第8章假设检验.ppt

* * 9 * 9 * * * * * * * * * * * * * 9 * 9 * Just take the mean and standard deviation of the difference. SD is simply the standard deviation. The formula is the computational formula. * * * * * * * * * * 9 * * * 9 * * * * * * * * 9 * * * * * 9 * * * 9 * * * * * * * * 9 * * Rejection region does NOT include critical value. * Rejection region does NOT include critical value. * Rejection region does NOT include critical value. * Rejection region does NOT include critical value. * Rejection region does NOT include critical value. * Rejection region does NOT include critical value. * Rejection region does NOT include critical value. * Rejection region does NOT include critical value. * Rejection region does NOT include critical value. * * * * * * * * * * * Rejection region does NOT include critical value. * Rejection region does NOT include critical value. * * 9 * * * 匹配样本的 t 检验(检验统计量) 样本差值均值 样本差值标准差 自由度df ＝nD - 1 统计量 D0：假设的差值 两个总体均值之差的检验(匹配样本检验方法的总结) 假设 双侧检验 左侧检验 右侧检验 假设形式 H0 ：d=0 H1 ：d?0 H0 ：d?0 H1 ：d0 H0 ：d?0 H1 ：d0 统计量 拒绝域 P值决策 拒绝H0 【例】一个以减肥为主要目标的健美俱乐部声称，参加其训练班至少可以使减肥者平均体重减重8.5kg以上。为了验证该宣称是否可信，调查人员随机抽取了10名参加者，得到他们的体重记录如下表： 匹配样本的 t 检验 (例题分析) 在 ? = 0.05的显著性水平下，调查结果是否支持该俱乐部的声称？ 训练前 94.5 101 110 103.5 97 88.5 96.5 101 104 116.5 训练后 85 89.5 101.5 96 86 80.5 87 93.5 93 102 单侧检验 样本差值计算表 训练前 训练后 差值Di 94.5 101 110 103.5 97 88.5 96.5 101 104 116.5 85 89.5 101.5 96 86 80.5 87 93.5 93 102 9.5 11.5 8.5 7.5 11 8 9.5 7.5 11 14.5 合计 — 98.5 配对样本的 t 检验(例题分析) 配对样本的 t 检验 (例题分析) 差值均值 差值标准差 H0: m1 – m2 ? 8.5 H1: m1 – m2 8.5 a = 0.05 df = 10 - 1 = 9 临界值(s): 检验统计量: 决策: 结论: 在 ? = 0.05的水平上不拒绝H0 不能认为该俱乐部的宣称不可信 配对样本的 t 检验 (例题分析) -1.833 t 0 拒绝域 .05 配对样本的 t 检验 (例题分析—用Excel进行检验) 第1步：选择“工具” 第2步：选择“数据分析”选项 第3步：在分析工具中选择“t检验：平均值的成对二样本分析” 第4步：当出现对话框后 在“变量1的区域”方框内键入数据区域 在“变量2的区域”方框内键入数据区域 在“假设平均差”方框内键入8.5 显著性水平保持默认值 两个总体比例之差的检验 1. 假定条件 两个总体是独立的 两个总体都服从二项分布 可以用正态分布来近似 检验统计量 两个总体比例之差的Z检验 1. 假定条件 两个总体都服从二项分布 可以用正态分布来近似 检验统计量 检验H0