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第七章假設(shè)檢驗(yàn)第一節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)概述Hypothesistest
生產(chǎn)流水線上罐裝可樂(lè)不斷地封裝,然后裝箱外運(yùn).怎么知道這批罐裝可樂(lè)的容量是否合格呢?把每一罐都打開(kāi)倒入量杯,看看容量是否合于標(biāo)準(zhǔn).這樣做顯然不行!罐裝可樂(lè)的容量按標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)在350毫升和360毫升之間.每隔一定時(shí)間,抽查若干罐.如每隔1小時(shí),抽查5罐,得5個(gè)容量的值X1,…,X5,根據(jù)這些值來(lái)判斷生產(chǎn)是否正常.通常的辦法是進(jìn)行抽樣檢查.方法:事先對(duì)生產(chǎn)狀況提出一個(gè)假設(shè),然后利用樣本統(tǒng)計(jì)量的值檢驗(yàn)提出的假設(shè)是否正確。
假設(shè)檢驗(yàn)的提出在實(shí)際中,我們對(duì)總體的概率分布或參數(shù)往往會(huì)作出某種假設(shè),所作假設(shè)可能是正確的,也可能是錯(cuò)誤的,為了判斷所作的假設(shè)是否正確,就需要對(duì)提出的假設(shè)作出進(jìn)一步?jīng)Q策,具體做法如下:從總體中抽取一定量的樣本,根據(jù)樣本的取值,按一定原則進(jìn)行檢驗(yàn),然后作出拒絕還是接受所作假設(shè)的決策。假設(shè)檢驗(yàn)就是作出這一決策的過(guò)程。小概率事件原理(實(shí)際推斷原理)
:概率很小的事件在一次試驗(yàn)中不大可能出現(xiàn),反之,若小概率事件在一次試驗(yàn)中出現(xiàn)了,就被認(rèn)為是不合理的。小概率事件假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想是應(yīng)用小概率原理。例如:某廠產(chǎn)品合格率為99%,從一批(100件)產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一件,
恰好是次品的概率為1%。隨機(jī)抽取一件是次品幾乎是不可能的,
但是這種情況發(fā)生了,我們有理由懷疑該廠的合格率為99%。這時(shí)我們犯錯(cuò)誤的概率是1%。先對(duì)總體的參數(shù)或分布函數(shù)的表達(dá)式作出某種假設(shè);然后構(gòu)造出一個(gè)在假設(shè)成立條件下出現(xiàn)可能性甚小的事件(即小概率事件);如果試驗(yàn)或抽樣的結(jié)果使該小概率事件出現(xiàn)了,這與小概率事件原理相違背,表明原來(lái)的假設(shè)有問(wèn)題,應(yīng)予以否定,即拒絕這個(gè)假設(shè);若該小概率事件在一次試驗(yàn)或抽樣中并未出現(xiàn),就沒(méi)有理由否定這個(gè)假設(shè),表明試驗(yàn)或抽樣結(jié)果支持這個(gè)假設(shè),這時(shí)假設(shè)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果是一致的,或者說(shuō)可以接受這個(gè)假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)的思想假設(shè)檢驗(yàn)的一些基本概念1.原假設(shè)和備擇假設(shè)
原假設(shè):用H0表示,即虛無(wú)假設(shè)、零假設(shè)、無(wú)差異假設(shè);
備擇假設(shè):用H1表示,是原假設(shè)被拒絕后替換的假設(shè)。
