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第四章 均数差异显著性检验— t检验; ;第一节 概率及分布概述;一、事件;在一定条件下必然出现某种结果或必然不出现某种结果。;在一定条件下可能发生也可能不发生。;二、频率（frequency）;抛掷一枚硬币发生正面朝上的试验记录 ;一、概率基本概念; 定义：设在相同的条件下，进行大量重复试验，若事件A的频率稳定地在某一确定值p的附近摆动，则称p为事件A出现的概率。;统计概率;三、概率（probability,P);1;一、概率基本概念;四、小概率事件原理;第二节均数差异显著性检验;一、复习回顾; 现在，我们假设有这样一个情况： 从一批同质（相同品种、相同日龄、相同饲料、相同饲养管理等）的20000只肉鸡中随机抽取各含100只肉鸡的两个样本，分别称量其42天出栏重，结果发现： 样本1平均出栏重为：2.24kg/只 样本2平均出栏重为：2.31kg/只 ;这种差异来源于随机抽样 造成的随机误差！; 现在，我们再来看另一种情况： 在相同日龄、相同饲料、相同饲养管理等条件下，随机从两个品种（AA肉鸡、艾维因肉鸡）的各10000只肉鸡中分别抽取100只肉鸡做为样本，称量其42天出栏重，结果发现： AA 肉鸡平均出栏重为：2.31kg/只 艾维因肉鸡平均出栏重为：2.24kg/只; 在试验进行过程中，尽管尽量排除随机误差的影响，以突出试验的处理效应，但由于生物个体间无法避免的差异，以及诸多无法控制的随机因素，使得试验结果最后表现的观察值除了处理效应以外，还包括试验误差的效应。; ;分析误差产生的原因;四、显著性检验的原理;五、显著性检验的分类;六、显著性检验的步骤;例1： 随机抽测9头内江猪和9头荣昌猪经产母猪的产仔数，得到如下数据资料： 试比较内江猪与荣昌猪两品种经产母猪产仔数是否存在显著差异。;1 、提出假设; 提出假设： （1）无效假设H0： ?1 ＝ ?2 即假设两品种经产母猪产仔数的总体平均数相等，试验的处理效应（品种间差异）为0。 （2）备择假设HA ： ?1 ≠?2 即假设两品种经产母猪产仔数的总体平均数?1 和?2 不相等，亦即存在处理效应，其意义是指两品种经产母猪产仔数存在本质上的差异。;2 、 确定显著水平;3 、选定检验方法，计算检验统计量，确定概率值;在无效假设H0成立的前提下计算t值;Excel进行t检验分类;Excel进行t检验步骤（一）;Excel进行t检验步骤（二）;Excel进行t检验步骤（三）;Excel进行t检验步骤（四）;4、作出推断结论：是否接受假设;例：上例中 P＝0.0530.05 所以接受H0，从而得出结论：内江猪与荣昌猪经产母猪产仔数未发现有显著差异，其表面差异应有大于5%的概率归于随机误差所致。;分 析 题 意;显著性检验的两类错误 　　　　　　H0正确　　 　　 H0 错误 否定H0　　　　?错误(?)　　 推断正确(1-?) 接受H0　　 推断正确(1-?)　 ?错误(?);１、 两类错误既有联系又有区别;2、 ?还依赖于 ?- ?0 的距离;八、样本均数与总体均数差异显著性检验;无效假设为Ho：???o 备择假设为HA：???o 计算公式如下：; 例5.2：母猪的怀孕期为114d，现抽测12头大白猪母猪的怀孕期分别为115，113，114，112，116，115，114，118，113、115、114、113，试检验所得样本的平均数与总体平均数114d有无显著差异？; 第二步，工具---数据分析---描述统计; 第三步，输入参数;第四步，计算结果;九、两个样本平均数的差异显著性检验;非配对试验—成组数据平均数的比较;配对试验—成对数据平均数的比较;配对试验—成对数据平均数的比较;实例： 某研究所对三黄肉鸡进行饲养对比试验，试验时间为60d，增重结果如下表，问甲乙两种饲料对三黄鸡的增重效果有无显著影响？;（１）假设;第二步，工具—数据分析—t检验-双样本等方差假设;（4）推断;配对试验—成对数据平均数的比较;（１）假设;第二步，工具—数据分析—t检验-平均值的成对二样本分析;（4）推断;实例2： 现用国产与进口的背膘厚测定仪，对14头肥猪进行了测定（单位：mm） ，数据如下：;（１）假设;第二步，工具—数据分析—t检验-平均值的成对二样本分析;（4）推断;十、百分数资料的差异显著性检验;;实例：据往年调查，某地