统计学P值的意义
P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著，P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。
结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，P值为结果可信程度的一个递减指标，
P值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关
联的可靠指标。P值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如
P=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。在许多研究领域，0.05的P 值通常被认为是可接受错误的边界水平。
P值的统计学意义
统计学意义（P值） 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，P值为结果可信程度的一个递减指标，P值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。P值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如P=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。 如何判定结果具有真实的显著性 在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生P值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥P>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥P≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。 所有的检验统计都是正态分布的吗 并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、F检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。 在假设检验中，由于随机性我们可能在决策上犯两类错误，一类是假设正确，但我们拒绝了假设，这类错误是“弃真”错误，被称为第一类错误；一类是假设不正确，但我们没拒绝假设，这类错误是“取伪”错误，被称为第二类错误。一般来说，在样本确定的情况下，任何决策无法同时避免两类错误的发生，即在避免
教育统计学
0055《教育统计学》2016年12月期末考试指导 一、考试说明 （一）说明 考试为开卷考试，考试题型为撰写论文，主要考察对四种分析方法的应用分析能力，考试时随机抽取一种方法考核，试卷满分为100分，考试时间90分钟，考试时可携带相关资料。 （二）论文选题及内容要求 1、论文选题为教学课件讲授内容中的如下知识点： （1）应用独立样本T检验方法进行数据统计分析的研究。（字数不限） 根据试卷中提供的数据和分析结果，进行讨论：差异与显著性差异的关系。 a. 讨论包括：本题所使用的数据统计分析方法的解释说明、结果分析和解释等2部分。 b. 解释为什么均值差异要分辨显著与不显著，为什么会出现有很大差异却不显著的现象。 （2）应用协方差分析方法进行数据统计分析的研究。（2000字左右） 在问题提出部分需要说明协变量（至少要有1个）的选择理由，采用自己虚拟的数据来阐述研究方法和结论解释。 （3）应用卡方检验统计分析方法进行数据统计分析的研究。（字数不限） 期望分布1(%) 53 13 11 6 14 3 总计：100% 实际分布2(%) 44 11 15 5 16 9 总计：100% 根据试卷提供的数据，分析模拟结果，注重解释所研究问题为什么要选择卡方检验的研究方法，并对统计分析结果做解释和讨论。 （4）应用偏相关分析方法进行数据统计分析的研究（2000字左右） 在问题提出部分必须说明中介变量（或称为桥梁变量）的判定与选择理由，采用自己虚拟
的数据来阐述研究方法和结论解释。 2、论文结构包括：问题提出，研究意义，实验过程，使用的数据统计分析方法，结论分析等5部分。 3、研究中使用的数据一律采用考生自己虚拟的数据，只注重研究问题的价值和意义，为什么选择这样的研究方法和统计分析结果的解释和讨论。 4、考试采取随机抽题的方式，随机抽取其中的一个选题考试（即一套试卷），考试期间仅允许携带平时个人研究撰写（手写）的资料（不允许电子打印版及手写复印版）、教材（教育统计学和数据统计分析与实践SPSS for Windows），不允许带其他材料。 5、学生将研究论文写在学院的统一考试答题纸上，要求字迹工整。考试结束后现场密封答题随期末试卷一同寄回学院批改。 二、论文大纲 （一）问题提出 这部分首先需要阐述研究问题提出的背景，其次是说明研究问题，以及具体研究的问题维度，最好是能结合自己工作的实践确定问题。 例如： （二）研究意义 研究问题必须具有明确的意义和研究价值，该部分主要描述通过这项研究，能获得什么样的价值，对什么有意义、有价值，研究的意义应当扎根于社会问题、教育问题或者是国民经济有关的问题。 （三）实验过程 这部分内容包括： 1. 被试的选取及样本的大小和特征； 2. 对被试采用的测试是：问卷、访谈、行为观察还是系统测试； 3. 在考题指定的研究方法中，相应的变量（如协变量、中介变量）是什么？有几个？对变
浅谈我对统计学的认识
