课堂小测题目教学教材.ppt

选项的解释：应注意离均差平方和与均方的差别，均方与自由度有关，因此在H0成立的情况下，组间均方和组内均方应相近（两者均反映随机误差，比值在1附近而不是绝对等于1，即两者不能明确谁大谁小），H0不成立时，组间均方应大于组内均方。F值越大，提示P值越小，越有理由拒绝H0，越有理由认为组间存在差异而不能说明差异的大小。根据方差分析的思想，总变异分解为组间变异和组内变异，这里是指总变异=SS组间+SS组内，而不是均方之和。 * * A：配对设计比完全随机设计更加复杂繁琐，故A错误； B：随机误差无法改变； D：配对设计不能分析因素间的交互作用，两因素间的交互作用可通过析因分析来实现； E：样本量增加是不是配对设计的优点 * 正常居民的血铅浓度是偏态分布，近似呈对数正态分布曲线，故D错误； * 置信区间和P值是等价的，可以解释差别有无统计学意义，例如：在配对资料的配对T检验中，当置信区间包含0，则差异无统计学意义，反之差异有统计学意义。 置信区间的计算需要提前设定一个置信度，一般常计算95%的置信区间。 置信区间不能得到确切的P值，只能说明总体均数的可能范围，而假设检验可以得到确切的P值，可以知道有多大的可能得到差异有统计学意义的结论。 * 多个总体频率的比较运用的是R*C列联表的卡方检验 * 配对设计可以提高检验效能（1-β），如果误做一般四个表卡方检验，会降低检验效能，即1-β↓，β↑，即加大了二类错误（存伪），原本差别有统计学意义而误判为不拒绝H0 * 选项的解释：应注意离均差平方和与均方的差别，均方与自由度有关，因此在H0成立的情况下，组间均方和组内均方应相近（两者均反映随机误差，比值在1附近而不是绝对等于1，即两者不能明确谁大谁小），H0不成立时，组间均方应大于组内均方。F值越大，提示P值越小，越有理由拒绝H0，越有理由认为组间存在差异而不能说明差异的大小。根据方差分析的思想，总变异分解为组间变异和组内变异，这里是指总变异=SS组间+SS组内，而不是均方之和。 * * A：配对设计比完全随机设计更加复杂繁琐，故A错误； B：随机误差无法改变； D：配对设计不能分析因素间的交互作用，两因素间的交互作用可通过析因分析来实现； E：样本量增加是不是配对设计的优点 * 正常居民的血铅浓度是偏态分布，近似呈对数正态分布曲线，故D错误； * 置信区间和P值是等价的，可以解释差别有无统计学意义，例如：在配对资料的配对T检验中，当置信区间包含0，则差异无统计学意义，反之差异有统计学意义。 置信区间的计算需要提前设定一个置信度，一般常计算95%的置信区间。 置信区间不能得到确切的P值，只能说明总体均数的可能范围，而假设检验可以得到确切的P值，可以知道有多大的可能得到差异有统计学意义的结论。 * 多个总体频率的比较运用的是R*C列联表的卡方检验 * 配对设计可以提高检验效能（1-β），如果误做一般四个表卡方检验，会降低检验效能，即1-β↓，β↑，即加大了二类错误（存伪），原本差别有统计学意义而误判为不拒绝H0 * 相关系数约等于0提示两变量不存在直线相关关系，但不排除存在曲线相关可能，故A错误B正确；相关系数等于0.两变量不存在线性相关，则线性回归方程没有贡献，SS回归约等于0，即SS残差约等于SS总 * 该题为两组资料的比较，研究变量空气污染程度，属于等级资料，应使用Wilcoxon秩和检验，如果使用卡方检验，则只能说明甲乙两个城市的空气污染情况的分布有无差别而不能得出哪座城市的空气污染程度更严重的结论。 本题的数据不符合做相关分析的要求，不能进行相关分析：1、本资料是从甲乙两座城市分别选取一定天数进行空气污染程度的评估，而不是在同一天分别测定甲乙两座城市的空气污染情况；2、如果要做相关分析，本资料不满足双变量正态分布的前提条件，需对数据进行编秩后进行Spearman秩相关检验；3、从专业角度考虑，甲乙两座城市的空气污染情况不存在实际意义的相关关系可能，就算做出来有线性相关关系，也只是统计学意义上的相关，没有实际意义。 * *