应用统计chapter8案例.ppt

两个总体均值之差的检验 (例题分析) 两个总体均值之差的检验 (例题分析) 【例】某饮料公司开发研制出一新产品，为比较消费者对新老产品口感的满意程度，该公司随机抽选一组消费者(8人)，每个消费者先品尝一种饮料，然后再品尝另一种饮料，两种饮料的品尝顺序是随机的，而后每个消费者要对两种饮料分别进行评分(0分～10分)，评分结果如下表。取显著性水平? =0.05，该公司是否有证据认为消费者对两种饮料的评分存在显著差异？ 两种饮料平均等级的样本数据 旧饮料 5 4 7 3 5 8 5 6 新饮料 6 6 7 4 3 9 7 6 两个总体均值之差的检验 (用Excel进行检验) 第1步：选择“工具”下拉菜单，并选择“数据分析”选项 第2步：在分析工具中选择“t检验：平均值的成对二样本分析” 第3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”方框内键入假设的差值(这里为0) 在“?”框内键入给定的显著性水平 ?用Excel进行检验 例题分析 两个总体均值检验方法总结 两个总体比例之差的检验 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：?1-?2=0 检验H0：?1-?2=d0 两个总体比例之差的检验(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 ：?1-?2=0 H1 ：?1-?2?0 H0 ：?1-?2?0 H1 ：?1-?20 H0 ：?1-?2?0 H1 ：?1-?20 统计量 拒绝域 P值决策 拒绝H0 两个总体比例之差的检验 (例题分析) 【例】一所大学准备采取一项学生在宿舍上网收费的措施，为了解男女学生对这一措施的看法是否存在差异，分别抽取了200名男学生和200名女学生进行调查，其中的一个问题是：“你是否赞成采取上网收费的措施？”其中男学生表示赞成的比例为27%，女学生表示赞成的比例为35%。调查者认为，男学生中表示赞成的比例显著低于女学生。取显著性水平?=0.05，样本提供的证据是否支持调查者的看法？ 2 1 net net 两个总体比例之差的检验 (例题分析) H0 ：?1- ?2 ? 0 H1 ：?1- ?2 0 ? = 0.05 n1=200 , n2=200 临界值(c): 检验统计量: 决策: 结论: 拒绝H0(P = 0.041837 ? = 0.05) 样本提供的证据支持调查者的看法 -1.645 Z 0 拒绝域 ? 两个总体方差比的检验(F 检验) 假定条件 两个总体都服从正态分布，且方差相等 两个独立的随机样本 检验统计量 两个总体方差的 F 检验(临界值) 0 不能拒绝H0 F 拒绝H0 a/2 a/2 拒绝H0 两个总体方差比的检验(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： ?12/?22=1 H1 ： ?12/?22?1 H0： ?12/?22?1 H1 ：?12/?221 H0 ：?12/?22?1 H1 ：?12/?221 统计量 拒绝域 两个总体方差比的检验 (例题分析) 【例】一家房地产开发公司准备购进一批灯泡，公司打算在两个供货商之间选择一家购买。这两家供货商生产的灯泡平均使用寿命差别不大，价格也很相近，考虑的主要因素就是灯泡使用寿命的方差大小。如果方差相同，就选择距离较近的一家供货商进货。为此，公司管理人员对两家供货商提供的样品进行了检测，得到的数据如右表。检验两家供货商灯泡使用寿命的方差是否有显著差异 (?=0.05) 两家供货商灯泡使用寿命数据 样本2 650 569 622 630 596 637 628 706 617 624 563 580 711 480 688 723 651 569 709 632 样本1 568 540 596 555 496 646 607 562 589 636 529 584 681 539 617 两个总体方差的 F 检验 (例题分析) H0: ?12 = ?22 H1: ?12 ? ?22 ? = 0.05 n1 = 15，n2 = 20 临界值(s): 检验统计量: 决策: 结论: 在 ? = 0.05的水平上不拒绝H0 不能认为这两个总体的方差有显著差异 0 F F0.975 =0.352 .025 拒绝 H0 拒绝 H0 .025 F0.025 =2.62 两个总体方差比的检验 (用Excel进行检验) 第1步：选择“工具”下拉菜单，并选择“数据分析”选项