若證明為H0為真,則H1為假;H0為假,則H1為真。對(duì)于任何一個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題所有可能的結(jié)果都應(yīng)包含在兩個(gè)假設(shè)之內(nèi),非此即彼。
1.原假設(shè)和備擇假設(shè)
原假設(shè):檢驗(yàn)前對(duì)總體參數(shù)值所做的假設(shè)。一般為研究者想收集證據(jù)予以反對(duì)的假設(shè)。備擇假設(shè):與原假設(shè)相對(duì)立的假設(shè)。一般為研究者想收集數(shù)據(jù)予以證實(shí)自己觀點(diǎn)的假設(shè)。兩類假設(shè)建立原則
1、H0與H1必須成對(duì)出現(xiàn)
2、通常先確定備擇假設(shè),再確定原假設(shè)
3、假設(shè)中的等號(hào)“=”總是放在原假設(shè)中2.檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量用于假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)量稱為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。與參數(shù)估計(jì)相同,需要考慮:總體是否正態(tài)分布;大樣本還是小樣本;總體方差已知還是未知。假設(shè)檢驗(yàn)的一些基本概念假設(shè)檢驗(yàn)的一些基本概念3.顯著性水平用樣本推斷H0是否正確,必有犯錯(cuò)誤的可能。原假設(shè)H0正確,而被我們拒絕,犯這種錯(cuò)誤的概率用
表示。把
稱為假設(shè)檢驗(yàn)中的顯著性水平
(Significantlevel),即決策中的風(fēng)險(xiǎn)。顯著性水平就是指當(dāng)原假設(shè)正確時(shí)人們卻把它拒絕了的概率或風(fēng)險(xiǎn)。顯著性水平是小概率事件的具體體現(xiàn)。通常?。?.05或
=0.01或
=0.001,那么,接受原假設(shè)時(shí)正確的可能性
(概率)為:95%,99%,99.9%。假設(shè)檢驗(yàn)的一些基本概念4.接受域與拒絕域接受域:原假設(shè)為真時(shí)允許范圍內(nèi)的變動(dòng),應(yīng)該接受原假設(shè)。拒絕域:當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)只有很小的概率出現(xiàn),因而當(dāng)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果落入這一區(qū)域便應(yīng)拒絕原假設(shè),這一區(qū)域便稱作拒絕域。例:=0.05時(shí)的接受域和拒絕域假設(shè)檢驗(yàn)的一些基本概念5.雙側(cè)檢驗(yàn)與單側(cè)檢驗(yàn)雙側(cè)檢驗(yàn)(雙尾):指只強(qiáng)調(diào)差異而不強(qiáng)調(diào)方向性的檢驗(yàn)。單側(cè)檢驗(yàn)(單尾):強(qiáng)調(diào)某一方向性的檢驗(yàn)。左側(cè)檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)假設(shè)研究的問(wèn)題雙側(cè)檢驗(yàn)左側(cè)檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)H0m=m0m
m0m
m0H1m≠m0m<m0m>m0雙側(cè)檢驗(yàn)1、定義:只強(qiáng)調(diào)差異而不強(qiáng)調(diào)方向性的檢驗(yàn)叫雙側(cè)檢驗(yàn)。例:某種零件的尺寸,要求其平均長(zhǎng)度為10厘米,大于或小于10厘米均屬于不合格。建立的原假設(shè)與備擇假設(shè)應(yīng)為
