心理统计学公式

合集下载

心理学t分数

心理学t分数

心理学t分数全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:心理学t分数是一项用于衡量统计学结果中的差异性和显著性的重要工具。

在心理学研究中,我们经常需要比较不同组之间的平均值或者检验某个变量是否对某一结果产生影响。

而t分数是用来判断这些差异是否显著的统计指标之一。

t分数最早由英国数学家威廉·西瓦瓦特于1908年提出,他倡导使用t分数代替z分数来进行小样本量情况下的假设检验。

t分数的计算很简单,一般表示为t=\frac{\bar{x}-\mu}{s/\sqrt{n}},其中\bar{x}是样本平均值,\mu是总体平均值的假设值,s是样本标准差,n是样本量。

t分数的绝对值越大,说明差异越显著。

在假设检验中,我们通常会根据t分数的大小和自由度来判断是否拒绝原假设。

在心理学中,t分数被广泛应用于各种研究领域。

比如在实验心理学中,研究者可能要比较不同实验条件下的实验组和控制组的表现,这时可以使用t分数来判断差异的显著性。

在临床心理学中,研究人员可能要比较不同治疗方式对患者症状的影响,也可以利用t分数来进行统计分析。

t分数在心理学研究中扮演着至关重要的角色。

除了用于假设检验外,t分数还可以用于确定置信区间。

置信区间是用来表示参数估计的不确定程度的区间范围。

利用t分数和样本统计量,可以计算出某个参数的置信区间,这对于进行初步判断以及预测未来结果是非常有帮助的。

在应用t分数时,我们需要注意一些要点。

首先是数据的正态性。

t分数在假定数据满足正态分布的情况下才是有效的,如果数据不满足正态性假设,可能会导致结果的偏差。

其次是样本量。

t分数在小样本量情况下更为可靠,当样本量较大时,z分数可能更为适用。

最后是选择适当的显著性水平。

一般情况下,显著性水平设定为0.05,表示有95%的置信水平结果是显著的。

但在不同研究情境下,可能会有不同的显著性水平要求。

心理学t分数是一项重要的统计工具,可以帮助心理学研究者进行有效的数据分析和结论推断。

心理统计学公式总结

心理统计学公式总结

心理统计学公式总结一、集中量 1.算术平均数:X??X X??fXNNNi ?n1)2fmd?2.中位数:Md?Lmd?(3.众数:M??3Md?2X4.加权算术平均数:XW?5.几何平均数:Xg?6.调和平均数:XH?二、差异量 1.四分差:QD?N?WX ?W X1X2?XN N1?XQ3?Q1 2 2X?X?2.平均差:MD?N3.标准差:?X?? N24.方差:?2X? ?N5.差异系数:CV??XX100% 6.百分等级分数:PR??Fb???f(X?Lb)?100?N i?7.标准分数:Z? X?X?X 三、相关量1.积差相关系数:r??XY?nXY n?x?y6?D2n(n2?1) 2.斯皮尔曼等级相关系数:rR?1?2?23.肯德尔和谐系数:rW? 式中:SSR??R? 123nK(n?n)12SSR4.点二列相关系数:rpb?Xp?Xq?tpq 5.二列相关系数:rb?Xp?Xqpq ?tY6.多系列相关系数:rs??[(Y?Y)X] (Y?Y)??pLH2LHt7.四分相关系数:rt?cos(180?bc1?ad) 8.Φ相关系数:r??ad?bc(a?b)(a?c)(b?d)(c?d) 9.列联相关系数:c? 四、推断统计?2 N??2XXn?X1.二项分布概率:P?Cpq n2.二项分布平均数:??np 3.二项分布标准差:??npq Ne12??(X??)22?24.正态分布曲线:Y??2? 5.标准正态分布曲线:Y?e?Z22 6.平均数抽样分布标准误:?X??n??Xn?1 五、总体平均数的显著性检验 1.?已知:Z?X??? nX??2.?未知但n>30:Z??X n?1 3.?未知但n≤30:t?X???Xn?1 六、平均数差异的显著性检验 1.相关大样本:Z?X1?X2?2X1??2X2 ?2r?X1?X2n?1 df?n?1 2.相关小样本:t?X1?X2?2X1??2X2?2r?X1?X2n?13.独立大样本:Z?X1?X2?2X1n14.