浅谈我对统计学的认识 摘要：在经历了一个学期的学习之后，我们对《统计学》的学习也来到了最后的阶段。在这一个学期的学习中，有很多感想，也有很多收获。虽然课程有些枯燥，但无疑的是，我们掌握了统计学这门实用的工具，在我们未来的人生中，也必将会运用这个工具，陪伴我们前行。 关键字; 科学统计计算机发展 一，对统计学的认识 在学习统计学之前，我一直把统计学看成另外一种数学——也就是文科生的梦靥。虽然在很多方面统计学和数学存在着紧密联系，例如统计中会用大量的数学工具，所以为了掌握它，你必须要复习一下相关的数学知识，这样才能在学习中灵活运用。但是它和数学在某些方面也会存在很大的不同。在我看来，统计学更加地贴近实际，因此我们在学习中必须紧密联系到它的现实意义，在统计过后，我们还必须理解分析出来的数据所具有的实际的经济意义，这样才算是完成了整个统计的过程。希望在这个统计学的课程完成之后，在未来的学习或者是工作中，我能够运用统计学的知识，提高我的学习和工作效率及水平，让我能够成为一个更加符合社会需求的人才！ 二，统计学的概述 统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。这里，研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划，抽样调查是搜集资料的过程，统计推断是分析资料的过程。显然统计的主要功能是推断，而推断的方法是一种不完全归纳法，因为是用部分资料来推断总体。统计学是通过数据来进行分析和推断的。因此，统计研究的基础是数据。这些数据的特点是，对于每一个数据而言，都具有不确定性，我们需要抽取一定数量的数据，才可能从中获取信息。因此，统计学的研究依赖于对数的感悟，甚至是对一堆看似杂乱无章的数的感悟。通过对数据的归纳整理、分析判断，可以发现其中隐藏的规律。因为可以用各种方法
学习教育统计的意义与描述统计的应用
《教育统计与SPSS》作业一 论学习教育统计学的意义及描述统计的应用 姓名：张晓婷 学号：150401041231 班级：15级教本二班
论学习教育统计学的意义及描述统计的应用 一、学习教育统计学的意义 教育统计学的定义为“运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学。”研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育实验等途径所得到的各类资料，并且以此做为依据进行科学地推断，从而揭示出蕴含在教育现象里的客观规律，是它的主要任务。 （一）教育统计学对于在教育工作者中普及教育统计的知识和技能，改变现有的教育科学研究面貌，发展我国的教育科学，将起到重要的作用。其具体作用有： ①成为党和政府了解教育现状、指定教育政策、指导教育工作的，使得教育行政工作科学化的有效工具。教育统计是认识教育现象的有力武器、有效工具。我们要发展好教育，提高教育质量必须要按照教育的客观规律办事。任何事物都是发展变化的，教育也不例外。因此，研究教育要运用好教育统计学知识，根据质量和数量的辩证统一规律，从数量上来了解教育情况，进行分析，这是是探索和认识教育客观规律的有效办法。 ②学习教育统计学,能够帮助教育科研工作者正确运用统计方法去处理教育实验中所取得的数据，以提高科学研究的质量。我们要发展教
育，搞好教育，必须要进行必要的教育实验，以建立我们自己的教育科学,要有所创新,摸索出社会主义条件下的教学教育规律。 ③掌扭教育统计方法,可以帮助教师正确地比较学生的学习成统的好坏,进行教学质量分析。在分析学生成绩时,运用统计方法把原始分数化为标准分数,再进行比较才准确、科学、可靠。 ④帮助我们了解理代教育研究文献,提高教育科学理论水平。如果不理解教育统计的专门术语的含义,不懂得教育统计的运算方法,就难以看懂别人科学研究的成果,更谈不上从中吸取间接经验。 （二）教育统计学作为具体科学的方法论学科,在教学、管理及教育研究中具有重要意义。其表现为： ①教育统计是正确评价学生群体的学习状况,提高教育教学能力的科学手段。教师要对学生的学习成绩进行考核,对自己的教学效果进行评价,必定要用到教育统计学。 ②教育统计是提高教育管理质量的重要手段。教育管理中，在定量分析的基础上进行定性分析，才能做好管理工作,就要掌握管理对象的各方面情况。 ③教育统计是从事教育科学研究不可缺少的手段。教育科学研究主要是围绕着人心理发展进行的,这就需要对研究对象进行精确的测量、统
统计学的重要性
统计学介绍 统计学以概率论为基础的方法论学科，它在几乎所有的领域里面都具有重要的应用，统计学知识理论就像我们日常使用的电脑一样必不可少，是现代高级人才必备一种素质，在现代社会中没有统计学知识的人就如同一“文盲”. 统计学在人类活动当中举足轻重. 统计学在工业、商业、贸易、物理学、化学、经济学、数学、生物学、植物学、心理学、天文学等等方面都扮演重要的角色, 因此统计学的应用非常广泛，几乎涵盖每一个领域，下面我们来具体看一下它能运用在哪些方面. 1. 统计学将帮助您成为一位成功的商人. 成功的商人必须能够快速准确做出决策. 如果你知道客户需要什么，那么你就知道该生产什么，生产多少. 统计学将能帮助你制定生产计划，同时也能帮助你有效地检验产品质量, 它能让你在关于企业地理位置、产品营销、金融资源等问题上做出正确的决定. 1)Business: Statistics play an important role in business. A successful businessman must be very quick and accurate in decision making. He knows that what his customers wants, he should therefore, know what to produce and sell and in what quantities. Statistics helps businessman to plan
