《顯著性檢驗(yàn)》PPT課件

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1、第四章顯著性檢驗(yàn)小概率事件實(shí)際不可能性原理1.1.2統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，把小概率事件在一次試驗(yàn)中看成是實(shí)際不可能發(fā)生的事件稱為小概率事件實(shí)際不可能性原理，亦稱為小概率原理。小概率事件實(shí)際不可能性原理是統(tǒng)計(jì)學(xué)上進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)（顯著性檢驗(yàn)）的基本依據(jù)。概率小于0.05稱之為小概率事件。1.1.3統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理及步驟1.根據(jù)研究目的，對(duì)研究總體提出假設(shè)無效假設(shè)（nullhypothesis）是被檢驗(yàn)的假設(shè)，通過檢驗(yàn)可能被接受，也可能被否定。與H0對(duì)應(yīng)的假設(shè)，只有是在無效假設(shè)被否定后才可接受的假設(shè)。無充分理由是不能

2、輕率接受的。備擇假設(shè)（alternativehypothesis）一般情況下α=0.051.1.3統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理及步驟2.確定顯著水平3.計(jì)算概率在成立的前提下，構(gòu)造合適的統(tǒng)計(jì)量，由該統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布計(jì)算樣本統(tǒng)計(jì)量的概率對(duì)前例分析，無效假設(shè)H0：成立，試驗(yàn)的表面效應(yīng)是隨機(jī)誤差引起的。那么，可以把試驗(yàn)中所獲得的看成是從總體中抽取的一個(gè)樣本平均數(shù)，由樣本平均數(shù)的抽樣分布理論可知，～N（μ0,σ2／n）。1.1.3統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理及步驟μ=μ0根據(jù)小概率事件實(shí)際不可能原理，當(dāng)試驗(yàn)的表面效應(yīng)是試驗(yàn)誤差的概率小于0.05時(shí)

3、，認(rèn)為在一次試驗(yàn)中試驗(yàn)表面效應(yīng)是試驗(yàn)誤差實(shí)際上是不可能的，因而否定H0，接受HA，即認(rèn)為試驗(yàn)的處理效應(yīng)是存在的。統(tǒng)計(jì)推斷根據(jù)“小概率事件實(shí)際不可能性原理”否定或接受無效假設(shè)1.1.3統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理及步驟三、顯著水平與兩種類型的錯(cuò)誤(一)顯著水平用來否定或接受無效假設(shè)的概率標(biāo)準(zhǔn)叫顯著水平，記作　　。在生物學(xué)研究中常取=0.05，稱為5%顯著水平；或=0.01，稱為1%顯著水平或極顯著水平。對(duì)于上述例子　的檢驗(yàn)來說，若∣u∣＜1.96，則說明試驗(yàn)的表面差異屬于試驗(yàn)誤差的概率p＞0.05，即表面差異屬于試驗(yàn)誤差的可能性大，不

4、能否定　　　　　。統(tǒng)計(jì)學(xué)上把這一檢驗(yàn)結(jié)果表述為：“總體平均數(shù)　與差異不顯著”，在計(jì)算所得的u值的右上方標(biāo)記“　　”或不標(biāo)記符號(hào)；若≤

5、

6、＜　　，則說明試驗(yàn)的表面差異屬于試驗(yàn)誤差的概率p在0.01—0.05之間，即0.01＜p≤0.05，表面差異屬于試驗(yàn)誤差的可能性較小，應(yīng)否定H0：　　　，接受HA：　　　。統(tǒng)計(jì)學(xué)上把這一檢驗(yàn)結(jié)果表述為：“總體平均數(shù)　與差異顯著”，在計(jì)算所得的　值的右上方標(biāo)記“*”；若

7、

8、≥2.58，則說明試驗(yàn)的表面差異屬于試驗(yàn)誤差的概率p不超過0.01，即p≤0.01，表面差異屬于試驗(yàn)誤差的可能性更小，應(yīng)否定

