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文档简介

Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它比较两个平均数>平均数第一步：建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显着差异。第二步：计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方1、如果检验一个样本平均数()与一个已知的总体平均数(μ0)的差异是否：是检验样本的平均数；：显着性关系表作出判断。如下表所示：T检验是用于小样本(样本容量小于30)的两个平均值差异程度的检验方T是从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验(等方差双样本检验，异方差双样本检验)的前提条件。Ftu检验是在大样本(n＞30)的情况下，检验随机变量的数学期望是否等于异。显着性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。显着性差异就是实际样本统计量的取值和假设的总体参数的差异超过了通常的偶然因素的作用范围，说明还有系统性的因素发生作用，因而就可以否定某种条件不起作用的假设。假设检验时提出的假设称为原假设或无效假设，就是假定样本统计量与总体参数的差异都是由随假设检验运用了小概率原理，事先确定的作为判断的界限，即允许的小概异。五、显着性水平(1)定不变的数字，其越大，则原假设被拒绝的可能性愈否定的风险也愈大。显着性水平应根据所研究的的性质和六、显着性水平(2)是围绕对原假设内容的审定而展开的。如果原假设正确我们接受了(同时也就拒绝了备择假设/对立假设)，或原假设错误我们拒绝了(同时也就接受了错误的可能。有这样一种情况，原假设正显着性水平是中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的 (概率)为95％或99％。显着性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。为判断界限的小概率标率划分为二个区间，小于给定标准的概

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