生物统计学--5单个与两个样本的检验省公开课金奖全国赛课一等奖微课获奖PPT课件.pptx

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一、单个样本统计假设测验程序
1、（统计）假设
H0： = 0 起源：以往经验，某种理论或模型，预先要求
HA： ≠  0 起源： H0以外可能值，担心试验会出现值，
 >  0 希望试验出现值，有某种特殊意义值。
 <  0
2、显著水平：  = ， =
3、两种类型错误： ，
4、确定应使用统计量：u，t，2
5、建立在水平上H0拒绝域
6、对推断解释
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二、对单个样本平均数测验
1、在已知时，样本平均数显著性测验-u检验
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例5-5：
已知豌豆子粒重量（mg）服从正态分布N（，）。在改进了栽培条件后，随机抽取 9 粒，其子粒平均重 =，，问改进了栽培条件是否提升了豌豆子粒重量？
∵ = ,　∴u > ,
∴拒绝H0： µ = µ0（），接收HA： µ > µ0
即改进了栽培条件显著地改进了豌豆子粒重。
解：已知豌豆籽粒重符合正态分布
H0： µ = µ0（），
HA： µ > µ0
=
称 H0： µ = µ0
为“无效假设”！
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2、在未知时，样本平均数显著性测验 - t检验
例：已知玉米单交种群单105平均果穗重 µ0 = 300克，喷药后，随机抽取 9 个果穗，其穗重为 308，305，311，298，315，300，321，294，320（克），问 喷药前与喷药后果穗重，差异是否显著？
解：已知玉米穗重是服从正态分布随机变量，  未知
H0： µ = µ0（300克），
HA： µ ≠ µ0
=
∵︱t︱＞t ，8
∴拒绝H0： µ = µ0（300），
接收HA： µ ≠ µ0
即喷药前后果穗差异是
显著。
查表，当
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（一）、检验程序
1、假设
H0：  = 0
HA：①  ≠ 0
②  > 0 （ 已知不可能小于 0）
③  < 0 （已知不可能大于 0 ）
2、 = ， =
3、 ，df = n-1
5、作出结论，并给予生物学解释。
HA: > 0
HA ：  < 0
4、H0拒绝域：
三、单个样本变异性检验 ----2检验
HA ：  ≠ 0
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(二)、应用实例：
一个混杂小麦品种，株高标准差为0=14cm，经过提纯后，随机地抽取10株，它们株高为：90，105，101，95，100，100，101，105，93，97cm，考查提纯后群体是否比原群体整齐？
解：依据检验程序：
1、小麦株高是服从正态分布随机变量
2、 H0：  = 0（14cm）
HA：  < 0
3、  =
4、
5、查表： df = n-1=10-1=9时，
∵
∴拒绝H0：  = 0（14cm）
接收HA：  < 0
即提纯后群体株高比原来整齐了。
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在进行单个样本显著性测验时，我们必须提出有意义H0： = 0 。这使得这种方法应用受到了限制。
在实际应用时，人们经常选择两个样本，一个做为处理，一个作为对照，在这两个样本间进行比较。
比如比较两种分析方法，两种处理，两种药品，两种不一样物质，两种试验方法，两条公式等差异，判断这种差异是否能够用偶然性来解释。
在进行两个样本比较时，我们只要检验 H0：1= 2
或 H0：1- 2 = 0 ，而无须了解 1 与 2 终究为何值。
第三节 两个样本差异显著性检验
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一、两个样本方差比检验----F 检验 (方差齐性检验)
我们已经了解：
当H0： 1 = 2 时，
据此，我们能够进行F检验，用以判断1 和 2 差异是否显著。
比较两个样本
变异性是否一致
符合F分布。
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（一）、检验程序
1 、抽样：
从两个正态总体N1（µ1，12）和N2（ µ2，22 ）中分别以n 1
和 n2为样本容量进行抽样，计算s 12 和s 22 。
µ1与 µ2能够相等，也能够不相等。
2 、假设：
H0： 1 = 2
HA：① 1 ≠ 2
② 1 > 2 （若已知1 不可能小于 2），
③ 1 < 2 （若已知1不可能大于 2）
3 、显著水平：= =
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4、检验统计量：
df1 = n1-1，df2 = n2-1
5、建立H0拒绝域：
对于对应备择假设，其H0拒绝域为：
HA：① 1 ≠ 2 ，F > Fdf1，df2，/2 或 F < Fdf1，df2，1-/2
② 1 > 2 ， F > Fdf1，df2，
③ 1 < 2 ， F < Fdf1，df2，1-
对于HA 1 ≠  2 和  1 <  2 ，若以较大样本方差做分子，较小方差做分母，则只会用到上侧分位数，而不用下侧分位数，简便计算，对结论没有影响。
6、作出生物学解释。
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