H0:
1
=0(10)H1:
1
0(10)雙側(cè)檢驗(yàn)的顯著性水平與拒絕域
如果統(tǒng)計(jì)量值界于左、右臨界值間,則H0成立;如果大于右臨界值或小于左臨界值,H0不成立。抽樣分布H0值臨界值臨界值a/2a/2
樣本統(tǒng)計(jì)量拒絕域拒絕域接受域1-
置信水平單側(cè)檢驗(yàn)1、左側(cè)檢驗(yàn):檢驗(yàn)研究對(duì)象是否低于某一水平。例如:改進(jìn)生產(chǎn)工藝后,會(huì)使產(chǎn)品的生產(chǎn)時(shí)間降低到2小時(shí)以下建立的原假設(shè)與備擇假設(shè)應(yīng)為
H0:
1
0H1:
1
<
0
單下尾檢驗(yàn)(左側(cè)檢驗(yàn))顯著性水平與拒絕域:
如果統(tǒng)計(jì)量值界于大于左臨界值,則H0成立;如果小于左臨界值,H0不成立。
H0值臨界值a樣本統(tǒng)計(jì)量拒絕域接受域抽樣分布1-
置信水平2、右側(cè)檢驗(yàn):檢驗(yàn)研究對(duì)象是否高于某一水平。例:采用新技術(shù)生產(chǎn)后,將會(huì)使產(chǎn)品的使用壽命明顯延長(zhǎng)到1500小時(shí)以上建立的原假設(shè)與備擇假設(shè)應(yīng)為
H0:
1
01500H1:
1
01500單側(cè)檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)顯著性水平與拒絕:
如果統(tǒng)計(jì)量值界于小于右臨界值,則H0成立;如果大于右臨界值,則H0不成立H0值臨界值a樣本統(tǒng)計(jì)量拒絕域接受域抽樣分布1-置信水平觀察到的樣本統(tǒng)計(jì)量假設(shè)檢驗(yàn)的一些基本概念6.假設(shè)檢驗(yàn)中的兩類錯(cuò)誤假設(shè)檢驗(yàn)是依據(jù)樣本提供的信息進(jìn)行推斷的,即由部分來(lái)推斷總體,因而假設(shè)檢驗(yàn)不可能絕對(duì)準(zhǔn)確,是可能犯錯(cuò)誤的。兩類錯(cuò)誤:
錯(cuò)誤(I型錯(cuò)誤):H0為真時(shí)卻被拒絕,棄真錯(cuò)誤;
錯(cuò)誤(II型錯(cuò)誤):H0為假時(shí)卻被接受,納偽錯(cuò)誤。
假設(shè)檢驗(yàn)中各種可能結(jié)果的概率:接受H0,拒絕H1拒絕H0,接受H1H0為真
1-
(正確決策)(棄真錯(cuò)誤)H0為偽
(取偽錯(cuò)誤)1-(正確決策)(1)
與是兩個(gè)前提下的概率。即是拒絕原假設(shè)H0時(shí)犯
錯(cuò)誤的概率,這時(shí)前提是H0為真;是接受原假設(shè)H0時(shí)犯錯(cuò)誤的概率,這時(shí)前提是H0為偽。
(2)
對(duì)于固定的n,與一般情況下不能同時(shí)減小。對(duì)于固定的n,越小,Z/2越大,從而接受假設(shè)區(qū)間(-Z/2,Z/2)越大,H0就越容易被接受,從而“取偽”的概率就越大;反之亦然。即樣本容量一定時(shí),“棄真”概率和“取偽”概率不能同時(shí)減少,一個(gè)減少,另一個(gè)就增大。
與
(3)要想減少與,一個(gè)方法就是要增大樣本容量n。
與0接受域拒絕域拒絕域臨界值臨界值Z統(tǒng)計(jì)量顯著性水平
假設(shè)檢驗(yàn)是對(duì)我們所關(guān)心的卻又是未知的總體參數(shù)先作出假設(shè),然后抽取樣本,利用樣本提供的信息,根據(jù)小概率原理對(duì)假設(shè)的正確性進(jìn)行判斷的一種統(tǒng)計(jì)推斷方法。假設(shè)檢驗(yàn)的概念總體
1、假設(shè)檢驗(yàn)的過(guò)程
(提出假設(shè)→抽取樣本→作出決策)抽取隨機(jī)樣本均值
X=20
我認(rèn)為人口的平均年齡是50歲提出假設(shè)
拒絕假設(shè)!