独立小样本:t???2X2n2X1?X22X2n1??n2?n1?n2?22X1?n1?n2 n1n2 df?n1?n2?2 七、方差齐性检验2n1?X11.两个独立样本:F?(n1?1)(n2?1)2X2n2?2X2df1?n1?1 df2?n2?1 2.两个相关样本:t?22?X??1X24??(1?r)n?22X12df?n?2 八、方差分析 1.完全随机设计:F?MSbSSbSSw组间方差:MSb?组内方差:MSw? MSwdfbdfwSSt?SSb?SSw总平方和:???(X?X)(??X)???X??n2t2总自度:dft?dfb?dfw 2SSb?n?(Xj?Xt)组间平方和:22(??X)2 组间自度:dfb?K?1 ???n?nSSw???(X?Xj)2组内平方和:???X??22组内自度:df??n?K bn2.随机区组设计:处理水平差异显著性检验:F?MSbSSbSSe 组间方差:MSb? 误差方差:MSe? MSedfbdfe区组差异显著性检验:F?SSeMSrSSr区组方差:MSr? 误差方差:MSe? MSedfrdfeSSt?SSb?SSr?SSe总平方和:???X?2(??X)2总自度:dft?nK?1 nK组间平方和:SSb??2n(?R)2K?(??X)2nK(??R)2nK 组间自度:dfb?K?1 区组平方和:SSr??? 区组自度:dfr?n?1 误差平方和:SSe?SSt?SSb?SSr 误差自度:dfe?dft?dfb?dfr 3.在F检验拒绝H0后:完全随机设计:q?X1?X2MSw11(?)2n1n2X1?X2MSe11(? )2n1n2 随机区组设计:q?九、总体比率的假设检验?p?p? p?q?n 2.两个独立样本比率差异的显著性检验:Z?p1?p2(n1p1?n2p2)(n1q1?n2q2)n1n2(n1 ?n2)b?cb?c 3.两个相关样本比率差异的显著性检验:Z?十、?2检验21.单项表的?检验:??? 自度:df?K?1 ft b、c为不和谐频数22 2f022.双项表的?检验:????N(??1) 自度:df?(r?1)(c?1) ftnrnc22 2N3.独立样本四格表的?检验:?? 自度:df?1 (a?b)(a?c)(b?d)(c?d)22(b?c)24.相关样本四格表的?检验:?? 自度:df?1 b?c22十一、相关系数的显著性检验 1.积差相关系数的检验:??0且n≥50:Z?rn?1 21?r 自度:df?n?2 ??0且n<50:t?rn?21?r2???0:Z?n?3 Zr1?Zr211?n1?3n2?3 两个相关系数差异的显著性检验:Z?2.斯皮尔曼等级相关系数的检验:t?rRn?21?r2R 自度:df?n?2 3.肯德尔和谐系数的检验:?2?K(n?1)rw 自度:df?n?1 4.点二列相关系数的检验:t?rpbn?21?rrb2pb 自度:df?n?2 5.二列相关系数的检验:Z?1Ypqn 6.多系列相关系数的检验:t?rs?n?21?rs?2 rs??rs(YL?YH)2?[p] 自度:df?n?2 7.四分相关系数的检验:Z?rt1Y1Y2p1q1p2q2N 228.Φ相关系数的检验:??Nr? 自度:df?(r?1)(c?1) f029.列联相关系数的检验:??N(??1) 自度:df?(r?1)(c?1) nrnc2十一、相关系数的显著性检验 1.积差相关系数的检验:??0且n≥50:Z?rn?1 21?r 自度:df?n?2 ??0且n<50:t?rn?21?r2???0:Z?n?3 Zr1?Zr211?n1?3n2?3 两个相关系数差异的显著性检验:Z?2.斯皮尔曼等级相关系数的检验:t?rRn?21?r2R 自度:df?n?2 3.肯德尔和谐系数的检验:?2?K(n?1)rw 自度:df?n?1 4.点二列相关系数的检验:t?rpbn?21?rrb2pb 自度:df?n?2 5.二列相关系数的检验:Z?1Ypqn 6.多系列相关系数的检验:t?rs?n?21?rs?2 rs??rs(YL?YH)2?[p] 自度:df?n?2 7.四分相关系数的检验:Z?rt1Y1Y2p1q1p2q2N 228.Φ相关系数的检验:??Nr? 自度:df?(r?1)(c?1) f029.列联相关系数的检验:??N(??1) 自度:df?(r?1)(c?1) nrnc2。

