不同群体的差异比较抽样调查课件.ppt

关于不同群体的差异比较抽样调查
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第一节 假设检验概述
主要内容
掌握假设检验的概念、基本思想和步骤；
熟悉假设检验的分类；假设检验的两类错误和注意事项；正态性检验的原理和方法；
了解假设检验的思维方法和数据转换的方法。
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、基本思想和步骤
1、假设检验的原因
由于个体差异的存在，即使从同一总体中严格的随机抽样，X1、X2、X3、X4、、、，不同。
因此，X1、X2 不同有两种（而且只有两种）可能：
（1）分别所代表的总体均数相同，由于抽样误差造成了样本均数的差别。
（2）分别所代表的总体均数不同。
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2、假设检验的目的
判断是由于何种原因造成的不同，以做出决策。

假设检验是用小概率事件原理做逻辑判断的一种思想方法：
通过统计学的计算分析，在某个假设（H0)条件下，，而在实际的研究中，一次抽样就发生了事件A,那么研究者就认为所做假设（H0)不成立。
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假设检验的基本思想类似于逻辑论证的反证法。
它的程序是在检验一个假设是否成立时，先假定这个假设成立，如果由此导出一个不合理的现象（出理了小概率事件），就拒绝这个假设；如果没有导出不合理的现象（未出理小概率事件），则不能拒绝原来假设。
数学中逻辑论的反证法是由假设推导出与公理、定理或已知条件相矛盾的结论。从而推翻假设。
统计中的假设检验则是由假设推出一个概率事件（并不是绝对矛盾）而拒绝假设。
从这里也看拒绝假设还是一个犯错误的概率。只是这个概率很小而已。
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一、建立假设
二、确定检验水准
三、选择统计分析方法及计算统计量
四、求p值
五、做统计结论
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一、建立假设
假设有两种：
，记做H0(假设比较的样本来自相同的总体，它们的差别仅是由于抽样误差引起）
，记做H1，即假设比较的样本的差别不是抽样误差引起的，而是来自不同的总体。
如：
H0:

H1:
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二、确定检验水准
检验水准，用希腊字母α 表示。
显著性水平()就是我们用来区分大概率事件和小概率事件的标准，是人为规定的。当某事件发生的概率小于时，则认为该事件为小概率事件，是不太可能发生的事件。通常  或 。
α为犯第一类错误的概率，第一类错误即为拒绝了实际上成立的H0。
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三、选择统计方法和计算统计量
根据资料的类型选择选择不同的统计方法，并计算不同的统计量。
如两个样本均数的假设检验，样本均数与总体均数的假设检验选用t检验法，计算t值
多个均数的假设检验，选用方差分析，计算F值
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四、求p值
意义：如果总体状况和H0一致，样本信息支持H0的概率。具体来说：
如果H0成立，抽得现有样本差别的概率P,亦就是现有样本差别是由于抽样原因引起的概率P。
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