第三章 统计假设测验.ppt

（4）推断 查附表4，t0.05（11）＝ 2.201，t t0.05（11），否定无效假设，认为该减肥药是有效的。 解： A （1）H0：该减肥药无效,即 μd=0 HA: μd≠0 （2）显著水平α ＝0.05 （3）计算 B （1）H0：该减肥药5天内减肥不到5 斤， 最多5斤， μd≤5 HA: μd＞5 （2）显著水平α ＝0.05 （4）推断 查附表4，t0.1（11）＝ 1.796，|t| t0.05（11），接受无效假设，认为该减肥药5天内减肥效果不超过5斤 （3）计算 第三节 二项资料的百分数假设测验 意义：许多生物学试验的结果是用百分数或成数表示的，如发芽率、结实率、杀虫率、病株率以及一对性状的杂交后代中某一属性的个体数目等。 特点：在二项总体中由计数某一属性的个体数目得到的，属间断性的计数资料。与连续性的计量资料，如土壤含水量的百分数，种子的蛋白质含量的百分数等不同。 适用范围 这类百分数资料的分布遵循二项分布，理论上应按二项式进行假设测验。 但是，如果样本容量 n 较大，p不过小，而np和nq又均不小于5时，（p＋q）n的分布趋近于正态分布。 适于用正态离差测验的二项样本的 和n 值表 （样本百分数） （较小组次数） n （样本容量） 0.50 15 30 0.40 20 50 0.30 24 80 0.20 40 200 0.10 60 600 0.05 70 1400 一、单个样本百分数的假设测验 公式： 1 返回 例：有一批蔬菜种子的平均发芽率为0.85，现随机抽取500粒，用种衣剂进行浸种处理，结果有445粒发芽， 检验种衣剂对种子发芽有无效果？ （3）不知使用种衣剂的发芽率是高是低，用双尾检验。 分　析 （1）一个样本百分数的假设检验； （2） np 和 nq 30 ，用u检验； （１）假设 （2）显著水平 （3）计算 （4）推断 H0:p=0.85 　即用种衣剂浸种后的发芽率仍为0.85; HA:p≠0.85 选取显著水平α＝0.05 u 1.96，P0.05 在0.05显著水平上，否定H0，接受HA； 认为种衣剂浸种能够显著提高蔬菜种子的发芽率。 二、两个样本百分数的假设测验 公式： 1 1、两总体百分数已知 1 若p1＝p2，q1＝q2 返回 2、当两总体的百分数未知时； 例：研究地势对小麦锈病发病的影响 比较两块麦田锈病发病率是否有显著性差异。 低洼地麦田378株，其中锈病株342株 高坡地麦田396株，其中锈病株313株 （3）事先不知两块麦田的锈病发病率孰高孰低， 用双尾检验。 分　析 （1）2个样本百分数的假设检验； （2） np 和 nq 30 ，用u检验； （１）假设 （2）显著水平 （3）计算 H0: p1=p2　即两块麦田锈病发病率没有显著差异。 HA: p1 ≠ p2 选取显著水平α＝0.01 在0.01显著水平上，否定H0，接受HA； 认为两块麦田锈病发病率有极显著差异，即地势对小麦锈病的发生有极显著影响作用，低洼地小麦锈病的发病率极显著高于高坡地。 （4）推断 u2.58，P0.01 三、二项样本假设测验时的连续性矫正 在当 np 和 nq 30，不需连续性矫正，当 5np 或 nq30时，需要进行连续性矫正 （一）单个样本百分数假设测验的连续性矫正 df=n-1 【例】用基因型纯合的糯玉米和非糯玉米杂交，按遗传学原理，预期F1植株上糯性花粉的概率应为0.5，现在一视野中检视20粒花粉，得糯性花粉8粒，试问此结果和理论百分数p0＝0.5是否相符？ 解： （1）H0：p＝0.5 HA: p≠0.5 （2）显著水平α ＝0.05 （4）推断 查附表4，t0.05（19）＝2.093 故P0.05，肯定H0，即实得百分数0.4与理论百分数0.5没有显著差异 （3）计算 （二）两个样本百分数假设测验的连续性矫正 1 df=(n1-1)+(n2-1) 例：某鱼场发生了药物中毒， 检验甲、乙两池发生药物中毒以后，鱼的死亡率是否有显著性差异。 抽查甲池中的29尾鱼，有20尾死亡 抽查乙池中的28尾鱼，有21尾死亡 （3）事先不知两池鱼的死亡率孰高孰低，用双尾检验。 分　析 （1）2个样本频率的假设检验； （2） 5 np 和 nq 30 ，需进行连续矫正， 因n130，n230，用t检验； （１）假设 （2）水平 （3）计算 H0: p1=p2　即甲乙两池鱼的死亡率没有显著