z-score标准化法计算方法

z-score标准化法计算方法

题目:z-score标准化法计算方法一、引言z-score标准化法是统计学中常用的一种数据标准化方法,它可以帮助我们将不同的数据转化成具有相同标准差和均值的标准正态分布。

在实际应用中,z-score标准化法被广泛应用于金融、医疗、心理学等领域。

本文将介绍z-score标准化法的计算方法,以及其在实际应用中的意义和注意事项。

二、z-score标准化法的计算方法1. z-score的定义z-score是用来衡量一个数值距离均值的相对距离的统计量。

它的计算方法是将原始数据减去均值,然后除以标准差,公式如下:z = (X - μ) / σ其中,z代表z-score,X代表原始数据,μ代表均值,σ代表标准差。

2. z-score的计算步骤a. 计算数据的均值μ和标准差σ我们首先需要计算原始数据的均值和标准差。

均值的计算方法是将所有数据相加,然后除以数据的个数;标准差的计算方法是将每个数据减去均值后求平方,然后相加并除以数据个数,最后取平方根。

b. 计算z-score有了数据的均值和标准差之后,我们就可以使用上面的公式计算z-score了。

将原始数据减去均值,然后除以标准差,就得到了z-score。

3. z-score的意义z-score可以帮助我们将不同的数据转化成具有相同标准差和均值的标准正态分布。

这样做的好处是,我们可以更直观地比较不同数据之间的差异性,而不会受到数据量纲和量级的影响。

三、z-score标准化法的实际应用1. 金融领域在金融领域,z-score标准化法常常被用来衡量个股或指数的波动性。

通过将股票收益率的z-score标准化,投资者可以更准确地比较不同股票的风险水平,从而做出更合理的投资决策。

2. 医疗领域在医疗领域,z-score标准化法常常被用来评估患者的生理指标。

通过将患者的生理指标转化成z-score,医生可以更好地判断患者的健康状况,及时给予治疗和指导。

3. 心理学领域在心理学领域,z-score标准化法常常被用来衡量个体在某种心理特质上的相对表现。

《心理统计学》总复习要点1-7章[4]

《心理统计学》总复习要点1-7章[4]

《心理统计学》总复习要点第一章、第二章基本概念及次数分布表第一节基本概念一、基本概念1.连续变量与离散变量(不连续变量)变量分为连续变量与离散变量(不连续变量)。

