
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
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文檔簡介
第六章參數(shù)的假設(shè)檢驗
由樣本對總體作統(tǒng)計推斷,除了參數(shù)估計還有假設(shè)檢驗,即對總體提出某種假設(shè),然后根據(jù)樣本統(tǒng)計值對該假設(shè)是否成立進行檢驗。對總體可以提多方面的假設(shè),相應(yīng)地就需進行多方面的檢驗。當(dāng)對總體參數(shù)提出的假設(shè)(如:總體參數(shù)是否等于某一個值、兩個總體的參數(shù)是否有差異…)進行檢驗時,就稱作總體參數(shù)的假設(shè)檢驗。
一、假設(shè)檢驗的基本原理
我們假設(shè)事件A是小概率事件(即在一次試驗中它幾乎是不可能出現(xiàn)的)如果在一次試驗中事件A卻出現(xiàn)了,這時我們就會拒絕(推翻)假設(shè),作出“A不是小概率事件”的結(jié)論;如果在一次試驗中事件A果真沒出現(xiàn),這時我們就接受假設(shè),作出“A是小概率事件”的結(jié)論。
注意:因為我們假設(shè)事件A是小概率事件(并非必然事件或不可能事件),所以上面兩種結(jié)論都有犯錯誤的可能性。
例某校一個班進行比奈智力測驗,=106,班級人數(shù)n=50,該測驗常模0=100,0=16。該班智力水平1(不是這一次測驗結(jié)果)是否與常模水平有顯著差異?
1、對參數(shù)提出假設(shè)
H1
:10
(1100)(該班智力水平確實與常模有差異)這個假設(shè)稱為研究假設(shè),即希望證實的假設(shè),但我們只是假設(shè)10
,沒有假設(shè)1
等于多少,無法直接檢驗它。
H0:1=0
(1
=100)
(該班智力水平與常模沒有差異)這個假設(shè)稱為虛無假設(shè)或零假設(shè),它是統(tǒng)計直接檢驗的對象
H0為真則H1為假H0為假則H1為真(類似于反證法)
2、確定H0成立的情況下的抽樣分布
本例的抽樣分布是正態(tài)分布,其均值1=0=100
標(biāo)準(zhǔn)誤
3、確定允許檢驗結(jié)論犯錯誤的概率(稱作顯著水平)本例設(shè)=0.05
4、根據(jù)將的抽樣分布劃分出接受H0和拒絕H0兩個區(qū)域
5、確定(查表)H0接受域與拒絕域的臨界值
根據(jù)條件將的分布轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布或其它布,查表得到臨界值。本例查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表得Za/2=
1.96
6、把實得的Z與查表得到的臨界值Za/2比較
實得值大于臨界值屬于小概率事件,一旦真的發(fā)生則拒絕H0,若實得值小于臨界值則接受H0
本例Z>Za/2
結(jié)論:拒絕H0即該班智力水平與常模差異顯著此結(jié)論犯錯誤的概率P<0.05
7、假設(shè)檢驗中的兩類錯誤
在檢驗中如果接受
H0
,則意味拒絕H1這時也有犯錯誤的可能。
H0為真時卻被拒絕,稱棄真錯誤或錯誤(I型錯誤);H0為假時卻被接受,稱取偽錯誤或
錯誤(II型錯誤)假設(shè)檢驗中各種可能結(jié)果的概率接受H0拒絕H0H0為真1-(正確決策)(棄真錯誤)H0為偽(取偽錯誤)1-(正確決策)(1)與是兩個前提下的概率。即是拒絕原假設(shè)H0時犯錯誤的概率,這時前提是H0為真;是接受原假設(shè)H0時犯錯誤的概率,這時前提是H0為偽。所以+不等于1。(2)對于固定的n,與一般情況下不能同時減小。對于固定的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,“棄真”概率和“取偽”概率不能同時減少,一個減少,另一個就增大。(3)要想減少與,一個方法就是要增大樣本容量n。7、單側(cè)檢驗和雙側(cè)檢驗1、雙側(cè)檢驗(雙尾)指只強調(diào)差異而不強調(diào)方向性的檢驗2、單側(cè)檢驗(單尾):強調(diào)某一方向性的檢驗。左側(cè)檢驗右側(cè)檢驗單側(cè)檢驗和雙側(cè)檢驗的拒絕區(qū)域和接受區(qū)域單側(cè)檢驗雙側(cè)檢驗二、單總體均值的檢驗從一個總體中抽樣,在樣本平均數(shù)及其抽樣分布的基礎(chǔ)上,對是否與某個給定值有差異進行的檢驗稱單總體均值的檢驗。
1、總體正態(tài)分布、總體方差已知
前例即屬于這種情況。再舉一例:
有人研究早期教育對兒童智力發(fā)展的影響,從受過良好早期教育的兒童中隨機抽取70人進行韋氏兒童智力測驗(0=100,0=15)結(jié)果=103.3,能否認(rèn)為受過良好早期教育的兒童智力高于一般水平。解:由題意,應(yīng)該用單側(cè)假設(shè)(總體正態(tài)分布)。建立假設(shè):2、總體正態(tài)分布、總體方差未知
這種情況與“總體方差已知”時的不同在于:對樣本平均數(shù)進行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換時服從t分布,即
