计学》在线作业一-0002 试卷总分:100 得分:100 一、单选题(共32 道试题,共64 分) 1.在比较一个未知参数是否大于另一个未知参数时，根据_____，如果p(X>x)<α，就认为x是抽不到的。 A.假设检验原理 B.小概率原理 C.中心极限定理 D.概率分布律 答案:D 2.以下不是χ2 检验的用途 A.推断两个或两个以上总体率之间有无差别 B.交叉分类资料两属性间有无相关关系 C.检验频数分布与理论分布的拟合优度 D.推断两个或两个以上总体构成比之间有无差别 E.推断两个或两个以上总体均数之间有无差别 答案:E 3.四个率的比较的卡方检验，P值小于0.01，则结论为 A.四个总体率均不相等 B.四个样本率均不相等； C.四个总体率之间肯定不等或不全相等 D.四个总体率之间不等或不全相等 答案:D 4.由于所选的特征在“药有效”时可能出现、在“药无效”时也可能出现，所以除了______外，所选择的特征都不能用于判断药(或药方、或治疗方法)是否有效。 A.有一名患者在服用某祖传秘方后“病好了”，所以该祖传秘方是有效的。 B.某气功大师发功后“有许多人长高了”，所以该气功是有效的。 C.服用某预防汤药后某班级“100%未感染非典”，所以该汤药是有效的。 D.服药患者的“痊愈高于未服药患者的痊愈率”，所以该药是有效的。 答案:D 5.张三观察到10名A病患者服用B药后有8名痊愈了。张三认为：这表明B药对A病的治愈率为80%。这里，张三所“观察到的治愈率”是B药对____A病患者的治愈率，它是____特征。 A.那10名，样本 B.所有，总体 C.所有，样本 D.那10名，总体 答案:D 6.为探讨不同窝动物的出生重是否相等，随机选a窝、每窝随机抽查n只，应进行_______效应模型的方差分析，所得出的结论_______________。 A.固定，可推广到未抽到的各窝 B.固定，仅适用于所抽到的各窝 C.随机，可推广到未抽到的各窝
卫生统计学第七章卡方检验十 一、题型：A1 题号：1 本题分数：2 四格表资料两样本率比较的χ2检验，正确的一项为 A．χ2值为两样本率比较中u值 B．P<α前提下，χ2值越大，越有理由拒绝H0 C．χ2值大小与样本含量无关 D．每个格子的理论频数与实际频数的差值相等 E．χ2检验只能进行单侧检验 正确答案：B 答案解析：根据专业知识确定四格表资料两样本率比较的χ2检验采用单侧检验或是双侧检验，(也可使用四格表专用公式)，可以证明四格表计算得出的χ2值与正态近似法两率比较中u值的平方相等，其大小与样本含量有关，且每个格子的理论频数与实际频数的差的绝对值相等，P<α前提下，自由度一定时，χ2值越大，P值越小，越有理由拒绝H0，故答案为B。 做答人数:0
做对人数:0 所占比例: 0 题号：2 本题分数：2 下列能用χ2检验的是 A．成组设计的两样本均数的比较 B．配对设计差值的比较 C．多个样本频率的比较 D．单个样本均数的比较 E．多个样本均数的比较 正确答案：C 答案解析：χ2检验可用于率或构成比比较的假设检验中，不适宜于均数的比较。 做答人数:0 做对人数:0 所占比例: 0 题号：3 本题分数：2 行×列表的自由度是 A．行数-1 B．列数-1
C．行数×列数 D．(行数-1)×(列数-1) E．样本含量-1 正确答案：D 答案解析：行×列表中，行的自由度=行数-1，列的自由度=列数-1，行×列二维表资料的χ2统计量所对应的自由度=(行数-1)×(列数-1)。做答人数:0 做对人数:0 所占比例: 0 题号：4 本题分数：2 四个百分率做比较，有一个理论数小于5，其他都大于5，则 A．只能做校正χ2检验 B．不能做χ2检验 C．直接采用行×列表χ2检验 D．必须先做合理的合并 E．只能做秩和检验 正确答案：C 答案解析：四个百分率做比较，资料可整理为4×2的行×列表，多个率比较的行×列表资料不适宜采用秩和检验，当满足行×列表资料
专业统计软件应用 实验报告 实验课程专业统计软件应用 上课时间2013 学年上半学期14 周（2013 年5 月27 日—31 日） 学生姓名杨守玲学号2011211432 班级0361102 所在学院经管上课地点金融实验指导教师唐兴艳