连续变量则可以在量表上的任何两点加以细分,可以取得无限多个大小不同的数值。

不连续变量又称离散变量或间断变量,则在量表上的任何两点中只能取得有限个数值。

是一种只能取特殊值而不能取任何值的变量,它代表一个点,而不是一段距离。

2.总体、样本、个体总体是指具有某一种特征的一类事物的全体,构成总体的每一个基本元素称为个体,在总体中按一定规则抽取的一部分个体,称为总体的一个样本。

二、测量水平心理测量的工具一般可以分为四种水平,它们是由测量工具——量尺的水平决定的,量尺也称为尺度。

(一)量尺(Ratio Measurement)用这样的量尺测量出的数据,可以进行加、减、乘和除运算。

这种测量水平的数据特征是有相等单位和绝对零点。

用这种量尺测量得到的数据变量为比率(或等比)变量。

(二)等距量尺(Interval Measurement)只有相等单位,没有绝对零点,这种测量工具称为等距量尺。

等距量尺测出的数据可以进行加和减的运算,而不能进行乘和除的运算。

但是,等距数据的差值可以进行乘、除运算,因为等距数据的差值有一个绝对零点,两个数值相等,差值即为零。

用这种量尺测量得到的数据变量为等距变量。

(三)顺序量尺(Ordinal Measurement)顺序量尺又叫等级量尺,它的特点是:既无绝对零点,又无相等单位。

用这种量尺对研究对象进行测量,只能给对象排个顺序。

顺序量尺的测量结果原则上不能进行加、减、乘、除四则运算。

如有必要的话,只能进行不等式运算。

用这种量尺测量得到的数据变量为顺序变量。

(四)分类量尺(Nominal Measurement)分类测量不包含任何类间数量关系的假定,仅仅是把测量对象分为相同或相异,但在性质上没有哪一类较大,哪一类较小之分。

即无大小之分,也无等级之分。

心理统计学

心理统计学

注意:由于公式都是以图片形式保存的,所以这里显示不出来,Word和PDF版本是带全部公式的《心理统计学》前言这门课占35分,结构一般是(9个单选+1个多选+1个简答或综合),不过每年可能不一样,分值权重感觉比测量要大一些,特别是大题,不过大致差不多。

心理统计学在心理学中的重要性不言而喻,如果说实验心理学的建立让心理学成为一门独立的科学,那么心理统计学可谓是最大的功臣。

没有心理统计学提供强有力的科学数据。

心理学的理论就仅仅是个理论,上不了台面。

世界上只有一个东西不会撒谎,那就是数据,一个理论如果没有强大的数据支持,那么这个理论的可信度也就大打折扣了。

所以心理统计学就承担了这么一个工作,为你的理论在数学上提供可靠的科学依据。

总所周知,高等数学是心理学本科的必修课之一,很多人认为心理统计学难学和数学不好有关,虽说心理统计和数学都是和数字打交道。

不过,他们确真没多大联系。

打个比方,学心理统计学就好比是学电脑,会使用就行(office的使用)。

学数学就好比学编程,掌握程序的来龙去脉(编写office的程序)。

心理统计学对于心理学是一种工具。

学好这个是为了将来运用SPSS这些统计软件做准备的。

(当然,如果你追求更高层次的数理统计,硬要搞清楚这些公式怎么来的,也好,不过最好等考上了,再慢慢研究也不迟)本宝典也好比是心理统计学这个工具的使用手册,不过还需两件神器:智力正常的人脑+按键正常的计算器(带统计功能)这部分参考书目如下:《心理学专业基础综合考试大纲》(2011年版)教育部考试中心《心理学专业基础综合考试大纲解析》(2011年版)高教《现代心理与教育统计学》张厚粲徐建平北师大出版社(2004年版)《心理与教育统计学》邵志芳上海科学普及出版社(2004年版)《心理学统考重难点手册》2011第三版《MJ心理大纲详解》(小白修订版)白云子《心理统计常用公式总结》开始一、描述统计所谓描述描述统计,就是描述一组数据的全貌。

心理学(研究方法)内容精讲(心理统计学-概率分布与总体参数的估计)【圣才出品】

心理学(研究方法)内容精讲(心理统计学-概率分布与总体参数的估计)【圣才出品】

心理学(研究方法)内容精讲第三部分心理统计学第三章概率分布与总体参数的估计第一节概率与概率分布一、概率的一些基本概念(一)什么是概率概率因寻求的方法不同有两种定义,即后验概率和先验概率。