別無(wú)選擇.作出決策2、假設(shè)檢驗(yàn)的步驟1、提出原假設(shè)和備擇假設(shè)2、確定適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量3、規(guī)定顯著性水平4、計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值5、作出統(tǒng)計(jì)決策提出原假設(shè)和備擇假設(shè)1、提出原假設(shè)與備擇假設(shè)。H0、H1是對(duì)立的,先將研究者收集證據(jù)要證明的觀點(diǎn)定為H1,再提出H0。2、主要形式有三種
H0:
0=1H1:
0
1
雙側(cè)檢驗(yàn)H0:
1
0H1:
1
0右尾檢驗(yàn)H0
:1
0H1:
1
0左尾檢驗(yàn)1、根據(jù)不同類型的問(wèn)題選擇統(tǒng)計(jì)量均值、比例、方差2、選擇統(tǒng)計(jì)量的方法與參數(shù)估計(jì)相同,需考慮是大樣本還是小樣本總體方差已知還是未知確定適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量并計(jì)算值規(guī)定顯著性水平
1、常用的
值有0.01,0.05,0.102、由研究者事先確定作出統(tǒng)計(jì)決策(1)臨界值比較法雙側(cè)檢驗(yàn)問(wèn)題:用計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量的值與雙側(cè)臨界值比較。左尾檢驗(yàn)問(wèn)題:用計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量的值與左臨界值比較。右尾檢驗(yàn)問(wèn)題:用計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量的值與右臨界值比較。(2)利用P值法
P值是指統(tǒng)計(jì)量值在分布曲線上所截取的剩余面積概率值,可由計(jì)算機(jī)自動(dòng)給出。無(wú)論是雙側(cè)還是單側(cè)檢驗(yàn)問(wèn)題:當(dāng)P≤α?xí)r,H0不成立;
P>α?xí)r,H0成立若Sig(或P值)大于給定的顯著性水平(等價(jià)于樣本的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量小于對(duì)應(yīng)于給定的顯著性水平的臨界值),則接受原假設(shè);反之,若Sig(或P值)小于給定的顯著性水平(等價(jià)于樣本的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量大于對(duì)應(yīng)于給定的顯著性水平的臨界值),則拒絕原假設(shè)。利用P值進(jìn)行決策的準(zhǔn)則第二節(jié)
單樣本均值顯著性檢驗(yàn)(One-sampletest)
一、研究問(wèn)題:用從總體中抽取的一個(gè)樣本的均值檢驗(yàn)該總體均值是否等于某個(gè)值。對(duì)應(yīng)于社會(huì)研究中“均值類質(zhì)量檢驗(yàn)”問(wèn)題,即必須有一個(gè)總體報(bào)告值或標(biāo)準(zhǔn)值。二、方法方法1:總體方差已知時(shí)雙側(cè)檢驗(yàn)、單尾(左尾、右尾)檢驗(yàn)方法2:總體方差未知時(shí)雙側(cè)檢驗(yàn)、單尾(左尾、右尾)檢驗(yàn)
方法1:總體方差已知時(shí)的檢驗(yàn)
單樣本均值的雙尾
Z
檢驗(yàn)
(
2
已知)1、假定條件總體服從正態(tài)分布若不服從正態(tài)分布,可用正態(tài)分布來(lái)近似(n
30)2、原假設(shè)為:H0:
=
0;備擇假設(shè)為:H1:
0
使用z-統(tǒng)計(jì)量:
(實(shí)例)【例】某機(jī)床廠加工一種零件,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知道,該廠加工零件的橢圓度近似服從正態(tài)分布,其總體均值為
0=0.081mm,總體標(biāo)準(zhǔn)差為
=0.025
。今換一種新機(jī)床進(jìn)行加工,抽取n=200個(gè)零件進(jìn)行檢驗(yàn),得到的橢圓度為0.076mm。試問(wèn)新機(jī)床加工零件的橢圓度的均值與以前有無(wú)顯著差異?(
=0.05)均值的雙尾Z檢驗(yàn)
(計(jì)算結(jié)果)H0:
1=
00.081H1:
1
00.081
=0.05n
=200臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:Z01.96-1.96.025拒絕H0拒絕H0.025決策:結(jié)論:
拒絕H0有證據(jù)表明新機(jī)床加工的零件的橢圓度與以前有顯著差異*均值的單尾
Z檢驗(yàn)
(
2
已知)假定條件總體服從正態(tài)分布若不服從正態(tài)分布,可以用正態(tài)分布來(lái)近似(n
30)2. 備擇假設(shè)有<或>符號(hào)3. 使用z-統(tǒng)計(jì)量均值的單尾Z檢驗(yàn)
(提出假設(shè))左側(cè):H0:
0H1:
<
0必須是顯著地
低于
0,大的值滿足H0,不能拒絕Z0拒絕H0
右側(cè):H0:
0H1:
>
0必須顯著地大于
0,小的值滿足
H0,不能拒絕Z0拒絕H0