production according to the taste of the costumers, the quality of the products can also be checked more efficiently by using statistical methods. So all the activities of the businessman based on statistical information. He can make correct decision about the location of business, marketing of the products, financial resources etc… 2. 如果你想在经济学方面有所发展，那万万是离不开统计学的. 经济学在很大程度上依赖于统计学，国民收入帐户对于经济学家和管理者来说是具有多重目的性的指标，统计学是建立这些帐户的基础. 在经济学的研究中统计学方法被用来收集、分析数据，并作出检验假设. 统计学的方法可以用来研究供求关系，进出口，通货膨胀，人均收入等等问题的研究都离不开统计学. (2) In Economics: Statistics play an important role in economics. Economics largely depends upon statistics. National income accounts are multipurpose indicators for the economists and administrators. Statistical methods are used for preparation of these accounts. In economics research statistical methods are used for collecting and analysis the data and testing hypothesis. The relationship between supply and demands is studies by statistical methods, the imports and exports, the inflation rate, the per
统计学重点知识点
基本统计方法 第一章 概论 1. 总体（Population ）：根据研究目的确定的同质对象的全体（集合）；样本（Sample ）：从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。 2. 参数（Parameter ）：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量（Statistic ）：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。 3. 统计资料分类：定量（计量）资料、定性（计数）资料、等级资料。 第二章 计量资料统计描述 1. 集中趋势：均数（算术、几何）、中位数、众数 2. 离散趋势：极差、四分位间距（QR =P 75-P 25）、标准差（或方差）、变异系数（CV ） 3. 正态分布特征：①X 轴上方关于X =μ对称的钟形曲线；②X =μ时，f(X)取得最大值；③有两个参数，位置参数μ和形态参数σ；④曲线下面积为1，区间μ±σ的面积为68.27%，区间μ±1.96σ的面积为95.00%，区间μ±2.58σ的面积为99.00%。 4. 医学参考值范围的制定方法：正态近似法：/2X u S α±；百分位数法： P 2.5-P 97.5。
第三章 总体均数估计和假设检验 1. 抽样误差（Sampling Error ）：由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。抽样误差不可避免，产生的根本原因是生物个体的变异性。 2. 均数的标准误（Standard error of Mean, SEM ）：样本均数的标准差，计算公式： X σσ=误差的大小。 3. 降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n ；②通过设计减少S 。 4. t 分布特征： ①单峰分布，以0为中心，左右对称； ②形态取决于自由度ν，ν越小，t 值越分散，t 分布的峰部越矮而尾部翘得越高； ③当ν逼近∞,X S 逼近X σ, t 分布逼近u 分布，故标准正态分布是t 分布的特例。 5. 置信区间（Confidence Interval , CI ）：按预先给定的概率（1-α）确定的包含总体参数的一个范围，计算公式：/2,X X t S αν±或/2,X X u S αν±。95%CI 含义：从固定样本含量的已知总体中进行重复抽样试验，根据每个样本可得到一个置信区间，则平均有95%的置信区间包含了总体参数。 6. 假设检验的基本原理：小概率反证法的思想。 ①反证法：从问题的对立面(H 0)出发间接判断要解决的问题(H 1)
T检验、F检验和统计学意义(P值或sig值)
