率水平, 由样本统计量计算出一个适当的区间作为未知总体参数真值所在的范围,称为区间估计。称此概率水平为可信度或置信度,也可称为可信水平,或置信水平。所估计的区间称为可信区间或置信区间,区间的端点称为可信限。(P2,L16)? ? 可信区间的大小与样本含量及可信度的大小有关,一般地说,随着可信度的加大,可信区间也加大,随着样本含量的加大,可信区间缩小。(P2,-L7)Р假设检验又称显著性检验,先对总体的参数或分布作出某种假设,假设有两种(1)检验假设用H0表示,(2)对立假设或备择假设用H1表示,H0与H1是相互联系、相互对立的假设。然后选择适当的样本统计量,进行统计推断,究竟是拒绝H0,还是不拒绝H0。? 其基本步骤为: ? (1)建立H0,H1。? (2)选择合适的统计检验方法,计算统计量。? (3)根据检验统计量的分布,计算概率P值,或者根据其临界值表,决定P的大小。(P2,-L4)РP值是H0成立的情况下,由于抽样误差得到的样本之差异大于等于计算出的统计量的概率。? 如果P>0.05,结论为差异无统计学意义;? 如果P≤0.05,结论为差异在=0.05水平上有统计学意义。? 如果P≤0.01,结论为差异在=0.01水平上有统计学意义。Р单侧检验和双侧检验与假设检验的目的有关。? 当H0: μ1=μ2 ,H1: μ1≠μ2时,就是双侧检验;? 当H0: μ1=μ2 ,H1: μ1>μ2或H1: μ1<μ2时,就是单侧检验。(P4,L19)? 其主要区别在备择假设H1上面。? 如果H1: μ1≠μ2时就用到二侧(即μ1>μ2 ,或μ2>μ1);如果μ1>μ2就只用到一侧。如t值表中由于 t分布左右对称,双侧的概率P就是单侧概率P之二倍,单侧概率P较小, 故易于产生拒绝H0之统计推断。因而单侧检验如果误认为是双侧的,就不易拒绝H0;而双侧检验如误用单侧就较易拒绝H0了。
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