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T检验 Students Test
教育管理
徐其钰
目 录
2.t 检验的用途和应用条件
4.总结与反思
3.t 检验的类型及应用
1.假设检验的原理和基本步骤
一、1.假设检验原理
先对总体的参数提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的过程.
反证法 + 小概率事件原理
从反面提出一个假设(H0) ,在假设成立的条件下,看看得到现有样本的可能性有多大?
预先规定的概率值α(0.05)
P<0.05,(小概率事件,可能性很小),在一次试验中本不该得到,居然得到了,说明我们的假设有问题,拒绝之。
P>0.05(不是小概率事件,有可能得到手头的结果),故根据现有的样本无法拒绝事先的假设(没理由)
2.假设检验基本步骤
(1) 建立检验假设,确定检验水准H0
(2) 选定检验方法,计算检验统计量
(3) 选择显著性水平,查表获得临界值
(4)作出统计结论:有无统计学意义 (专业结论)
P≤ α,拒绝H0,接受H1,说明差异有统计学意义
P> α,尚不拒绝H0 ,说明差异没有统计学意义
二.t检验的用途和应用条件
t检验亦称为student t 检验。
t检验的用途
---样本均数与总体均数的比较
---两样本均数的比较
t检验的应用条件
---当样本例数较小时,要求样本取自正态分布
---做两样本均数比较时,还要两样本的总体方差相等
三.T 检验分类和应用
1.单总体t 检验
2.双总体t 检验
配对样本t 检验(相关样本t 检验)
双独立样本t 检验
1.单样本T检验
应用条件:
σ 未知且n 较小, 样本取自正态总体
使用范围:
已知样本均数(代表未知总体均数μ)与已知总体均数μ0(一般为理论值、标准值或经过大量观察所得稳定值等)的比较
分析目的:
所代表未知总体与已知总体是否有差异
检验统计量 t 值的计算公式:
式中为 X样本均数, ?0为已知总体均数,s为样本标准差,n为样本含量,?为自由度。
例1:某校五年级举行数学竞赛,已知全年级参加数学竞赛学生的数学水平呈正态分布,而且平均成绩为85.8分,某实验班参加数学竞赛的8名学生的分数分别为70,75,75,80,80,85,87,96。问该班的数学竞赛成绩与全年级相比是否有显著差异?
解:已知总体为正态分布,总体标准差σ未知,样本容量n=8<30。因此要检验样本平均数均数X与总体平均数μ0差异是否显著,适宜采用平均数的单总体t检验。
(1)建立虚无假设:
H0:μ=μ0
(2)计算t值:
首先求出样本平均数和标准差,然后求t值
(3)确定显著性水平α=0.05,自由度df=n-1=8-1=7,查t分布表得临界值t0。05(7)=2.365。
(4)作出统计判断:因为|t|<t0。05(7),所以接受H0,即认为该实验班的数学竞赛的平均成绩与全年级相比没有显著差异。
2.1双样本T检验 配对样本T检验(相关样本t 检验)
自身配对(同源配对)
同一对象接受两种处理,如同一标本用两种方法进行检验同一患者接受两种处理方法;
异体配对(异源配对)
将条件相近的实验对象配对,并分别给予两种处理
配对设计资料的检验的基本思路:
解决这类问题,首先要求出各对差值(d)的均数。理论上,若两种处理无差别或某种处理不起作用时,差值d的均数应为0。所以对于配对设计的均数比较可看成样本均数 与总体均数( ?d = 0)的比较:
如果两样本的相关系数r、标准差S1与S2未知,则可采用公式:
式中,D为两样本对应数据之差,即D=X1- X 2;D为两样 本n对应数据之差D的平均数,即D=D/n。
如果两样本的相关系数r、标准差S1与S2已知,则可采用公式:
例2 某医院用A、B两种血红蛋白法测量16名健康男青年的血红蛋白,问两法有无差别。
(1)建立虚无假设:
H0:?d=0,A、B两法测量结果相同
(2)计算t值:
(3)确定显著性水平? =0.05。按? = n-1=15,查t值表t0.05(15)=2.131
(4)则|t|t0.05(15),拒绝H0,可认为A、B两法测量结果有显著差异。
2.2双独立样本t 检验
目的:由两个样本均数的差别推断两样本所代表的总体均数间有无差别。
计算公式:
自由度:n1 + n2 –2
例3:从甲、乙两班分别抽取7名和8名学生进行看图说话测验,测验结果甲班7名学生的成绩为88、86、84、84、90、87、90;乙班8名学生的成绩为86、87、84、89、90、92、92、94。问甲、乙两班测验的平均成绩有无显著差
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