T检验、F检验和统计学意义（P值或sig值） 1.T检验和F检验的由来 一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。 F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。 2. 统计学意义（P值或sig值） 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 3. T检验和F检验 至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。 举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。 两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？ 会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？ 为此，我们进行t检定，算出一个t检定值。 与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。 若显著性sig值很少，比如<0.05(少於5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。虽然还是有5%机会出错(1-0.05=5%)，但我们还是可以「比较有信心」的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，简言之，总体应该存在著差异。 每一种统计方法的检定的内容都不相同，同样是t-检定，可能是上述的检定总体中是否存在差异，也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值。 至於F-检定，方差分析(或译变异数分析，Analysis of V ariance)，它的原理大致也是上面说的，但它是透过检视变量的方差而进行的。它主要用于：均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of V ariances)检验等情况。 4. T检验和F检验的关系 t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方
统计与统计学含义
统计与统计学的含义 学习统计学，首先应该明确什么是“统计”。 “统计”一词有三种含义： 统计数据——反映客观现象数量方面的数据资料 统计工作——收集、整理、分析统计数据的实践活动 统计学——收集、分析、表述和解释数据的科学(不列颠百科全书的定义) 统计学:收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学 1. 收集数据：取得数据 2. 处理数据：整理与图表展示 3 分析数据：利用统计方法分析数据 4数据解释：结果的说明 5得到结论：从数据分析中得出客观结论 统计学与数学的区别 （1）数学研究的是抽象的数量规律性，而统计学研究的是具体的、实实在在的数量规律性。数学研究的是没有量纲或单位的数，而统计学研究的是有具体实物内容或计量单位的数据。（2）数学研究使用的是纯粹的演绎，而统计学是演绎与归纳相结合，且占主导地位的是归纳。 数学家可以端坐家中，凭借纸笔和聪明的大脑，从假设的命题出发而推导出漂亮的结果。而统计学家则必须深入实际收集数据，才能有所作为，没有大量数据的归纳，统计学家就得不出任何有益的结论。 统计研究的过程 实际问题收集数据整理数据分析数据解释数据实际问题 统计学的分类 数理统计学：是以概率论为基础，对统计数据数量关系的模式加以解释，对统计原理和方法给予数学的证明。 应用统计学：是数理统计原理和方法在各个领域的应用。 统计在商务和经济中的应用 1会计 2财务 3市场 4生产 5经济 1.1.2什么是教育统计学 教育统计学的概念：属于应用统计学类别，是运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学。 主要任务： 研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育实验等途径所获得的数字资料，并以此为依据，进行科学推断，从而揭示蕴含在教育现象中的客观规律。
统计学T检验的意义
统计学T检验的意义（P值或sig值） 1.T检验和F检验的由来 一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。 F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。 2. 统计学意义（P值或sig值） 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 3. T检验和F检验 至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。 举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。 两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？ 会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？ 为此，我们进行t检定，算出一个t检定值。 与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。 若显著性sig值很少，比如<0.05(少於5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。虽然还是有5%机会出错(1-0.05=5%)，但我们还是可以「比较有信心」的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，简言之，总体应该存在著差异。 每一种统计方法的检定的内容都不相同，同样是t-检定，可能是上述的检定总体中是否存在差异，也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值。 至於F-检定，方差分析(或译变异数分析，Analysis of Variance)，它的原理大致也是上面说的，但它是透过检视变量的方差而进行的。它主要用于：均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验等情况。 4. T检验和F检验的关系 t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方