(實(shí)例)【例】某批發(fā)商欲從生產(chǎn)廠家購(gòu)進(jìn)一批燈泡,根據(jù)合同規(guī)定,燈泡的使用壽命平均不能低于1000小時(shí)。已知燈泡使用壽命服從正態(tài)分布,標(biāo)準(zhǔn)差為20小時(shí)。在總體中隨機(jī)抽取100只燈泡,測(cè)得樣本均值為960小時(shí)。批發(fā)商是否應(yīng)該購(gòu)買這批燈泡?(
=0.05)均值的單尾Z檢驗(yàn)
(計(jì)算結(jié)果)H0:
1
0
1000H1:
1<
01000
=0.05n=100臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明這批燈泡的使用壽命低于1000小時(shí)。決策:結(jié)論:-1.645Z0拒絕域
(實(shí)例)【例】根據(jù)過(guò)去大量資料,某廠生產(chǎn)的燈泡的使用壽命服從正態(tài)分布N~(1020,1002)?,F(xiàn)從最近生產(chǎn)的一批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取16只,測(cè)得樣本平均壽命為1080小時(shí)。試在0.05的顯著性水平下判斷這批產(chǎn)品的使用壽命是否有顯著提高?(
=0.05)均值的單尾Z檢驗(yàn)
(計(jì)算結(jié)果)H0:
1020H1:
>1020
=0.05n
=16臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明這批燈泡的使用壽命有顯著提高決策:結(jié)論:Z0拒絕域0.051.645方法2:總體方差未知時(shí)的均值檢驗(yàn)
*均值的雙尾t檢驗(yàn)
(
2
未知)1. 假定條件總體為正態(tài)分布如果不是正態(tài)分布,只有輕微偏斜和小樣本
(n
≤30)條件下2. 使用t
統(tǒng)計(jì)量)1(~0--=ntn-1sxtm
(實(shí)例)【例】某廠采用自動(dòng)包裝機(jī)分裝產(chǎn)品,假定每包產(chǎn)品的重量服從正態(tài)分布,每包標(biāo)準(zhǔn)重量為1000克。某日隨機(jī)抽查9包,測(cè)得樣本平均重量為986克,樣本標(biāo)準(zhǔn)差為24克。試問(wèn)在0.05的顯著性水平上,能否認(rèn)為這天自動(dòng)包裝機(jī)工作正常?均值的雙尾t檢驗(yàn)
(計(jì)算結(jié)果)H0:
=1000H1:
1000
=0.05df=9-1=8臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上接受H0有證據(jù)表明這天自動(dòng)包裝機(jī)工作正常決策:結(jié)論:t02.306-2.306.025拒絕H0拒絕H0.02575.182410009860-=-=-=n-1sxtm總體方差未知時(shí)的均值檢驗(yàn)
(單尾t檢驗(yàn))(實(shí)例)
【例】一個(gè)汽車輪胎制造商聲稱,某一等級(jí)的輪胎的平均壽命在一定的汽車重量和正常行駛條件下大于40000公里,對(duì)一個(gè)由20個(gè)輪胎組成的隨機(jī)樣本作了試驗(yàn),測(cè)得平均值為41000公里,標(biāo)準(zhǔn)差為5000公里。已知輪胎壽命的公里數(shù)服從正態(tài)分布,我們能否根據(jù)這些數(shù)據(jù)作出結(jié)論,該制造商的產(chǎn)品同他所說(shuō)的標(biāo)準(zhǔn)相符?(
=0.05)均值的單尾t檢驗(yàn)
(計(jì)算結(jié)果)H0:
40000H1:
<40000
=0.05df=20-1=19臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:
在
=0.05的水平上接受H0有證據(jù)表明輪胎使用壽命顯著地大于40000公里決策:
結(jié)論:
-1.7291t0拒絕域.0500--894.1950004000041000===n-1sxtm方法3:近似正態(tài)分布的檢驗(yàn)使用條件1t檢驗(yàn)時(shí),樣本大于302總體非正態(tài)分布,樣本大于300-=nsxZ'
m單個(gè)總體比例檢驗(yàn)當(dāng)樣本容量n很大,np和n(1-p)兩者都大于5時(shí),二項(xiàng)分布可以用正態(tài)分布來(lái)逼近。在抽樣比例n/N小于0.05的情形下,關(guān)于單個(gè)總體比例的假設(shè)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:
其中,是假設(shè)的總體比例,是樣本比例
[例7-7]某企業(yè)的產(chǎn)品暢銷國(guó)內(nèi)市場(chǎng)。據(jù)以往調(diào)查,購(gòu)買該產(chǎn)品的顧客有50%是30歲以上的男子。該企業(yè)負(fù)責(zé)人關(guān)心這個(gè)比例是否發(fā)生了變化,而無(wú)論是增加還是減少。于是,該企業(yè)委托了一家咨詢機(jī)構(gòu)進(jìn)行調(diào)查,這家咨詢機(jī)構(gòu)從眾多的購(gòu)買者中隨機(jī)抽選了400名進(jìn)行調(diào)查,結(jié)果有210名為30歲以上的男子。該廠負(fù)責(zé)人希望在顯著性水平0.05下檢驗(yàn)“50%的顧客是30歲以上的男子”這個(gè)假設(shè)。
解:(1)建立假設(shè)
由題意可知,這是雙側(cè)檢驗(yàn),故建立假設(shè)H0:=50%.