第五章思考与练习 3.表5.20 是某班级学生的高考数学成绩，试分析该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间是否有显著性差异（数据文件：data5-16.sav）。 解：解决问题的原理：独立T样本检验 提出原假设和备择假设： Ho:p<0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性；H1:p>0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著相关性。 第1步单样本T 检验分析设置 （1）选择菜单：“分析”→“比较均值”→“单样本T 检验（S）”，打开“单样本T 检验主对话框”，确定要进行T 检验的变量并输入检验值，按如图所示进行设置。将“成绩”选入“检验变量”中，输入待检验的值“70”，用来检验产生的样本均值与检验值有无显著性差异。 第2步“选项”对话框设置：指定置信水平和缺失值的处理方法。
第3步主要结果及分析 完成以上的操作步骤后，点击“确定”按钮，运行结果如下所示，具体分析如下：下表给出了单样本T 检验的描述性统计量，包括样本数（N）、均值、标准差、均值的标准误差。 当置信水平为95%时，显著性水平为0.05，从表5.2 中可以看出，双尾检测概率P 值为0.002，小于0.05，故接受原假设，也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性，即班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著性差异。 4. 在某次测试中，随机抽取男女同学的成绩各10 名，数据如下： 男：99 79 59 89 79 89 99 82 80 85 女：88 54 56 23 75 65 73 50 80 65 假设样本总体服从正态分布，比较置信度为95%的情况下男女得分是否有显著性差异(数据文件：data5-17.sav)。
什么是Z检验? Z检验是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数>平均数的差异是否显著。 当已知标准差时，验证一组数的均值是否与某一期望值相等时，用Z检验。 Z检验的步骤 第一步：建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。 第二步：计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计 量计算方法。 1、如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数(μ0) 的差异是否显著。其Z值计算公式为： 其中： 是检验样本的平均数； μ0是已知总体的平均数； S是样本的方差； n是样本容量。 2、如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它 们各自代表的总体的差异是否显著。其Z值计算公式为： 其中： 是样本1，样本2的平均数； S1,S2是样本1，样本2的标准差； n1,n2是样本1，样本2的容量。 第三步：比较计算所得Z值与理论Z值，推断发生的概率，依据 Z值与差异显著性关系表作出判断。如下表所示： 第四步：根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。 Z检验举例 某项教育技术实验，对实验组和控制组的前测和后测的数据分别 如下表所示，比较两组前测和后测是否存在差异。 实验组和控制组的前测和后测数据表
