数值变量资料的统计分析统计推断【共42张PPT】.ppt

数值变量资料的统计分析统计推断（优选）第二节数值变量资料的统计分析统计推断学习目标总体一均数的抽样误差1.抽样试验1000份样本抽样计算结果
样本均数与总体均数的比较
例：两法测定12份尿铅含量的结果
可信区间与参考值范围的比较
05)样本差别有统计学意义；
各组对象数不必严格相同。
数值变量资料的统计分析统计推断
如两组小样本比较用t检验、大样本比较u检验、方差齐性检验用F检验。
如两组小样本比较用t检验、大样本比较u检验、方差齐性检验用F检验。
总体均数的点估计与区间估计
假设检验的步骤及有关概念
样本均数的标准误(StandardError)
通常情况下Ⅱ型错误未知
这种差异就是抽样误差。
(t1>t2,p1<p2)抽样试验(n=10)抽样试验(n=30)P≤α(0.
可信区间与参考值范围的比较
可信区间与参考值范围的比较
假设检验(testofhypothesis)
优点：配对设计减少了个体差异。
P>α(0.
减少(增加)I型错误，将会增加(减少)II型错误
总体均数的点估计与区间估计
②随着样本量的增大,样本均数的变异范围也逐渐变窄。
④随自由度增大，曲线逐渐接近正态分布；
计算1000份样本的均数与标准差，并对1000份样本的均数作直方图。
目的：比较两总体均数是否相同。
可信区间与参考值范围的比较
减少(增加)I型错误，将会增加(减少)II型错误
按上述方法再做样本含量n＝10、样本含量n＝30的抽样实验；3个抽样实验结果图示抽样实验小结2.中心极限定理(centrallimittheorem)t分布曲线t分布曲线t分布曲线下面积三总体均数的估计1.总体均数的估计(3).大样本总体均数的可信区间2.可信区间的解释四均数的假设检验1.样本均数与总体均数的比较实例根据专业知识确定单、双侧检验2.配对资料的比较2.配对资料的比较—方法例：两法测定12份尿铅含量的结果两法测定结果的比较3.两样本均数的比较实例4.大样本均数比较的u检验5.假设检验的步骤及有关概念Ⅰ型错误和Ⅱ型错误④随自由度增大，曲线逐渐接近正态分布；
③t值相同时，自由度越大
个体差异，抽样误差所致；
H1:μ1≠μ2备择假设(alternativehypothesis)
通常情况下，比较总体间有无差异并不知道，即H1不明确，b值的大小无法确定，也就是说，对于一般的假设检验，我们并不知道犯Ⅱ型错误的概率b有多大。
从某正态分布总体中，随机抽取样本含量n＝100的样本，每次抽样获得其均数分别为，，，，他们之间及与总体均数μ总是不相等。
＝单侧t0.
样本均数与总体均数的比较
如两组小样本比较用t检验、大样本比较u检验、方差齐性检验用F检验。
优点：配对设计减少了个体差异。
(n1>n2,t1<t2)
统计推断statisticalinference
t分布有如下特征：
小概率思想:P<0.
u0.