独立性检验的基本思想及其初步应用介绍.ppt

P(k≥k0) 0.50 0.40 0.25 0.15 0.10 0.05 0.025 0.010 0.005 0.001 k0 0.455 0.708 1.323 2.072 2.706 3.841 5.024 6.635 7.879 10.828 有效 无效 合计 口服 58 40 98 注射 64 31 95 合计 122 71 193 解：设H0：药的效果与给药方式没有关系。 因当H0成立时，K2≥1.3896的概率大于15%，故不能否定假设H0，即不能作出药的效果与给药方式有关的结论。 例4：为研究不同的给药方式（口服与注射）和药的效果（有效与无效）是否有关，进行了相应的抽样调查，调查的结果列在表中，根据所选择的193个病人的数据，能否作出药的效果和给药方式有关的结论？ P(k≥k0) 0.50 0.40 0.25 0.15 0.10 0.05 0.025 0.010 0.005 0.001 k0 0.455 0.708 1.323 2.072 2.706 3.841 5.024 6.635 7.879 10.828 例5：气管炎是一种常见的呼吸道疾病，医药研究人员对两种中草药治疗慢性气管炎的疗效进行对比，所得数据如表所示，问：它们的疗效有无差异？ 有效 无效 合计 复方江剪刀草 184 61 245 胆黄片 91 9 100 合计 275 70 345 解：设H0：两种中草药的治疗效果没有差异。 因当H0成立时，K2≥10.828的概率为0.001，故有99.9%的把握认为，两种药物的疗效有差异。 例6、某校高三年级在一次全年级的大型考试中，数学成绩优秀和非优秀的学生中，物理、化学、总分也为优秀的人数如下表所示，则数学成绩优秀与物理、化学、总分也优秀哪个关系较大？ 物理 化学 总分 数学优秀 228 225 267 数学非优秀 143 156 99 注：该年级此次考试中，数学成绩优秀的有360人，非优秀的有880人。 物理优秀 物理非优秀 合计 数学优秀 数学非优秀 合计 （1）列出数学与物理优秀的2x2列联表如下 228 132 360 143 737 880 371 869 1240 代入公式可得 注：该年级此次考试中，数学成绩优秀的有360人，非优秀的有880人。 物理 化学 总分 数学优秀 228 225 267 数学非优秀 143 156 99 （2）列出数学与化学优秀的2x2列联表如下 化学优秀 化学非优秀 合计 数学优秀 数学非优秀 合计 225 135 360 156 724 880 381 859 1240 （3）列出数学与总分优秀的2x2列联表如下 总分优秀 总分非优秀 合计 数学优秀 数学非优秀 合计 267 93 360 99 781 880 366 874 1240 代入公式可得 代入公式可得 人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。 * * 独立性检验的基本思想及其初步应用 定量变量的取值一定是实数，它们的取值大小有特定的含义，不同取值之间的运算也有特定的含义. 如身高、体重、考试成绩、温度等等. 变量 定量变量 分类变量 例如身高、体重、考试成绩等，张明的身高是180cm，李立的身高是175cm，说明张明比李立高180-175=5（cm）. 两个定量变量的相关关系分析：回归分析（画散点图、相关系数r、相关指数R2、残差分析） 对于性别变量，其取值为男和女两种，这种变量的不同“值”表示个体所属的不同类别，像这样的变量称为分类变量. 在日常生活中，主要考虑分类变量之间是否有关系： 如是否吸烟、宗教信仰、是否患肺癌、国籍等等. 例如，吸烟是否与患肺癌有关系？ 性别是否对于喜欢数学课程有影响？等等. 分类变量也称为属性变量或定性变量，它们的取值一定是离散的，而且不同的取值仅表示个体所属的类别，如性别变量，只取男、女两个值，商品的等级变量只取一级、二级、三级等等. 有时也可以把分类变量的不同取值用数字来表示，但这时的数字除了分类以外没有其他的含义， 例如用0表示“男”，1表示“女”，性别变量就变成取值为0和1的随机变量，但是这些数字没有其他的含义. 此时比较性别变量的两个不同值之间的大小没有意义，性别变量的均值和方差也没有意义. 两个分类变量的相关关系的分析：通过图形直观判断两个分类变量是否相关；独立性检验. 不患肺癌 患肺癌 总计 不吸烟 7775 42 7817 吸烟