前测实验组 n1 = 50 S1a = 14 控制组 n2 = 48 S2a = 16 后测实验组 n1 = 50 S1b = 8 控制组 n2 = 48 S2b = 14 由于n>30，属于大样本，所以采用Z检验。由于这是检验来自两 个不同总体的两个样本平均数，看它们各自代表的总体的差异是否显著，所以采用双总体的Z检验方法。 计算前要测Z的值： ∵|Z|=0.658<1.96 ∴ 前测两组差异不显著。 再计算后测Z的值: ∵|Z|= 2.16>1.96 ∴ 后测两组差异显著。 t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，是指在多元回归分析中，检验回归系数是否为0的时候，先用F检验，考虑整体回归系数，再对每个系数是否为零进行t检验。t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等） 目的：比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。 自由度：v=n – 1 T检验注意事项 要有严密的抽样设计随机、均衡、可比 选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料 服从正态分布) 单侧检验和双侧检验 单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ 错误的可能性大。 假设检验的结论不能绝对化 不能拒绝H0，有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类 错误
实验报告 ——（非参数检验） 实验目的： 1、学会使用SPSS软件进行非参数检验。 2、熟悉非参数检验的概念及适用范围，掌握常见的秩和检验计算方法。 实验内容： 1、某公司准备推出一个新产品，但产品名称还没有正式确定，决定进行抽样调 查，在受访200人中，52人喜欢A名称，61人喜欢B名称，87人喜欢C 名称，请问ABC三种名称受欢迎的程度有无差别？(数据表自建) SPSS计算结果如下： 此题为总体分布的卡方检验。 零假设：样本来自总体分布形态和期望分布没有显著差异。即ABC三种名称受欢迎的程度无差别,分布形态为1：1：1，呈均匀分布。 观察结果，上表为200个观察数据对A、B、C三个名称（分别对应1，2，3）的喜爱的期望频数以及实际观察频数和期望频数的差。从下表中可以看出相伴概
率值为0.007小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为样本来自的总体分布与制定的期望分布有显著差异，即A、B、C三种名称受欢迎的程度有差异。 2、某村庄发生了一起集体食物中毒事件，经过调查，发现当地居民是直接饮用 河水，研究者怀疑是河水污染所致，县按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况，河边33户有成员中毒（+）和均未中毒（-）的家庭分布如下：（案例数据run.sav） -+++*++++-+++-+++++----++----+---- 毒源 问：中毒与饮水是否有关？ SPSS计算结果如下： 此题为单样本变量值随机检验 零假设：总体某变量的变量值是随机出现的。即中毒的家庭沿河分布的情况随机分布，与饮水无关。 相伴概率为0.036，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，因此中毒与饮水有关。 3、某试验室用小白鼠观察某种抗癌新药的疗效，两组各10只小白鼠，以生存日数作为观察指标，试验结果如下，案例数据集为：npara1.sav，问两组小白鼠生存日数有无差别。 试验组：24 26 27 30 32 34 36 40 60 天以上 对照组：4 6 7 9 10 10 12 13 16 16 SPSS计算结果如下： 此题为两独立样本非参数检验。 （1）两独立样本Mann-Whitney U检验：
《生物统计学》习题 一、单项选择题 1、为了区别，统计上规定凡是参数均用希腊字母表示，如总体平均数用符号（ ）。 A 、σ B 、x C 、μ D 、S 2、统计分组时，在全距一定的情况下，（ ）。 A 、组距越大，组数越多 B 、组距越大，组数越少 C 、组距大小与组数多少无关 D 、组距大小与组数多少成正比 3、某选手打靶10次，有7次命中十环，占70%，则此70%为（ ）。 A 、 概率 B 、 频率 C 、 必然事件 D 、 随机事件 4、受极端值影响最大的平均指标是（ ）。 A 、 算术平均数 B 、调和平均数 C 、 几何平均数 D 、中位数M e 5、在一定条件下可能出现也可能不出现的现象称为（ ）。 Ａ、不可能事件， Ｂ、小概率事件。 