1.后验概率的定义以随机事件A在大量重复试验中出现的稳定频率制作为随机事件A概率的估计值,这样寻得的概率称为后验概率。

2.先验概率的定义先验概率是通过古典概率模型加以定义的,故又称为古典概率。

古典概率模型要求满足两个条件:①试验的所有可能结果是有限的;②每一种可能结果出现的可能性(概率)相等。

(二)概率的性质1.任何随机事件A的概率都是介于0与1之间的正数;2.不可能事件的概率等于0;3.必然事件的概率等于1。

(三)概率的加法和乘法1.概率的加法在一次试验中不可能同时出现的事件称为互不相容的事件。

两个互不相容事件和的概率,等于这两个事件概率之和。

2.概率的乘法A 事件出现的概率不影响B 事件出现的概率,这两个事件为独立事件。

两个独立事件的概率,等于这两个事件概率的乘积。

二、正态分布(一)正态分布特点1.呈倒挂的钟形,两头小,中间大,能力的特点呈正态分布;2.有其分布函数;3.横坐标以标准差为单位,用z 分数表示;4.正态分布下数据与标准差有一定数量关系1%X 1.96SD 95%X 2.58SD %X SD -⎧±⎪⎪±⎨⎪±⎪⎩-- 包含所有数据的68.2 包含所有数据的 包含所有数据的99(二)正态分布的应用1.正态表的应用(1)已知概率可查Z 分数;(2)已知Z 分数可查概率;(3)已知概率或标准分数可查密度值、函数值。

2.正态分布在研究的应用(1)按能力分组,确定人数;(2)化等级评定为测量数据;(3)测验分数的正态化。

3.标准分数与应用公式:Z x x S-=式中:x 代表原始数据;x 为一组数据的平均数;S 为标准差如果研究数据呈正态分布,可按正态分布的规律来解释。

例如:一个班成绩90x -=,SD=3。

心理统计学常用公式总结

心理统计学常用公式总结

心理统计学常用公式总结心理统计学是心理学中的一个重要分支,它通过应用统计方法和概率理论来研究心理现象,分析和解释心理数据。

在心理统计学中,有许多常用的公式和方程式,用于计算和分析心理测量数据。

下面是一些常用的心理统计学公式总结。

1. 平均数(Mean)平均数是一组数值的总和除以数量的结果。

它是一组数据的集中趋势的一种度量。

平均数计算公式如下:平均数=总和/数量2. 中位数(Median)中位数是一组有序数据的中间值,将数据分为两个等长的部分。

对于一个有奇数个数据的数据集,中位数就是中间的值;对于有偶数个数据的数据集,中位数是中间两个值的平均数。

3. 众数(Mode)众数是一组数据中出现频率最高的值。

一个数据集可以有一个以上的众数,也可以没有众数。

4. 方差(Variance)方差是一组数据离其平均数的距离的平方的平均值。

方差用于衡量数据的离散程度。

方差计算公式如下:方差=Σ(数据-平均数)²/数量5. 标准差(Standard Deviation)标准差是方差的平方根,它是一组数据离其平均数的距离的平均值。

标准差也用于衡量数据的离散程度。

标准差计算公式如下:标准差=√方差6. 相关系数(Correlation Coefficient)相关系数衡量两个变量之间的关系强度和方向。

它是一个介于-1和1之间的值,越接近-1或1表示关系越强,越接近0表示关系越弱。

相关系数计算公式如下:相关系数=协方差/(标准差1*标准差2)7. 正态分布(Normal Distribution)正态分布是在统计学中经常出现的一种分布模式。

