统计量、统计分布与统计比较.ppt

该章的幻灯片绝大多数引自中国农业大学动物科技学院王雅春副教授、张勤教授的生物统计学课件。 描述统计学和推断统计学 描述统计学 变异的剖分 离均差平方和：总平方和剖分为组间平方和与组内平方和 对于第一组： 第一组内变异 总的组内变异 平方和的剖分 平方和的剖分 组内变异 组间变异 基本计算（2）－平方和 或者 当自由度大于1时，?2分布与连续型随机变量?2分布相近似 ，这时，可不作连续性矫正 ， 但 要 求各组内的理论次数不小于5。若某组的理论次数小于5，则应把它与其相邻的一组或几组合并，直到理论次数大 于5 为止。 适合性检验 适合性检验的意义 判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论或学说的假设检验称为适合性检验。 二、适合性检验的方法 【例】 在进行山羊群体遗传检测时，观察了 260只白色羊与黑色羊杂交的子二代毛色，其中181只为白色，79只为黑色，问此毛色的比率是否符合孟德尔遗传分离定律的3∶1比例? 检验步骤如下： （一）提出无效假设与备择假设 H0：子二代分离现象符合3∶1的理论比例。 HA：子二代分离现象不符合3∶1的理论比例。 （二）选择计算公式 由于本例是涉及到两组毛色（白色与黑色），属性类别分类数k=2，自由度df=k-1=2-1=1。 （三）计算理论次数 根据理论比率3∶1求理论次数： 白色理论次数：T1=260×3/4=195 黑色理论次数：T2=260×1/4=65 或 T2=260-T1=260-195=65 （四）计算 ?2c计算表 (五)查临界?2值，作出统计推断 当自由度 df=1 时， 查 得 ?20.05（1） =3.84，计算的?2c?20.05（1），P0.05，不能否定H0，表明实际观察次数与理论次数差异不显著，可以认为白色羊与黑色羊的比率符合孟德尔遗传分离定律3∶1的理论比例。 独立性检验 独立性检验的意义 对次数资料，除进行适合性检验外，有时需要分析两类因子是相互独立还是彼此相关。如研究两类药物对家畜某种疾病治疗效果的好坏，先将病畜分为两组，一组用第一种药物治疗，另一组用第二种药物治疗，然后统计每种药物的治愈头数和未治愈头数。 独立性检验的方法 （一）2×2列联表的独立性检验 2×2列联表的一般形式如表7—10所示，其自由度 df=( c -1) (r-1)=(2-1) (2-1)=1，在进行?2检验时，需作连续性矫正，应计算 值。 2×2列联表的一般形式 其中Aij为实际观察次数，Tij为理论次数。 【例】 某猪场用80头猪检验某种疫苗是否有预防效果。结果是注射疫苗的44头中有 12 头发病，32头未发病；未注射的36头中有22头发病，14头未发病，问该疫苗是否有预防效果？ 1、 先将资料整理成列联表 2×2列联表 2、 提出无效假设与备择假设 H0：发病与否和注射疫苗无关，即二因子相互独立。 HA：发病与否和注射疫苗有关，即二因子彼此相关。 3、 计算理论次数 根据二因子相互独立的假设，由样本数据计算出各个理论次数。二因子相互独立，就是说注射疫苗与否不影响发病率。也就是说注射组与未注射组的理论发病率应当相同，均应等于总发病率34/80=0.425=42.5%。依 此计算出各个理论次数如下： 注射组的理论发病数： T11=44×34/80=18.7 注射组的理论未发病数： T12=44×46/80=25.3， 或 T12=44-18.7=25.3； 未注射组的理论发病数： T21=36×34/80=15.3， 或 T21=34-18.7=15.3； 未注射组的理论未发病数： T22=36×46/80=20.7， 或 T22=36-15.3=20.7。 从上述各理论次数Tij的计算可以看到，理论次数的计算利用了行、列总和， 总总和，4个理论次数仅有一个是独立的。表括号内的数据为相应的理论次数。 4、 计算 值 将表中的实际次数、理论次数代入得： 5、