H1:50%
(2)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量
由于樣本容量=400>30,=400×50%=200,
=200,皆大于5,所以可以使用正態(tài)分布進(jìn)行檢驗(yàn)。
(3)Z~N(0,1)
(4)對(duì)應(yīng)于0.05的顯著性水平,雙側(cè)檢驗(yàn)臨界值為1.96。
(5)若Z值不大于1.96,則接受原假設(shè),否則,拒絕之。
(6)本例中,Z=1,處于接受域,故接受“50%的顧客是30歲以上的男子”這個(gè)假設(shè)。第三節(jié)
平均數(shù)差異的顯著性檢驗(yàn)平均數(shù)差異的顯著性檢驗(yàn)
研究問(wèn)題:
是對(duì)兩個(gè)樣本平均數(shù)之間差異的檢驗(yàn)。這種檢驗(yàn)的目的是用樣本平均數(shù)之間的差異X1-X2來(lái)檢驗(yàn)各自代表的兩個(gè)總體之間的差異u1-u2。檢驗(yàn)結(jié)果差異顯著說(shuō)明兩個(gè)總體有差異,是兩個(gè)不同的總體。
1. 假定條件兩個(gè)樣本是獨(dú)立的隨機(jī)樣本兩個(gè)總體都是正態(tài)分布若不是正態(tài)分布,可以用正態(tài)分布來(lái)近似(n1
30和n2
30)2
原假設(shè)
H0:
1-
2
=0;備擇假設(shè):H1:
1-
2
0檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為兩個(gè)總體方差都已知
(一)獨(dú)立樣本的平均數(shù)差異檢驗(yàn)
有兩種方法可用于制造某種以抗拉強(qiáng)度為重要特征的產(chǎn)品。根據(jù)以往的資料得知,第一種方法生產(chǎn)出的產(chǎn)品其抗拉強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差為8公斤,第二種方法的標(biāo)準(zhǔn)差為10公斤。從兩種方法生產(chǎn)的產(chǎn)品中各抽取一個(gè)隨機(jī)樣本,樣本容量分別為n1=32,n2=40,測(cè)得
x2=50公斤,
x1=44公斤。問(wèn)這兩種方法生產(chǎn)的產(chǎn)品平均抗拉強(qiáng)度是否有顯著差別?(
=0.05)例題
計(jì)算結(jié)果H0:
1-
2=0H1:
1-
2
0
=0.05n1=32,n2
=40臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:決策:結(jié)論:
拒絕H0有證據(jù)表明兩種方法生產(chǎn)的產(chǎn)品其抗拉強(qiáng)度有顯著差異Z01.96-1.96.025拒絕H0拒絕H0.025兩個(gè)總體方差都已知
(二)相關(guān)樣本的平均數(shù)差異檢驗(yàn)
相關(guān)樣本:兩個(gè)樣本的數(shù)據(jù)之間存在一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。***培訓(xùn)前培訓(xùn)后工人1:成績(jī)1工人1:成績(jī)2兩個(gè)總體方差都已知
(二)相關(guān)樣本的平均數(shù)差異檢驗(yàn)
1. 假定條件兩個(gè)樣本是相關(guān)樣本(相關(guān)系數(shù)r已知)兩個(gè)總體都是正態(tài)分布若不是正態(tài)分布,可以用正態(tài)分布來(lái)近似(n1
30和n2
30)原假設(shè):H0?