Ｃ、必然事件。 Ｄ、随机事件。 6、任何事件（包括必然事件、不可能事件、随机事件）的概率都在（ ）。 Ａ、－１与＋１之间。Ｂ、０与１之间（包括0、1）。 Ｃ、－１与０之间。 Ｄ、＋１与－１之间。 7、应用标准差表示样本的变异程度比用全距要好得多，?因它考虑了每个数据与（ ）。 Ａ、中数的离差。 Ｂ、众数的离差。 Ｃ、平均数的离差。 Ｄ、中位数的离差。 8、正态分布密度曲线向左、向右无限延伸，以 （ ）。 Ａ、y 轴为渐近线。 Ｂ、y =a 轴为渐近线。 Ｃ、x =b 轴为渐近线。 Ｄ、x 轴为渐近线。 9、对于正态分布，标准差σ的大小决定了曲线的“胖”、“瘦”程度。若σ越小，曲线越“瘦”，变量越集中在 （ ）。 Ａ、原点０的周围取值。 Ｂ、平均数μ的周围 取值。 Ｃ、x 的周围取值。 Ｄ、y 的周围取值。 10、已知x ～Ｎ（μ，σ２ ），若对x 作下列之一种变换（ ），则就服从标准正态分布。 Ａ、a=(f+μ）／σ。 Ｂ、b=(μ－x)／σ。 Ｃ、t=(x-μ)／σ2 。 Ｄ、u=(x-μ)／σ。 11、若随机变量X 服从y 正态分布记为X ～N （25，4），其标准差为（ ） A 、 25 B 、 4 C 、 不确定 D 、 2 12、平均数抽样误差的大小，用（ ）的大小来衡量。 A 、标准差S B 、标准差σ C 、方差σ2 D 、标准误x S A x H x G x
非参数检验(卡方检验),实验报告 评分 大理大学实验报告 课程名称 生物医学统计分析 实验名称 非参数检验( 卡方检验) 专业班级 姓 名 学 号 实验日期 实验地点 20xx—20xx 学年度第 2 学期一、 实验目得对分类资料进行卡方检验。 二、实验环境 1 、硬件配置:处理器:Intel(R) Core(TM) i5-4210U CPU 1、7GHz 1、7GHz 安装内存(RAM):4、00GB 系统类型:64 位操作系统 2 、软件环境:IBM SPSS
Statistics 19、0 软件 三、实验内容(包括本实验要完成得实验问题及需要得相关知识简单概述) （1） 课本第六章得例6、1-6、5 运行一遍,注意理解结果; （2）然后将实验指导书得例1-4 运行一遍,注意理解结果。 四、实验结果与分析 (包括实验原理、数据得准备、运行过程分析、源程序(代码)、图形图象界面等) 例例6 、1 表1 灭螨A A 与灭螨B B 杀灭大蜂螨效果得交叉制表 效果合计杀灭未杀灭组别灭螨A 32 12 44 灭螨B 14 22 36 合计46 34 80 分析: 表1就是灭螨A与灭螨B杀灭大蜂螨效果得样本分类得频数分析表,即交叉列联表。 表2 卡方检验 X2 值df 渐进Sig、(双侧) 精确Sig、(双侧) 精确Sig、(单侧) Pearson 卡方9、277a 1 、002 连续校正b 7、944 1 、005 似然比9、419 1 、002 Fisher 得精确检验 、003 、002 有效案例中得N 80 a、0 单元格(、0%) 得期望计数少于5。最小期望计数为
第一章:ECDBB 第二章:BDABC 第三章:DEBCD AEA 第四章:DCCDD DCBD 第五章:DCBDB AEEEC 第六章:CBEDC DDDDA 第七章:ACCBB DACEA 第八章:ABCDD BDADB 第九章:DDBCD AEA 第十章:BDCCE BDAEA 第十一章:CAEDC DBCCD 第十二章:BCAEE BA 第十三章:DDBCC BCDE 第十四章:无 第十五章:无 第十六章:无 第十七章:DBABC BDE 第十八章:无 第十九章:BDCDC CCADC 《卫生统计学》思考题参考答案 第一章绪论 1、统计资料可以分为那几种类型？举例说明不同类型资料之间是如何转换的？ 答：（1）1定量资料（离散型变量、连续型变量）、2无序分类资料（二项分类资料、无序多项分类资料）、3有序分类资料（即等级资料）；（2）例如人的健康状况可分为“非常好、较好、一般、差、非常差”5个等级，应归为等级资料，若将该五个等级赋值为5、4、3、2、1，就可按定量资料处理。 2、统计工作可分为那几个步骤？ 答：设计、收集资料、整理资料、分析资料四个步骤。 3、举例说明小概率事件的含义。 