9、H0：，接受HA：。統(tǒng)計(jì)學(xué)上把這一檢驗(yàn)結(jié)果表述為：“總體平均數(shù)　與差異極顯著”，在計(jì)算所得的值的右上方標(biāo)記“**”?？梢钥吹?，是否否定無效假設(shè)，是用實(shí)際計(jì)算出的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)　的絕對(duì)值與顯著水平　對(duì)應(yīng)的臨界　值　　比較：若

10、

11、≥，則在水平上否定若

12、

13、＜，則不能在水平上否定。區(qū)間和稱為水平上的否定域，而區(qū)間則稱為水平上的接受域。因?yàn)樵陲@著性檢驗(yàn)中，否定或接受無效假設(shè)的依據(jù)是“小概率事件實(shí)際不可能性原理”，所以我們下的結(jié)論不可能有百分之百的把握。(二)兩類錯(cuò)誤例如，經(jīng)檢驗(yàn)獲得“差異顯著”的結(jié)論，我們有95%的把握否定無效假設(shè)H0，同時(shí)

14、要冒5%下錯(cuò)結(jié)論的風(fēng)險(xiǎn)；經(jīng)檢驗(yàn)獲得“差異極顯著”的結(jié)論，我們有99%的把握否定無效假設(shè)H0，同時(shí)要冒1%下錯(cuò)結(jié)論的風(fēng)險(xiǎn)；而經(jīng)檢驗(yàn)獲得“差異不顯著”的結(jié)論，在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是指“沒有理由”否定無效假設(shè)H0，同樣也要冒下錯(cuò)結(jié)論的風(fēng)險(xiǎn)。顯著性檢驗(yàn)可能出現(xiàn)兩種類型的錯(cuò)誤：Ⅰ型錯(cuò)誤與Ⅱ型錯(cuò)誤。Ⅰ型錯(cuò)誤又稱為　錯(cuò)誤，就是把非真實(shí)的差異錯(cuò)判為是真實(shí)的差異，即實(shí)際上H0正確，檢驗(yàn)結(jié)果為否定H0。犯Ⅰ類型錯(cuò)誤的可能性一般不會(huì)超過所選用的顯著水平?。虎蛐湾e(cuò)誤又稱為　錯(cuò)誤，就是把真實(shí)的差異錯(cuò)判為是非真實(shí)的差異，即實(shí)際上HA正確，檢驗(yàn)結(jié)果卻未能否定H0。犯

15、Ⅱ類型錯(cuò)誤的可能性記為，一般是隨著　　　的減小或試驗(yàn)誤差的增大而增大，所以　　　越小或試驗(yàn)誤差越大，就越容易將試驗(yàn)的真實(shí)差異錯(cuò)判為試驗(yàn)誤差。因此，如果經(jīng)　檢驗(yàn)獲得“差異顯著”或“差異極顯著”，我們有95%或99%的把握認(rèn)為，這兩個(gè)樣本所在的總體平均數(shù)不相同，判斷錯(cuò)誤的可能性不超過5%或1%；若經(jīng)　檢驗(yàn)獲得“差異不顯著”，我們只能認(rèn)為在本次試驗(yàn)條件下，這兩個(gè)樣本所在的總體平均數(shù)沒有差異的假設(shè)H0：　　未被否定，這有兩種可能存在：或者是這兩個(gè)總體平均數(shù)確實(shí)沒有差異，或者是這兩個(gè)總體平均數(shù)有差異而因?yàn)樵囼?yàn)誤差大被掩蓋了。因而，不能僅

16、憑統(tǒng)計(jì)推斷就簡(jiǎn)單地作出絕對(duì)肯定或絕對(duì)否定的結(jié)論?！坝泻艽蟮目煽啃裕幸欢ǖ腻e(cuò)誤率”這是統(tǒng)計(jì)推斷的基本特點(diǎn)。顯著性檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤歸納如下：表4-1顯著性檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤為了降低犯兩類錯(cuò)誤的概率，一般從選取適當(dāng)?shù)娘@著水平　和增加試驗(yàn)重復(fù)次數(shù)　來考慮。因?yàn)檫x取數(shù)值小的顯著水平　值可