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1、信息技术与数学教学华东师范大学数学系万福永Excel在教育统计分析中的应用之二：几种假设检验的Excel实现第四讲一、常见的概率分布（一）教育统计理论基础（二）在Excel软件中的实现（三）实际应用实例与Excel解答二、差异显著性检验（一）教育统计理论基础（二）在Excel软件中的实现（三）实际应用实例与Excel解答三、差异显著性检验之一：单侧检验四、差异显著性检验之二：双侧检验一、常见的概率分布（一）教育统计理论基础1.二项分布：是一种离散型随机变量的概率分布一、常见的概率分布（一）教育统计理论基础2.正态分布：是一种
2、连续型随机变量的概率分布一、常见的概率分布（二）在Excel软件中的实现1.BINOMDIST(k,n,p,0)：计算二项分布的分布律；BINOMDIST(k,n,p,1)：计算二项分布的累积分布。【BINOMDIST函数详解】：用途：返回一元二项式分布的概率分布律/累积分布。BINOMDIST函数适用于固定次数的独立实验，实验的结果只包含成功或失败二种情况，且成功的概率在实验期间固定不变。一、常见的概率分布（二）在Excel软件中的实现语法：BINOMDIST(Number，Trials，Probability，Cumul
3、ative)参数：Number为实验成功的次数，Trials为独立实验的次数，Probability为一次实验中成功的概率，Cumulative是一个逻辑值，用于确定函数的形式。如果Cumulative为TRUE，则BINOMDIST函数返回累积分布函数，即至多Number次成功的概率；如果为FALSE，返回概率密度函数，即Number次成功的概率。一、常见的概率分布（二）在Excel软件中的实现语法：NORMDIST(X,Mean,Standard_dev,Cumulative)参数：X为需要计算其分布的数值，Mean是分
4、布的算术平均值，Standard_dev是分布的标准方差；Cumulative为一逻辑值，指明函数的形式。如果Cumulative为TRUE，则NORMDIST函数返回累积分布函数；如果为FALSE，则返回概率密度函数。一、常见的概率分布（二）在Excel软件中的实现实例：公式“=NORMDIST(42,40,1.5,FALSE)”返回概率密度函数值：0.109340。公式“=NORMDIST(42,40,1.5,TRUE)”返回累积分布函数值：0.908789。一、常见的概率分布例1：一个学生做10题正误题时，做对不同题数
5、的概率分布(假设：做对每题的概率p=1/2；做错的概率为1/2)做对题数012345678910出现方式数1104512021025221012045101（三）实际应用实例与Excel解答一、常见的概率分布B3中输入的计算公式是=BINOMDIST(A3,$B$1,$B$2,0)，而C3中输入的计算公式是=BINOMDIST(A3,$B$1,$B$2,1)；正态分布图偏正态分布1.假设检验的基本原理零假设（虚无假设）：是关于当前样本所属的总体（指参数）与假设总体（指参数）无区别的假设，一般H0表示。备择假设（研究假设）：是
6、关于当前样本所属的总体（指参数）与假设总体（指参数）相反的假设，一般用H1表示。由于直接检验备择假设的真实性困难，假设检验一般都是从零假设出发，通过零假设的不真实性来证明备假设的真实性。二、差异显著性检验（一）教育统计理论基础二、差异显著性检验（一）教育统计理论基础(a)左侧检验(b)右侧检验(c)双侧检验二、差异显著性检验（一）教育统计理论基础二、差异显著性检验2.显著性水平两种水平：（1）α=0.05，显著性水平为0.05，即统计推断时可能犯错误的概率5%，也就是在95%的可靠程度上进行检验；（2）α=0.01，显著性水
7、平为0.01，即统计推断时可能犯错误的概率1%，也就是在99%的可靠程度上进行检验。（一）教育统计理论基础二、差异显著性检验3.小概率事件在随机事件中，概率很小的事件被称为小概率事件，习惯上约定在0.05以下，即当P（A）<5%时，则称A为小概率事件。在统计推断中认为，小概率事件在一次试验或观察中是不可能发生的。（一）教育统计理论基础二、差异显著性检验（二）在Excel软件中的实现1.假设检验方法在Excel中作假设检验可用函数的方法或数据分析工具中的方法。检验用的函数名称最后四个英文字母为英文单词“TEST”，前面的字母为
8、所用统计量的名称。常用的检验法的函数有：TTEST：t分布检验法；ZTEST：正态分布检验法；FTEST：F分布检验法；CHITEST：卡方分布检验法。Excel中对于假设检验问题给出的是p值。二、差异显著性检验（二）在Excel软件中的实现【ZTEST函数详解】：用途：返回Z检验的双尾p