它呈钟形曲线,对称分布在平均数周围。

正态分布可以由均值和标准差来完全描述。

8. 标准分数(Standard Scores)标准分数是将原始分数转化为以标准差为单位的分数。

它表示一个分数距离平均数的几个标准差。

标准分数=(原始分数-平均数)/标准差9. 置信区间(Confidence Interval)置信区间是对总体参数的估计范围,常用来估计平均值或比例的范围。

心理统计学第三章 集中量数

心理统计学第三章 集中量数

有重复数时,需考虑重复数的影响。
例:求11,11,11,11,13,13,13,17, 17的中 数。
分析:N=9,中间位置为5,第5个数为13。
但是数据中有3个13,需要重新考虑。
有3个13,意味着3个13占了一个单位。
第五位的13 ,中数计算(12.5+12.83) /2=12.665
或者12.5+1/3*1/2=12.666
例题3-4 计算加权平均数
省区代码 1 2 3 4 5 6 7 8
人数 平均分数
627
98
268
60
400
82
670
96
411
80
314
65
610
96
500
88
3800
665
解:
62798 268 60 50088
MW
3800
330496 86.97 3800
例题3-5 课堂练习
大。
练习
P79 5-6(10分钟)
第二节 中数与众数
一、中数 中位数又称中点数,中位数,中值,简称中数,用符
号Md 或Mdn表示,是位于按一定顺序排列的一组数 中央位置的数值。 中数是一种位置量数。 能将数据分成较大的一半和较小的一半。
(一)未分组数据的中数计算
1.中数附近无重复数时 若数据个数(N)为奇数时,中数则为(N+1)/2
2.众数的计算 (1)直接观察法 未分组数据——次数最多的数值 次数分布表——次数最多一组的组中值
例题3-3 计算众数
组别 81~ 78~ 75~ 72~ 69~ 66~ 63~ 60~
f
向上累加次数
17
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

若n为奇数,则Md为第「个数2X n X n1 若n 为偶数,则Md 2-2b.有重复数据b1.重复数没有位于数列中间方法与无重复数一样b2.重复数位于数列中间若重复数的个数为奇数若重复个数为偶数先将数据从小到大(从大到小)排列三、众数a.皮尔逊经验公式:分布近似正态探M。

:3Md -2X算术平均数、中位数、众数三者的关系探在正态分布中:X=Md=M O 四分位差:a未分组数据Q =Q^ Q12b分组数据2f——XiQi = 1* --------- j------ X i二•平均差—1. 原始数据计算公式:氷D _》X_XnIf Xc-乂2. 次数分布表计算公式:AD = -----------------n 三.方差和标准差的定义式:探S2原始数据导出公式、算术平均数1.原始数据计算公式探X in1X Xn2.简捷公式1——X = AM x' n、中位数(中数)1.原始数据计算法探a.无重复数据一.全距R (又称极差):探R = Xmax —XminP百分位数的计算方法:IPp为所求的第P个百分位数Lb为百分位数所在组的精确下限f为百分位数所在组的次数Fb为小于Lb的各组次数的和N为总次数i为组距百分等级:P R -10°F b f(x一Lb)R n [ bi 」在负偏态分布中:X ::: Md ::: M O四、其它集中量数1. 加权平均数(Mw)探W t X, + Xj + - + W,X n2. 几何平均数(Mg)探M g 7 X i X2 X n3、调和平均数(MH)____________ 1丄(丄+丄』N V X1X2X3X4 'X iS21X 2次数分布表计算公式S2、fg-X)2n导出公式、2 If X c2代f X c f> = -n i n 丿If Xf(X ci-X)2n2在正偏态分布中: X Md MO总标准差的合成:$2 in S? +m(X T —X32Tn i ——2 S T =m S +0i(X T —Xi )四•相对差异量探S差异系数CV 100%X标准分数(基分数或Z分数)X —卩项分布X X n_X b(x, n, p)二C n p qn!X! n-X第六章概率分布后验概率:w/ A先验概率概率的加法定理P(A B) P A P Bp A^2 护A) 二P A I P A2 P A概率的乘法定理探R AB)二P A P BP(A, A2^A n)二P A P A2 :"正态分布曲线函数(概率密度函数)公式:Ny/ f (x)=—i一ey=概率密度,即正态分布的纵坐标J =理论平均数-.?=理论方差-=3.1415926; e = 2.71828 (自然对数)x =随机变量的取值(-::< x< -)标准正态分布将正态分布转化成标准正态分布的公式探X - 1 Z ~ N (0,1)CJ次数分布是否为正态分布的检验方法皮尔逊偏态量数法SK = 或SK = (M -M。