应用统计学的意义 和应用
现代人有必要学好统计学知识吗？为什么？举例说明。 什么事统计学 统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。 当今社会的发展情况 从全球范围看，当前世界正在经历一场革命性的变化。正在全球展开的信息和信息技术革命，正以前所未有的方式对社会变革的方向起着决定作用，其结果必定导致信息社会在全球的实现。具体表现为，首先，在生产活动的范围广泛的工作过程中，引入了信息处理技术，从而使这些部门的自动化达到一个新的水平；其次，电讯与计算机系统合而为一，可以在几秒钟内将信息传递到全世界的任何地方，从而使人类活动各方面表现出信息活动的特征；最后，信息和信息机器成了一切活动的积极参与者，甚至参与了人类的知觉活动、概念活动和原动性活动。在此进展中，信息／知识正在以系统的方式被应用于变革物质资源，正在替代劳动成为国民生产中“附加值”的源泉。这种革命性不仅会改变生产过程，更重要的是它将通过改变社会的通讯和传播结构而催生出一个新时代、新社会。在这个社会中，信息/知识成了社会的主要财富，信息/知识流成了社会发展的主要动力，信息/情报源成了新的权力源。随着信息技术的普及，信息的获取将进一步实现民主化、平等化，这反映在社会政治关系和经济竞争上也许会有新的形式和内容，而胜负则取决于谁享有信息源优势。信息和信息技术的本质特点，在社会和经济发展方面也必将带来全新的格局，因此也特许统计学这样一门学术来辅助信息化社会的发展。 对于我国来说，随着改革开放的深入和社会主义市场经济的不断完善，统计工作在服务科学决策、加强和改善宏观调控方面的作用也越来越明显。统计工作是一项非常重要的基础性工作，是整个国经济健康运行的主要监测手段，是整个国民经济社会的主要信息渠道，统计数据反映了国民经济和社会发展的总体情况。准确、全面、及时、系统的统计数据，是各级政府在进行科学决策和管理，制定宏观调控措施，做出科学、合理、正确决策的必要依据。基层单位的统计工作是整个宏观统计的源头，是整个统计工作的起点，要确保统计信息的质量，必需重视基层，夯实基层，才能使整个国民经济保持，协调、稳定、快速、健康发展。为此，必须充分认识统计工作在宏观调控和企业管理中的重要性，有效地发挥统计工作在市场经济中的服务作用，统计工作的重点是服务，服务的重点是统计分析。通过分析寻求规律，通过分析发现本质，通过分析找出内在的联系，把企业发展现状、特点、存在的问题、影响的因素、发展的趋势和前景等预测分析出来，准确地把握经济运行态势，更好地创造统计信息工作与经济管理工作全面、协调、可持续发展的新局面。 统计学的作用 知识的价值是使人变得聪明，智慧，有能力。人类正在进入信息社会，面临着一个所谓“信息爆炸”的时代。信息的一种最常见的形式就是数据。现代的人们在工作和生活中，不时地要从这大量的、杂然纷陈的数据中发掘出事物的规律，作出正确的判断，以决定合适的行动方针。可以说，这方面的能力如何，实在是衡量一个人聪明与否的一个极为重要的外
统计学意义
统计学意义（p值） 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结 果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变 量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或 强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 如何判定结果具有真实的显着性 在最后结论中判断什么样的显着性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体 数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显着性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。 所有的检验统计都是正态分布的吗 并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t 检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满 足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。 F值和p值是方差分析里面对模型和模型的系数进行显着性检验得到的结果，表明模型的显着性，若显着，则说明该模型是有效的，一般小于0.05算是比较显着的，而F值越大说明模型也是越显着的；但是没有确定的标准，看你的结果模型算是有效的模型。这是由自己设置F检验的置信区间决定的。F检验设为95%自信（即1-alpha（０．０５）0.05），那么小于0.05的p值即为置信。如果置信度增大，如99%，那么P值要小于该置信对应的alpha值（０.０１）才表明显着。 这里是因素第水平的效应,是因素第水平的效应,是与的交互作用的效应.这个模型假定所有的效应都是 常数,这种模型称为固定效应模型.这种效应模型的前提是,在试验中因素的每一水平都是人为选定的.除了效应是固定的常数外,还有另一种情况.如果我们把因素的水平看成一个总体,而试验中所取的水平是 从这个因素水平总体中抽取的一个随机样本,这时,效应不再是固定的数,而是随机变量,这种效应模型称 之为随机效应模型.方差分析按照效应来分可分为以下三种： 1．固定效应模型,简称模型Ⅰ.试验中所有因素的水平都是人为选定的,因此它们的效应都是常数.
