生物统计学讲稿--统计推断--方差分析

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1、第五章统计推断通过实例、多媒体图示详细讲解下述原理和概念。第一节统计假设测验的基本原理一、统计假设1.零假设：2.备择假设二、小概率原理小概率的事件在一次实验当中，几乎是不会发生的。三、显著水平显著水平就是维持零假设成立的最小概率，记为a。四、单侧检验和双侧检验1、单侧检验：在备择假设中只包含一种可能性的检验。2、双侧检验：在备择假设中包含两种可能性的检验。3.如何选择做单侧检验和双侧检验在抽样数据相同的情况下，单侧检验和双侧检验的结论不同，这是因为在单侧检验中应用了µ不可能小于10.00克的已知条件，因此增加了单侧检验的灵敏性，使单侧检验更容易拒绝零假设

2、。根据实验的考察重点和已知条件来确定选择单侧检验还是双侧检验。通过实例、多媒体图示详细讲解下述原理和概念。五、两种类型的错误I型错误：H0是真实的，在统计推断时却拒绝了H0。又称拒真错误。a=P（犯I型错误）=P（拒绝H0/H0是真实的，m=m0）一般犯I型错误的规律不会超过显著水平。II型错误：如果m≠m0，而是m=m1，若接受接受H0：m=m0，则发生了另一种倾向的错误，我们称之为II型错误。发生II型错误的概率用b表示，b是可以计算的。复习思考题：1．什么是统计推断？统计推断的目的是什么？怎样利用统计假设检验，判断某种现象属于偶然？2．什么叫I型错误

3、？什么叫II型错误？在不增加犯I型错误概率的情况下，如何降低犯II型错误的概率？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：q=q0来源：以往的经验，某种理论或模型，预先的规定HA：q≠q0来源：H0以外的可能的值，担心实验会出现的值，q>q0希望实验出现的值，有某种特殊意义的值。q

4、检验2、在s未知时，样本平均数的显著性测验-t检验通过实例详细讲解三、单个样本变异性的检验----c2检验（一）、检验的程序1、假设H0：s=s0HA：s≠s0s>s0（已知s不可能小于s0）s

5、有意义的H0：q=q0。这使得这种方法的应用受到了限制。在实际应用时，人们常常选择两个样本，一个做为处理，一个作为对照，在这两个样本间进行比较。例如比较两种分析方法，两种处理，两种药物，两种不同的物质，两种实验方法，两条公式等的差异，判断这种差异是否可以用偶然性来解释。在进行两个样本的比较时，我们只要检验H0：q1=q2或H0：q1-q2=0，而不必了解q1与q2究竟为何值。一、两个样本方差比的检验----F检验(方差的齐性检验)（一）、检验的程序1、从两个正态总体N1（µ1，s12）和N2（µ2，s22）中分别以n1和n2为样本容量进行抽样，计算s12，

6、和s22。µ1与µ2可以相等，也可以不相等。2、假设：H0：s1=s2HA：①s1≠s2②s1>s2（若已知s1不可能小于s2），③s1

7、当总体标准差未知但为大样本，对两个样本的平均数进行差异显著性测验时，可以用什么方法进行检验？（二）、总体标准差（si）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-testforpooleddata）1、方法和程序I：做方差的齐性检验，确定s1与s2是否相等。（F检验）II：平均数的显著性测验（t检验）检验的抽样分布规律及使用的统计量。统计量为：2、应用实例为加深理解，多讲应用题。四、总体方差未知且不相等时，两个样本平均数差异显著性的检验——矫正自由度的t检验1、抽样分布规律及检验的统计量：统计量：检验的自由度：2、应用实例和说明课后习题

8、及作业辅导。复习思考题1．为什么进行成组数据的t检验时，首先要进行