数据的评价显著性检验

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1、4.数据的评价——显著性检验显著性检验的意义•利用统计学的方法，检验被处理的问题是否存在统计上的显著性差异。显著性检验的作用•分析工作者常常用标准方法与自己所用的分析方法进行对照试验，然后用统计学方法检验两种结果是否存在显著性差异。若存在显著性差异而又肯定测定过程中没有错误，可以认定自己所用的方法有不完善之处，即存在较大的系统误差。•因此分析结果的差异需进行统计检验或显著性检验。显著性检验的判断1.对标准试样或纯物质进行测定，所得到的平均值与标准值不完全一致；2.采用两种不同分析方法或不同分析人员对同一试样进行分析时，所得两组数据的平均值有一定的差异；问题：差异是由什么原因引起的?偶然

2、误差还是系统误差?这类向题在统计学中属于“假设检验”。－如果分析结果之间存在“显著性差异”，就可认为它们之间有明显的系统误差，－否则就可以认为没有系统误差，仅为偶然误差引起的正常情况。显著性检验的步骤显著性检验的一般步骤是：1.做一个假设,即假设不存在显著性差异，或所有样本来源于同一体。2.确定一个显著性水准，通常等于0.1,0.05,0.01等值，分析工作中则多取0.05的显著性水准，即置信度为95%。3.统计量计算和作出判断。•下面介绍t检验法和F检验法。t检验法（1）平均值与标准值()的比较a.计算t值Xtn计算Sb.根据要求的置信度和测定次数查表，得：t表值c.比较：t

3、计和t表•若t计>t表,表示有显著性差异，存在系统误差，被检验方法需要改进。•若t计

4、042%t值表：当P=0.95，f=8时，t0.05，8=2.31结论：t计（1.43）＜t表（2.31）所以X与μ之间不存在显著性差异即采用新方法没有引起系统误差。（2）两组数据的平均值比较（同一试样）•两个分析人员测定的两组数据或采用不同的方法测得的两组数据,经常出现差别。若要判断这两个平均值之间是否有显著性差异，也采用t检验法。设两组数据分别为：n1s1X1n2s2X2（n－测定次数，s－标准偏差，1或2为组别）•先求合并的标准偏差S合和合并的t值S合与t合22偏差平方和(X1iX1)(X2iX2)s=合总自由度(n1)(n1)1222(n1)S(n1)S

5、1122或S合nn212

6、XX

7、nn1212再计算t合Snn合12判断•在一定置信度时，查出t表值（总自由度为f=n1+n2-2）。•若：t计＞t表则两组平均值存在显著性差异。•若：t计＜t表则两组平均值不存在显著性差异。F检验法•F检验法的意义：•标准偏差反映测定结果精密度，是衡量分析操作条件是否稳定的一个重要标志。例如，有两个分析人员同时采用同种方法对同一试样进行分析测定，但得列两组数据的精密度S1≠S2。要研究其差异是偶然误差引起的，还是其中一人的工作有异常情况或是过失。•在分析测试中常用F检验法来检验。F检验法的步骤•F检验法用于检验两组数据的精密度,即标准偏差s是

8、否存在显著性差异。•F检验的步骤是：先求两组数据的s（标2准偏差），再求得方差S,把方差大22的记为S大,方差小的记为S小,按下式求出统计量F:2S大F计算2S小判断•把计算的F值与查表得到的F值比较,若F计＜F表，则两组数据的精密度不存在显著性差异；若F计＞F表则存在显著性差异。F检验的临界值f212345678910∞f11161200216225230234237239241242254.3218.519.019.219.219.319.319.419.419.419.419.50310.19.559.289.129.018.948.898.858.818.798.5347.7

9、16.946.596.396.266.166.096.046.005.965.6356.615.795.415.195.054.954.884.824.774.744.3665.995.144.764.534.394.284.214.154.104.063.6775.594.744.354.123.973.873.793.733.683.643.2385.324.464.073.843.693.583.503.443.393.352.9395.