4假设检验说课.ppt

两组方差的比较 (1) H0：?12 = ?22； H1：?12≠ ?22； ? = 0.10。 (2) F0.10,(9,9)≈3.18 (3) P ＜ 0.10 按? = 0.10水准，拒绝H0，接受H1，可认为两种饲料喂养的鼠肝中铁含量的总体方差不相等 。 方差不齐时的近似 t 检验 Cochran Cox法(1950) 对界值进行校正 Satterthwaite法(1946) 对自由度进行校正 Welch法(1947) 对自由度进行校正 Satterthwaite法校正自由度 根据自由度ν’查t界值表 例题 4.11 H0 ：?1＝?2； H1 ：?1≠?2 ； ? =0.05。 例题 4.11 ∵t=2.109＜ t0.05,14=2.145 ， ∴P＞0.05 按? =0.05水准不拒绝H0，差异无统计学意义，故就现有资料尚不能认为两种饲料喂养的鼠肝中铁含量不相等。 两样本均数比较方法的选择 方差齐 方差不齐 小样本 t 检验 t’ 检验 大样本 u 检验 u 检验 n1+n2？ 小样本 大样本 方差？ u检验 方差齐 方差不齐 t 检验 t ’检验 两样本均数比较方法的选择 I型错误和II型错误 检验水准的选择 双侧检验与单侧检验 结论的概率性 P和?的涵义 正确对待统计结论和专业结论 Significant 的意义 假设检验和可信区间的关系 假设检验中的注意事项 * 法官的审判 被告无罪假设 如法官判定一个人是否犯罪，首先是假定他“无罪”(H0)，然后通过侦察寻找证据，如果证据充分则拒绝 “无罪”的假定(H0)，判嫌疑人有罪；否则只能暂且认为“无罪”的假定(H0)成立。 * 法官的审判_无罪假设 实际情况 法官审判的结果 有罪 无罪 有罪 正确 错误 无罪 错误 正确 第一类错误与第二类错误 拒绝H0，接受H1 不拒绝H0 H0真实 第一类错误(? ) 正确推断(1－?) H0不真实 正确推断(1－?) 第二类错误(?) 统计学上规定：H0真实时被拒绝为第一类错误(又称Ⅰ型错误，type Ⅰerror)，H0不真实时不拒绝为第二类错误(又称Ⅱ型错误，type Ⅱ error)。 ? 错误和 ? 错误的关系 ? ? ?和?的关系就像翘翘板，?小?就大， ?大?就小 要同时降低两类错误的概率 ，或者要在 不变的条件下降低 ，需要增加样本容量. 检验效能 又称把握度 Power of a test 1－? 两总体确有差别，按?水准能发现它们有差别的能力。 例如1-?=0.9，意味着若两总体确有差别，则理论上100次抽样研究中，平均有90次能得出有差别的结论。 P值的意义 从 H0 总体中随机获得等于或大于现有统计量值的概率。 拒绝H0时所冒的风险。 界值 界值 t t ?的意义 I型错误的概率。 根据研究者的要求在计算检验统计量之前设定的。 确定?=0.05，即I型错误的概率为0.05，理论上100次抽样中发生这样的错误平均有5次。 ? 水准 vs. P值 ? 水准是在假设检验之前设定的，说明按不超越多大的误差为条件作结论，是犯I型错误的最大风险。 P值是指由H0所规定的总体作随机抽样，获得等于大于现有样本获得的检验统计量值的概率。 界值 界值 t t ? 水准 vs. P值 P值的大小标明以多大的误差拒绝H0。 P值越小，说明越有理由拒绝H0而接受H1，越有理由说明样本所分别来自的总体有差别。 双侧检验与单侧检验 H1从一个方向上偏离H0所规定者，称为单侧检验； H1从两个方向上偏离H0所规定者，称为双侧检验； 双侧检验与单侧检验 检验假设的写法不同： 双侧检验与单侧检验 原则上依据资料的性质来选择双侧检验与单侧检验。 若比较甲、乙两种方法孰优，这里含有甲优于乙和乙优于甲两种可能的结果，而且研究者只要求分出优劣，故应选用双侧检验。 若甲是从乙改进而得，已知如此改进可能有效，也可能无效，但不可能改进后反不如前，故应选用单侧检验。 不要无把握时误用单侧检验，也不可在条件具备时错过正当使用的机会 。 结论的概率性 无论做出何