统计学第6章假设检验与方差分析.pptVIP

统计学第6章假设检验与方差分析REPORTING目录引言假设检验的基本概念单样本假设检验双样本假设检验方差分析简介方差分析的应用总结与展望PART01引言REPORTINGWENKUDESIGN在统计学中，假设检验是一种重要的统计推断方法，用于判断一个关于总体参数的假设是否成立。它基于样本数据和适当的统计量，通过选择合适的检验统计量和确定临界值，对假设进行接受或拒绝的决策。假设检验方差分析（ANOVA）是一种统计技术，用于比较两个或多个独立样本的均值是否存在显著差异。它通过分析数据的方差来评估各组之间的差异是否由随机误差引起，还是由于某种处理或条件的变化所致。方差分析主题简介了解假设检验的基本概念、原理和实施步骤，包括提出假设、选择检验统计量、确定临界值、做出决策等。理解假设检验的基本原理和步骤掌握不同类型的假设检验，如单样本、双样本和独立样本的t检验、Z检验和卡方检验等，了解它们的应用场景和限制条件。学习不同类型的假设检验理解方差分析的基本原理、方法和适用条件，学习如何进行方差分析、ANOVA表格的解释以及处理方差不齐的情况。掌握方差分析的方法和适用条件理解假设检验和方差分析之间的关系，了解它们在统计分析中的互补作用，以及在实践中的具体应用。了解假设检验与方差分析的关系章节目标PART02假设检验的基本概念REPORTINGWENKUDESIGN假设检验是一种统计推断方法，通过样本数据对总体参数作出推断。定义判断原假设是否成立，从而作出接受或拒绝原假设的决策。目的定义与目的确定临界值确定检验水准（显著性水平）提出原假设和备择假设构造检验统计量作出决策假设检验的步骤0103020405假设检验的类型单侧检验与双侧检验根据备择假设的方向性，假设检验可分为单侧检验和双侧检验。参数检验与非参数检验根据总体参数是否已知，假设检验可分为参数检验和非参数检验。独立样本与配对样本检验根据样本数据是否独立，假设检验可分为独立样本检验和配对样本检验。PART03单样本假设检验REPORTINGWENKUDESIGN明确研究的问题和目标，提出原假设和备择假设。提出原假设和备择假设选择合适的检验水准，如α=0.05。确定检验水准根据样本数据和原假设，计算检验统计量。计算检验统计量根据检验统计量的值和检验水准，做出接受或拒绝原假设的决策。确定决策方法与步骤样本数据治疗100名患者，治愈了60名。原假设某治疗方法的治愈率为50%。备择假设该治疗方法的治愈率高于50%。计算检验统计量计算Z值或t值等，用于评估样本数据与原假设的差异程度。确定决策根据检验统计量的值和检验水准，判断是否拒绝原假设。示例分析0102结果解读如果不拒绝原假设，则无法得出治愈率是否高于50%的结论。如果拒绝原假设，则支持备择假设，认为该治疗方法的治愈率高于50%。PART04双样本假设检验REPORTINGWENKUDESIGN做出决策根据计算出的检验统计量的值和显著性水平，判断是否拒绝零假设。计算检验统计量的值根据样本数据计算检验统计量的值。确定显著性水平显著性水平是用于判断假设检验结果的临界值，常用α=0.05或0.01。提出假设包括零假设和备择假设，零假设通常为两组无差异，备择假设为两组有差异。选择检验统计量根据数据类型选择适当的统计量，如t检验、Z检验等。方法与步骤以两组独立样本的均数比较为例，数据如下组别|样本数|均数|标准差A|30|10.5|2.1示例分析B|30|11.2|1.9首先，提出零假设和备择假设：H0：μA=μB，H1：μA≠μB。选择t检验作为检验统计量。示例分析显著性水平为α=0.05。计算t统计量值：t=(11.2?10.5)/(2.12+1.92)/30=2.58。查t分布表，在自由度为60（因为每组样本量为30）的t分布表中，找到临界值t0.05=1.96，因为tt0.05，所以拒绝零假设，认为两组均数存在显著差异。示例分析效应大小除了判断差异是否存在外，还需要关注效应大小，即两组差异的实际意义。效应大小可以通过计算效应量（如Cohensd）来衡量。是否拒绝零假设如果检验统计量的值大于临界值，则拒绝零假设，认为两组存在差异；否则，不能拒绝零假设，认为两组无差异。可重复性为了确保结果的可靠性，可以通过多次重复实验来验证结果的稳定性。结果解读PART05方差分析简介REPORTINGWENKUDESIGN方差分析（ANOVA）是一种统计技