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第二节 单个样本的统计假设测验一、单个样本统计假设测验的程序1、假设H0: = 0 来源:以往的经验,某种理论或模型,预先的规定HA: 0 来源: H0以外的可能的值,担心实验会出现的值, 0 希望实验出现的值,有某种特殊意义的值。 0= 0.05 u0.05=1.645,uu 0.05 , 拒绝 H0: = 0( 377.2), 接受 HA: 0即 改善了栽培条件显著地改善了豌豆的子粒重。2、 在 未知时,样本平均数的显著性测验 - t检验例:已知玉米单交种群单 105的平均果穗重 0 = 300克,喷药后,随机抽取 9个果穗,其穗重为 308, 305, 311, 298, 315, 300, 321, 294,320(克),问 喷药前与喷药后的果穗重,差异是否显著?解:已知玉米穗重是服从正态分布的随机变量, 未知H0: = 0( 300克),HA: 0= 0.05查表,当 t t 0.05 拒绝 H0: = 0( 300),接受 HA: 0即喷药前后的果穗差异是显著的 。三、单个样本变异性的检验-2检验(一)、检验的程序1、假设H0: = 0HA: 0 0 已知 不可能小于 0 0 : 2( 若已知 1 不可能小于 2), 1 Fdf1, df2, /2 或 F 2 , F Fdf1, df2, 1 0, 0.05则:因为 u0.05=1.645, 所以接受 H0: 1-2 = 0结论:两个渔场的马面豚的体长差异不显著。(二)、总体标准差( i) 未知但相等时的平均数差异显著性测验- 成组数据的 t 检验( t-test for pooled data)从抽样分布我们了解,在前述前提下, 符合 t分布假若 H0: 1-2 = 0, 则:如果 n1= n2= n, 则:当 n1和 n2都很大时(如 ni 50), n1-1n1, n2-1n2时 , 则这里应注意,左式分母根号中的样本方差和样本容量是交叉的。例:二个小麦品种从播种到抽穗所需天数见下表,问两者所需的天数差异是否显著?品种甲: 101, 100, 99, 99, 98, 100, 98, 99, 99, 99品种乙: 100, 98, 100, 99, 98, 99, 98, 98, 99, 100解:先作数据处理,I: 做方差的齐性检验,确定 1 与 2 是否相等。假设 : H0: 1 = 2, HA: 1 2 , = 0.05 接受 H0: 1 = 2 , 方差具有齐性。II: 平均数的显著性测验H0: 1-2 = 0,HA: 1-2 0, 0.05 接受 H0: 1-2 = 0,结论:两个品种的差异不显著。(三)标准差( i) 未知且可能不相等时,两个平均数之间的差异显著性测验检验用统计量:t分布的自由度:df 取整数,不 4舍 5入。其中 df1= n1 1, df2= n2 1,例:研究催产素对血糖含量的影响,取两组类似的大鼠,一组做对照,另一组做药物处理,然后测定血糖,结果如下:对照组: n1 = 12, x1 = 109.17, s12 = 97.43,催产素组: n2 = 8, x2 = 106.88, s22 = 7.268问药物对大鼠血糖含量的影响是否显著?I: 方差的齐性检验H0: 1 = 2 , HA: 1 2 , = 0.05查 F11, 7, 0.05/2 = 4.714, F F0.05/2 , 接受 HA: 1 2 II: 做平均数的显著性测验H0: 1-2 = 0, HA: 1-2 0, 0.05 ,查表 df=13时, t 13, 0.05/2 = 2.16 | t | = 0.76 t 13, 0.05/2 接受 H0, 结论是催产素对大鼠血糖含量的影响是不显著的。对 自由度的校正:成组数据的检验 ,是对两个独立的随机样本进行差异显著性测验,它的检验方法与总体 i 的情况有关, i已知时,选用 u 检验, i 未知时,视其是否相等,选用有差异的 t 检验。那么,可否在不对 i 作出限制时,就对两个样本平均数的差异显著性进行检验呢?这种方法是否存在?它的灵敏性如何?这就是我们马上要解决的问题:(四)、配对数据的显著性检验 -配对数据的 t检验1、配对数据及配对实验设计2、配对数据的来源 若干同窝的两只动物, 田间试验相邻的两个小区, 植株相同部位的两片叶子, 同一个体施以某种处理前后的一对数值,等等,均可以配成一个对子。3、配对数据检验的原理及程序 d1d2dn每对施以(随机地)不同的处理( A、 B), 若试验无限重复,则在 A、 B 处理效应一致时,即: 1 = 2 , d = 1-2 = 01 2 , d 01 2 , d 0当 x所代表的生物性状符合正态分布时,则 x1-x2 = d 中的 d 必做 N( d , d2)的 正态分布。n个 d为从 N( d , d2) 抽出的一个随机样本,当以 n 为 容量从 N( d , d2) 中抽样时,在 未知情况下,样本平均数做 t 分布,且标准化的随机变量 t 为:x1 x2 d = x1-x2在 d未知时,即:在 H0: d = 0 时,则有:因为若 t t , n-1, 则 HA: d 0,( 1 2 ), 若 t -t , n-1, 则 HA: d 0 ,( 1 2 ),若 t t /2, n-1 , 则 HA: d 0 ,( 1 2 )利用上面的方法,可以对两个样本的差异显著性进行检验,而无须对 i作出规定,通过求差,把两个样本化为一个样本。 4、配对数据试验设计的优点d1d2dnx1 x2 d = x1-x2A B 可以控制试验误差,具有较高的精确性 不必假设两样本的总体方差 1和 2相同。5、例题:某个品种的小麦进行矮壮素处理,重复 4次,试验结果列下表,试验采用配对法试验设计,问经过矮壮素处理后的小麦产量是否高于对照的产量?矮壮素 x1 对照 x2 差数 d=x1-x2607 543 64681 608 73536 480 56650 628 22解: n = 4, H0: 1 = 2 , 即 d = 0, 无效;HA: 1 2, 即 , d 0, 有效= 0.05, 查表, df =

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