備擇假設(shè):H1?檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為~)()(22212121nnxxzssmm+---=2rs1s2nn(一)獨(dú)立樣本1、兩個(gè)總體方差相等。(1)假定條件兩個(gè)樣本是獨(dú)立的隨機(jī)樣本兩個(gè)總體都是正態(tài)分布兩個(gè)總體方差未知但相等
12=22(樣本方差差異不顯著)(2)假設(shè):原假設(shè)?備擇假設(shè)?(3)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量其中:2兩個(gè)總體方差未知
(
12、22未知)df=n1+n2-2
一個(gè)車間研究用兩種不同的工藝組裝某種產(chǎn)品所用的時(shí)間是否相同。讓一個(gè)組的10名工人用第一種工藝組裝該產(chǎn)品,平均所需時(shí)間為26.1分鐘,樣本標(biāo)準(zhǔn)差為12分鐘;另一組8名工人用第二種工藝組裝,平均所需時(shí)間為17.6分鐘,樣本標(biāo)準(zhǔn)差為10.5分鐘。已知用兩種工藝組裝產(chǎn)品所用時(shí)間服從正態(tài)分布,且s12=s22
。試問(wèn)能否認(rèn)為用第二種方法組裝比用第一中方法組裝更好?(
=0.05)例題(計(jì)算結(jié)果)H0:
1-
2
0H1:
1-
2>0
=0.05n1=10,n2
=8臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:決策:結(jié)論:
接受H0沒(méi)有證據(jù)表明用第二種方法組裝更好t0拒絕域0.051.74592、兩個(gè)總體方差不齊性(1)假定條件兩個(gè)樣本是獨(dú)立的隨機(jī)樣本兩個(gè)總體都是正態(tài)分布兩個(gè)總體方差未知但不相等
12
22(樣本方差差異顯著)(2)假設(shè):原假設(shè)?備擇假設(shè)?(3)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量自由度為df’兩個(gè)相關(guān)(配對(duì)或匹配,相關(guān)系數(shù)未知)樣本的均值檢驗(yàn)三、假設(shè)檢驗(yàn)中相關(guān)樣本的利用兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(配對(duì)樣本的t
檢驗(yàn))1. 檢驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)總體的均值配對(duì)或匹配重復(fù)測(cè)量(前/后)2. 利用相關(guān)樣本可消除項(xiàng)目間的方差3. 假定條件兩個(gè)總體都服從正態(tài)分布如果不服從正態(tài)分布,可用正態(tài)分布來(lái)近似(n1
30,n2
30)配對(duì)樣本的t
檢驗(yàn)
(假設(shè)的形式)假設(shè)研究的問(wèn)題沒(méi)有差異有差異總體1
總體2總體1<總體2總體1
總體2總體1>總體2H0mD
=0mD
0mD
0H1mD
0mD<0mD
>0注:Di=X1i-X2i
,對(duì)第i對(duì)觀察值配對(duì)樣本的t
檢驗(yàn)
(檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量)樣本均值樣本標(biāo)準(zhǔn)差自由度df
=nD
-1統(tǒng)計(jì)量【例】一個(gè)以減肥為主要目標(biāo)的健美俱樂(lè)部聲稱,參加其訓(xùn)練班至少可以使減肥者平均體重減重8.5公斤以上。為了驗(yàn)證該宣稱是否可信,調(diào)查人員隨機(jī)抽取了10名參加者,得到他們的體重記錄如下表:配對(duì)樣本的t
檢驗(yàn)
(例子)在
=0.05的顯著性水平下,調(diào)查結(jié)果是否支持該俱樂(lè)部的聲稱?訓(xùn)練前94.5101110103.59788.596.5101104116.5訓(xùn)練后8589.5101.5968680.58793.593102樣本差值計(jì)算表訓(xùn)練前訓(xùn)練后差值Di94.5101110103.59788.596.5101104116.58589.5101.5968680.58793.5931029.511.58.57.51189.57.51114.5合計(jì)
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