两个平均数的假设测验-成对比较.pptx

生物统计与试验设计Biostatistics and Experimental Design两个平均数的假设测验-成对比较1. 知识点回顾——组群比较两个独立样本平均数的比较——组群比较相似生产条件下不同栽培密度对玉米产量的影响相同饲养条件下不同品种家兔的体重2. 成对比较的含义若两个样本的观察值因某种联系而有一一配对的关系，根据一定的专业知识或经验可以判断一对对地比较更为合理，则应作成对比较。相邻两个小区的作物产量同窝两猪的体重同一只家兔在注射疫苗前后的体温这种测验方法通常也被称为配对样本的 t 测验。3. 成对比较的假设测验原理差值d1d2……dn编号样本1样本21y11y212y12y22………………ny1ny2ny1j和y2j构成成对的数据μd = 0 ？ μ1 = μ2 ？3. 成对比较的假设测验原理d的样本平均数要检验的总体平均数d的平均数标准误t 服从自由度 ν = n – 1 的 t 分布。4. 成对比较在农业试验中的应用例题：为了研究某新引进玉米品种与原有品种间的平均产量是否存在显著差异，将两个玉米品种在江苏省的10个地点进行试验，统计得到每个地点的平均产量（t/hm2）如下表。新引进品种与原有品种的产量之间是否存在显著差异？玉米平均产量（t/hm2）地点引进品种原有品种112.4512.25212.6712.56311.9512.19412.1311.96512.6812.14613.1112.87711.6711.76812.1212.04911.8911.551012.8412.34引进品种原有品种1. 计算两样本观察值差数 d地点新育品种对照品种112.4512.25212.6712.56311.9512.19412.1311.96512.6812.14613.1112.87711.6711.76812.1212.04911.8911.551012.8412.34d0.200.11-0.240.170.540.24-0.090.080.340.504. 成对比较在农业试验中的应用2. 对差数 d 的总体平均数 μd 进行假设测验（1）提出假设 无效假设 H0: μd = 0 备择假设 HA: μd ≠ 0 ；（2）确定显著水平 取 α = 0.05 ，当 ν = n – 1 = 9 时，t0.05 = 2.262； 4. 成对比较在农业试验中的应用2. 对差数 d 的总体平均数 μd 进行假设测验（3）测验计算： ????4. 成对比较在农业试验中的应用2. 对差数 d 的总体平均数 μd 进行假设测验（4）做出推断： 实得| t | t0.05 ，因此否定 H0 ，接受 HA ， 即新育成糯玉米品种与对照品种的产量有显著差异。 5. 成对比较的优点（1）由于加强了试验控制，成对观察值的可比性提高，因而随机误差将减少，可以发现较小的真实差异；（2）成对比较不受两样本的总体方差 σ12 ≠ σ22 的干扰，分析时不需要考虑 σ12 与 σ22 是否相等。本节重点两个样本平均数的假设测验-成对比较的原理和基本方法成对比较在农业试验中的实际应用