两个大样本均数比较方法的评价

1在两样本均数比较的t检验中

一、选择题 1．在两样本均数比较的t 检验中，无效假设是（ ）。 A.两样本均数不等 B.两样本均数相等 C.两总体均数不等 D.两总体均数相等 E.样本均数等于总体均数 2．两样本均数比较的t 检验，差别有统计意义时，P 越小，说明（ ）。 A.两样本均数差别越大 B.两总体均数差别越大 C.越有理由认为两总体均数不同 D.越有理由认为两样本均数不同 E.越有理由认为两总体均数相同 3．正态性检验，按α=0.10水准，认为总体服从正态分布，此时若推断有错，其错误的概率（ ）。 A.大于0.10 B.小于0.10 C.等于0.10 D.等于β，而β未知 E.等于1–β，而β未知 4．以下检验方法除 外，其余均属非参数方法。 A. t 检验 B. H 检验 C. M 检验 D. 2χ检验 E. 符号秩和检验 5．两小样本定量资料比较的假设检验，首先应考虑 。 A. 用t 检验 B. 用秩和检验 C. t 检验与秩和检验均可 D. 资料符合t 检验还是秩和检验的条件 E. 2χ检验 6．在作两样本均数比较时，已知1n 、2n 均小于30，总体方差不齐且呈极度偏峰的资料宜用 。 A. 't 检验 B. t 检验 C. u 检验 D. 秩和检验 E. 't 检验与秩和检验均可 7．三组比较的秩和检验，样本例数均为5，确定P 值应查 。 A. 2χ界值表 B. H 界值表 C. T 界值表 D. M 界值表 E. 以上均不可 二、简答题 1．成组t 检验的应用条件是什么？如何判断？ 2．成组t 检验的应用条件不满足时，如何比较两样本？ 3. 秩和检验有哪些优缺点？ 4．两组或多组有序分类资料的比较，为什么宜用秩和检验而不用2χ检验？

统计-完全随机设计资料的方差分析(多个样本均数间的两两比较)

单因素多个均数比较的方差分析（完全随机设计资料的方差分析） 方差分析的基本思想是： 将全部观察值的总变异按影响实验结果的诸因素分解为若干部分变异，构造出反映各部分变异作用的统计量，之后构造假设检验统计量F,实现对总体均数的判断。 方差分析的应用条件：各样本相互独立，且均来自总体方差具有齐性的正态分布。 完全随机设计是一种将研究对象随机地分配到处理因素各水平组的单因素设计方法。其研究目的是推断处理因素不同水平下的试验结果的差异有否统计学意义，即该处理因素是否对试验结果有本质影响。 下面以一个实例来说明完全随机设计方差分析的基本思想和假设检验步骤。 例： 为研究烫伤后不同时期切痂对肝脏ATP(u/L)含量的影响，将30只大鼠随机分3组，每组10只，分别接受不同的处理，试根据下表资料说明大鼠烫伤后不同时期切痂对其肝脏的ATP(u/L)含量是否有影响？ 大鼠烫伤后不同时期切痂肝脏ATP含量(u/L) 烫伤对照组24h切痂组96h切痂组合计 7.76 11.14 10.85

7.71 11.60 8.58 8.43 11.42 7.19 8.47 13.85 9.36 10.30 13.53 9.59 6.67 14.16 8.81 11.73 6.94 8.22 5.78 13.01 9.95 6.61 14.18 11.26 6.97 1 7.72 8.68 合计（∑X）80.43 127.55 92.49 300.47（∑∑X ij） 例数（n）10 10 10 30（N） 均数（X）8.04 12.76 9.25 10.02 平方和（∑X2）676.32 1696.96 868.93 3242.21(∑∑X ij2) 1.建立检验假设，确定检验水准： H0：u1=u2=u3,3个总体均数全相等,即3组大鼠肝脏的ATP含量值无差别；H1：u1,u2,u3，3个总体均数不相等.即3组大鼠肝脏的ATP含量值有差别； a=0.05 2.计算检验统计量并列出方差分析表： ①.计算离均数差平方和SS：首先计算每一组的合计、均数、平方和，再计算综合计数（∑X ij2），由表得： ∑∑X ij=300.47 ∑X ij2=3242.21 N=30 总的离均数差平方和SS总=∑X ij2 － (∑X ij)2 n = 3242.21－ 300.472 30 = 232.8026

多个样本均数比较的方差分析

多个样本均数比较的方差分析 第一节 方差分析的基本思想及应用条件 一、方差分析的基本思想 1. 总变异:所有测量值之间总的变异程度 2. 组间变异：各组均数与总均数的离均差平方和，反映间的变异程度 存在组间变异的原因： ?随机误差（个体变异和测量误差） ?不同处理（处理的不同水平）效果的差异 3. 组内变异：同一组内各测量值Xij与其所在组均数的差值的平方和，反映组内个体的变异程度。 存在组间变异的原因： ?随机误差（个体变异和测量误差） ?不同处理的不同效果 存在组内变异的原因： ?随机误差 方差分析的检验统计量：F值 ◆组间变异：随机误差和处理的效应 ◆组内变异：随机误差 ◆F值越接近于l，越没有理由拒绝H0；反之，F值越大， 拒绝H0的理由越充分。

◆当H0成立时，F统计量服从F分布。 ◆根据分子自由度ν1和分母自由度ν2，查出特定显著性 水准下F分布的界值，作为判断统计量F值大小的标准。 ◆根据计算的统计量F值与F界值的相对大小，决定H0 成立的可能性。 方差分析的基本思想 将总变异分解为两个（如组间变异和组内变异）或多个部分，除随机误差外，各个部分的变异可由某个因素的作用加以解释。通过比较不同来源的变异（均方），借助F 分布做出统计推断。若F值大于某个临界值，表示处理组间的效应不同；若F值接近甚至小于某个临界值，表示处理组间效应相同(差异仅仅反映随机误差)。 不同设计类型方差分析的基本思想相同：将处理间平均变异与误差平均变异比较。 不同设计类型方差分析的变异分解项目不同，应结合实际选择具体的方差分析方法 二、方差分析的应用条件 各样本是相互独立的随机样本，均服从正态分布； 相互比较的各样本的总体方差相等，即具有方差齐性（homogeneity of variance）。 第二节