答：某人打靶100次，中靶次数少于等于5，那么该人一次打中靶的概率≤0.05，即可称该人一次打中靶的事件为小概率事件，可以视为很可能不发生。 第二章调查研究设计 1、调查研究有何特点？ 答：（1）不能人为施加干预措施 （2）不能随机分组 （3）很难控制干扰因素 （4）一般不能下因果结论 2、四种常用的抽样方法各有什么特点？ 答：（1）单纯随机抽样：优点是操作简单，统计量的计算较简便；缺点是当总体观察单位数量庞大时，逐一编号繁复，有时难以做到。 （2）系统抽样：优点是易于理解、操作简便，被抽到的观察单位在总体中分布均匀，抽样误差较单纯随机抽样小；缺点是在某些情况下会出现偏性或周期性变化。 （3）分层抽样：优点是抽样误差小，各层可以独立进行统计分析，适合大规模统计；缺点是事先要进行分层，操作麻烦。
生物统计学考试总结 第一章 生物统计学：是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科，属于应用统计学的一个分支。 内容：试验设计：试验设计的基本原则、试验设计方案的制定和常用试验设计的方法 统计分析：数据资料的搜集、整理和特征数的计算、统计推断、方差分析、回归和相 关分析、协方差分析等 生物统计学的作用： 1. 提供整理、描述数据资料的科学方法并确定其特征 2. 判断试验结果的可靠性 3. 提供由样本推断总体的方法 4. 试验设计的原则 相关概念：1.总体：研究对象的全体，是具有相同性质的个体所组成的集合 2.个体：组成总体的基本单元 3.样本：由总体中抽出的若干个体所构成的集合 n >30 大样本； n <30 小样本 4.参数：描述总体特征的数量 5.统计数：描述样本特征的数量 由于总体一般很大，有时候甚至不可能取得，所以总体参数一般不可能计算出来，而采用样本统计数来估计总体的参数 6..效应：由因素而引起试验差异的作用 7. 互作：两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应 生物统计学的研究包括了两个过程： 1. 从总体抽取样本的过程——抽样过程 2. 从样本的统计数到总体参数的过程——统计推断过程 第二章 1．算术平均数：是所有观察值的和除以观察的个数 平均数（A VERAGE ） 特性：（1）样本中各观测值与平均数之差－离均差－的总和等于零 （2）样本中各观测值与其平均数之差平方的总和，比各观测值与任一数值离均差的平 方和小，即离均差平方和最小 2．中位数 ：将试验或调查资料中所有观测依从大小顺序排列，居于中间位置的观测值称为 以外的任何数值为设x a
《概率论与数理统计》实验报告 学生姓名 学生班级 学生学号 指导教师 学年学期
实验报告一
实验内容实验过程（实验操作步骤）实验结果 1．某厂生产的化纤强度 2 ~(,0.85) X Nμ，现抽取一个容量为25 n=的样本，测定其强度，得样本均值 2.25 x=，试求这批化纤平均强度的置信水平为0.95的置信区间．第1步：打开【单个正太总体均值 Z估计活动表】。 第2步：在单元格【B3】中输入 0.95，在单元格【B4】中输入25， 在单元格【B5】中输入2.25，显示 结果。 由此可得，这批化纤平均 强度的置信水平为0.95的 置信区 区间为（1.92，2.58）.
2．已知某种材料的抗压 强度 2 ~(,) X Nμσ，现 随机抽取10个试件进行抗压试验，测得数据如下： 482，493，457，471，510，446，435，418，394，469 求平均抗压强度 μ的置信水平为0.95的置信区间； （2）求2 σ的置信水平为0.95的置信区间．第1步：打开【单个正太总体均值 t估计活动表】. 第2步：在D列输入原始数据. 第3步：点击【工具（T)】→选择 【数据分析（D）】→选择【描述统 计】→点击【确定】按钮→在【描 述统计】对话框输入相关内容→点 击【确定】按钮，得到F列与G列 结果。 第4步：在单元格【B3】中输入 0.95，在单元格【B4】中输入10， 在【B5】中引用G3，在【B6】中引 用G7，显示结果。 由此可得，平均抗压强度 μ的置信水平为0.95的置 信区间（432.31，482.69） 由此可得，2 σ的置信水平 为0.95的置信区间为 （586.80，4133.66）