自学考试生物统计复习第5章t检验.ppt

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1、第五章t检验(样本平均数的显著性检验）统计推断是根据样本和假定模型对总体作出的以概率形式表述的推断，它主要包括假设检验和参数估计二个内容。第一节：假设检验概述1、显著性检验定义：假设检验(显著性检验)：先对总体提出假设（建立二事件），再在原假设(事件）成立条件下，据样本统计量求其概率，判断假设是否成立过程,包括t检验、F检验和2检验等。因为P（H0）+P（HA）=1通过样本研究其所代表的总体。例如，设长白猪经产母猪产仔数的总体平均数为，大白猪经产母猪产仔数的总体平均数为，试验研究的目的，就是要给、是否相同做出推断。由于总体平均数、未知，在进行显

2、著性检验时只能以样本平均数、作为检验对象，更确切地说，是以（-）作为检验对象。2、显著性检验目的、对象试验观测值由两部分组成，即=+总体平均数反映了总体特征，表示误差。若样本含量为n，则可得到n个观测值：，，，。于是样本平均数3、显著性检验指导思想说明样本平均数并非总体平均数，它还包含试验误差的成分。对于接受不同处理的两个样本来说，则有：=+，=+这说明两个样本平均数之差（-）也包括了两部分：一部分是两个总体平均数的差（-），叫试验的处理效应；另一部分是试验误差（-）。（t检验指导思想)即样本平均数的差（-）包含有试验误差和试验的表面效应。因此，

3、仅凭（-）就对总体平均数、是否相同下结论是不可靠的。对（-）进行显著性检验就是要分析：试验的表面效应（-）主要由处理效应（-）引起的，还是主要由试验误差所造成。思考题1、试验的观察值可分为哪两部分？用公式又如何表示？2、显著性检验对象可分为哪两部分？用公式又如何表示？统计量---t值---概率---显著性判断ρ＞0.05接受H0，不显著。ρ≤0.05接受HA，显著。ρ≤0.01接受HA，极显著。统计量概率计算总体：正态分布--标准正态分布---查表求概率样本：样本平均数--------t值-----求概率根据概率是ρ＞0.05、ρ≤0.05或ρ≤

4、0.01作出判断。分别表示差异不显著、显著和极显著（因此统计推断是以概率为基础）。例：某品种鸡4周龄标准体重是0.625kg,现饲养该品种一批，4周龄随机抽取50只，测得平均体重0.584kg,标准差0.135kg,试分析这批鸡体重与标准体重有无显著差异。各处理差=0.625-0.584=0.041引起原因可能是处理效应或试验误差t=2.147,P(H0)=0.037表示：u=0.625的概率是0.037，相反u≠0.625的概率是0.963。第二节、显著性检验的基本原理一、显著性检验的基本步骤1、建立假设（检验目的）显著性检验步骤建立假设：

5、H0:U1=U1;HA:U1≠U2求统计量：如t值判断：据所求概率与显著水平比较作出统计推断无效假设：备择假设：以上二假设为对立事件，有：P(H0)+P(HA)=1≠=H0:两总体观察值无显著差异；HA：两总体观察值有显著差异。错误假设H0:两样本均数无差异；HA：两样本均数有差异。或：H0:两样本均数有显著差异；HA：两样本均数无显著差异。2、在无效假设成立的前提下，构造合适的统计量，并据统计量的抽样分布，计算无效假设成立概率。3、根据“小概率事件实际不可能性原理”否定或接受无效假设，并作出结论。若事件的概率很小，例如P(H0)≤0.05，0.

6、01（实际不可能事件），表示原假设成立的可能性较小，则否定H0，接受HA。二、显著水平与两种类型的错误用来否定或接受无效假设的概率叫显著水平，记作α。在生物学研究中常取α=0.05或α=0.01。t检验显著性判断标准若

7、t

8、0.05，不能否定H0。若t0.05≤

9、t

10、

11、t

12、≥t0.01，表示差异极显著，H0成立概率≤0.01，即ρ≤0.01，否定H0.t检验判断标准示意图图5-3双侧检验图5-4单侧检验根据“小概率事件实

13、际不可能性原理”否定或接受无效假设，故接受或否定无效假设，都没有绝对100%的把握。Ⅰ型错误：H0成立，但否定了它，就是把非真实差异错判为真实差异，即为真，却接受。（以真为假）只有否定H0时才可能犯Ⅰ型错误，但犯Ⅰ型错误概率不会超过α。Ⅱ型错误：H0不成立，却接受了它，就是把真实差异错判为非真实差异，即为真，却接受。(以假为真)接受H0时可能犯Ⅱ型错误。说明：注:统计分析所作结论不是完全正确的，差异显著表示所作结论有95%把握，同时也有5%下错结论风险，差异极显著表示所作结论有99%把握，同时也有1%下错结论风险。思考题1、什么条件下可能犯Ⅰ型错

14、误，其与显著水平又有何关系。2、什么条件下可能犯Ⅱ型错误。3、统计推断的结论是否绝对正确，为什么。复习题什么叫标准误（差）？什么是显著水