這時確定H0成立條件下?lián)^域與接受域的臨界值時要查t分布表。
例:某心理學(xué)家認(rèn)為一般汽車司機的視反應(yīng)時平均175毫秒,今隨機抽取37名司機進行測定,結(jié)果平均180毫秒、標(biāo)準(zhǔn)差24毫秒。能否根據(jù)測定結(jié)果否定該心理學(xué)家的結(jié)論(假設(shè)人的視反應(yīng)時符合正態(tài)分布)3、總體非正態(tài)分布
(1)大樣本(n>30)
(2)小樣本(n<30)一般不能進行檢驗
例
某省進行數(shù)學(xué)競賽,結(jié)果分?jǐn)?shù)的分布不是正態(tài),總平均分43.5。其中某縣參加競賽的學(xué)生169人,=45.1,
S=18.7,
該縣平均分與全省平均分有否顯著差異小結(jié)
假設(shè)
總體正態(tài)方差s2已知,Z檢驗
總體正態(tài),方差s2未知,t檢驗
H0
H1
臨界值
拒絕H0
臨界值
拒絕H0
雙側(cè)檢驗
m1
=m0
m1
≠
m0
Za/2
|Z|>Za/2
ta/2(n-1)
|t|
>ta/2(n-1)
m1≤
m0
m1
>m0
Za
Z>Za
ta(n-1)
t
>ta(n-1)
單側(cè)檢驗
m1≥
m0
m1
<
m0
-Za
Z<-Za
-ta(n-1)
t
<
-ta(n-1)
注:當(dāng)總體不是正態(tài)分布時,如果樣本容量n≥30,可以考慮用
n-1SXZ0'm-=來做檢驗
三、兩個總體均值差異的檢驗
(一)兩個總體都是正態(tài)分布且總體方差都已知
這時的假設(shè)為
當(dāng)Z>Za/2時,拒絕H0(P<0.05)
例某地區(qū)的六歲兒童中隨機抽取男生30人,其平均身高為114cm,抽取女生27人,平均身高112.5cm。根據(jù)以往資料,該區(qū)六歲男女兒童身高的標(biāo)準(zhǔn)差:男童為5cm,女童為6.5cm,問該區(qū)六歲男女兒童身高有無顯著差異?(=0.05)(二)兩個總體都是正態(tài)分布且總體方差都未知
這種情況的檢驗與前面情況(一)的原理及過程基本相同,只是統(tǒng)計量不再是正態(tài)分布而是t分布在這種條件下又分兩種情況:
1、兩個總體方差雖未知,但相等
由于=n
也有
例在一項關(guān)于教學(xué)方法的研究中,實驗組采用啟發(fā)探究法,對照組采用傳統(tǒng)講授法教學(xué)。后期統(tǒng)一測試。結(jié)果:實驗組10人平均成績?yōu)?9.9,標(biāo)準(zhǔn)差為6.640;對照組9人平均成績?yōu)?0.3,標(biāo)準(zhǔn)差為7.272。問:啟發(fā)探究法是否優(yōu)于傳統(tǒng)講授法(設(shè)實驗組和對照組的總體方差一致)
H0:μ1≤μ2
H1:μ1>μ2
例:在一項關(guān)于反饋對知覺判斷影響的研究中,將被試隨機分成兩組,其中實驗組60人(每次判斷后將結(jié)果告訴被試),判斷的平均值80,標(biāo)準(zhǔn)差18;對照組52人(每次判斷后不讓被試知道結(jié)果),這組的平均值73,標(biāo)準(zhǔn)差15。設(shè)實驗組與對照組的總體方差一致,問:反饋對知覺判斷是否有影響
2、兩個總體方差未知,且不相等
這時用近似t檢驗(盡量取n1=n2)
這時自由度不是(2n-2)而是(n-1)
例(教育例5-7改為n1=n2)
(三)兩個總體都不是正態(tài)分布
大樣本(n>30)時可進行近似
Z檢驗
(四)二維總體的均值差異檢驗
1、兩個總體方差已知2、兩個總體方差未知
自由度n-1
例(心理8-11)(教育5-9)四、兩個總體均值差異的估計
兩個總體均值經(jīng)檢驗差異顯著時,并不意味它們之間差異非常大。若對它們之間差異究竟有多大感興趣,可以對其進行區(qū)間估計。
1、兩總體方差已知
1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間為:
2、兩總體方差未知
1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間為:例(前面已檢驗過)在一項關(guān)于教學(xué)方法的研究中,實驗組采用啟發(fā)探究法,對照組采用傳統(tǒng)講授法教學(xué)。后期統(tǒng)一測試。結(jié)果:實驗組10人平均成績?yōu)?9.9,標(biāo)準(zhǔn)差為6.640;對照組9人平均成績?yōu)?0.3,標(biāo)準(zhǔn)差為7.272。求實驗組與對照組總體差異的95%置信區(qū)間(設(shè)實驗組和對照組的總體方差一致)五、其它總體參數(shù)的檢驗
(一)總體比例的檢驗
由于樣本比例的抽樣分布較難近似正態(tài)分布,一般對樣本比例進行檢驗時利用卡方檢驗(第十章)(二)總體方差的檢驗
1、單總體方差的檢驗(第十章)
2、兩個總體方差之間差異的檢驗(方差齊性檢驗)
若兩個總體方差相等,則,應(yīng)當(dāng)在1附近變動,如果這個比值過大或過小,就要拒絕
服從F分布,即也可簡化為前例在一項關(guān)于教學(xué)方法的研究中,實驗組采用啟發(fā)探究法,對照
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