整理版教育统计学的作用及意义知识分享
教育统计学的作用及意义 何谓教育统计学？其定义为“运用数理统计的原理和方法研究教育问题的一门应用科学。”研究如何搜集、整理、分析由教育调查和教育实验等途径所得到的各类资料，并且以此做为依据进行科学地推断，从而揭示出蕴含在教育现象里的客观规律，是它的主要任务。 教育统计学对于在教育工作者中普及教育统计的知识和技能，改变现有的教育科学研究面貌，发展我国的教育科学，将起到重要的作用。其具体作用有： （一）成为党和政府了解教育现状、指定教育政策、指导教育工作的，使得教育行政工作科学化的有效工具。教育统计是认识教育现象的有力武器、有效工具。我们要发展好教育，提高教育质量，必须要按照教育的客观规律办事。任何事物都是发展变化的，教育也不例外。因此，研究教育要运用好教育统计学知识，根据质量和数量的辩证统一规律，从数量上来了解教育情况，进行分析，这是是探索和认识教育客观规律的有效办法。 （二）学习教育统计学,能够帮助教育科研工作者正确运用统计方法去处理教育实验中所取得的数据，以提高科学研究的质量。我们要发展教育，搞好教育，必须要进行必要的教育实验，以建立我们自己的教育科学,要有所创新,摸索出社会主义条件下的教学教育规律。 （三）掌扭教育统计方法,可以帮助教师正确地比较学生的学习成统的好坏,进行教学质量分析。在分析学生成绩时,运用统计方法把原始分数化为标准分数,再进行比较才准确、科学、可靠。
（四）帮助我们了解理代教育研究文献,提高教育科学理论水平。如果不理解教育统计的专门术语的含义,不懂得教育统计的运算方法,就难以看懂别人科学研究的成果,更谈不上从中吸取间接经验。 教育统计学作为具体科学的方法论学科,在教学、管理及教育研究中具有重要意义。其表现为： （一）教育统计是正确评价学生群体的学习状况,提高教育教学能力的科学手段。教师要对学生的学习成绩进行考核,对自己的教学效果进行评价,必定要用到教育统计学。 （二）教育统计是提高教育管理质量的重要手段。教育管理中，在定量分析的基础上进行定性分析，才能做好管理工作,就要掌握管理对象的各方面情况。 （三）教育统计是从事教育科学研究不可缺少的手段。教育科学研究主要是围绕着人心理发展进行的,这就需要对研究对象进行精确的测量、统计以揭示其内在规律。 随着教育统计学在教育研究领域的广泛应用,教育统计学在教育科学研究中发挥的重要作用将越来越明显。
T检验、F检验和统计学意义,想了解显著性差异的也可以来看
一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。 F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。 2，统计学意义（P值或sig值） 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 3，T检验和F检验
如何合理选择统计方法——常用统计学方法汇总
01如何选择合适的统计学方法？ 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正
统计学P值的意义
急请问统计学P值的意义，谢谢 悬赏分：25 - 解决时间：2009-4-1 05:11 P<0.05叫有统计学意义还是有显著性差异，P<0.01呢，P<0.001呢怎么去分析，还有为什 么取0.001，0.01，0.05啊，请简明清楚扼要回答，谢谢大侠。 问题补充：可以说P<0.05叫有统计学意义或有显著性差异，P<0.01有非常显著性差异吗，P<0.001怎么说，“它的意思就是说如果有100个去统计这个结果，可能有95个人和我这个统计结果是一样的”可以理解为，“我做的这个统计做100遍，95遍都是这个结果，只有5 遍是例外？ 提问者：匿名最佳答案 统计学意义（p值）ZT 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关 联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样 本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在 许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认
统计学中的P值与显著性的意义
统计学中的P值与显著性的意义 一般显著性p小于0.05为显著相关,小于0.01为极显著相关.数字右上方的*和*p 营销文献里有看不懂的符号,求专家解释... 1、ns是啥意思? 2、某些数字右上方的“*”是啥意思? 3、表格左下角的***p<0.001是啥意思? 通常情况下，实验结果达到0.05水平或0.01水平，才可以说数据之间具备了差异显著或是极显著。在作结论时，应确实描述方向性（例如显著大于或显著小于）。sig值通常用P>0.05 表示差异性不显著；0.01