)sT分数麦克尔创建T=10Z+50二项分布的平均数为探J = np二项分布的标准差为探▽= Tnpqt分布※X - Jt — ~t( n-1)-nn2分布、、(X j-Xf 22 _」_________ _ ns此时2分布的自由度df = n-1F分布L UF 二----V V2第七章参数估计平均数区间估计的计算①总体正态,(T已知(不管样本容量大小),或总体非正态,6已知,大样本探平均数离差的的抽样分布呈正态,平均数的置信区间为:—x - Z a 丁v 卩v X + Z a 丁空.n 三一n②总体正态,6未知(不管样本容量大小),或总体非正态,6未知,大样本平均数离差的抽样分布为t分布,平均数的置信区间为:③总体正态,6未知,大样本平均数的抽样分布接近于正态分布,用正态分布代替t分布近似处理:—SX -z —— X2 ■. n④ 总体非正态,小样本可不能进行参数估计,即不能根据样本分布对总体平均数进行估计。

标准差分布的标准差:二、方差的区间估计 根据x 2分布: 2 ' (Xi-X)2 (n -1)s 霍 得出总体方差0.95与0.99置信区间 2 (n -1)s爲272 (1V )/2 二2 、两总体方差之比的区间估计 根据F 分布,可估计二总体方差之比的置信区间 :::F-./21s : j; 122 ' . 2 F :/2 S n21 -'2 2S n1』 -2__ S n2 d第八章假设检验探 双侧检验与单侧检验(假设的形式)探双侧Z 检验统计决断规则探1Z 1与临界值比较 P 值 显著性 检验结果1 Z lv 1.96P > 0.05不显著 保留H0,拒绝H1显著*在0.05显著性水平拒绝1.96 <1 Z lv2.580.05 > P > 0.01H0,接受H1非常显著*在0.01显著性水平拒绝l Z l > 2.58P < 0.01* H0,接受H1l t l 与临界值比较 P 值 显著性 检验结果l t l v t(df)0.05P > 0.05不显著 保留H0,拒绝H1t(df)0.05 < l t l v t(df)0.01 0.05 > P > 0.01显著*在0.05显著性水平 拒绝H0,接受H1l t l > t(df)0.01P < 0.01非常显著**在0.01显著性水平 拒绝H0,接受H1平均数差异的显著性检验两个总体都是正态分布、两个总体方差都已知总体标准差已知条件下,平均数之差的抽样分布 服从正态分布, 为:Z 二X 1 -X 22 2二 1-2-2 r-^-2⑵两样本独立X i - X 2⑴相关样本的平均数差异检验 u1=u2 (或uD=O );备选假设: u1X i —X 2Z =,-----时;鳥-2 丁―彳 n以Z 作为检验统计量,计算公式X X 2SEX⑴两样本相关建立假设:虚无假设: 选择检验统计量并计算Z 分布确定检验形式 双侧u2 (或 uD 0);单侧进行统计推断一查表寻找相应的临界值比较Z与Z ,2)独立样本平均数差异的显著性检验检验步骤:建立假设:虚无假设:u仁u2 (或uD=0 );备选假设: 选择检验统计量并计算Z分布r X1 - X2n2 从而确定该样本的u1u-2 (或uDP是否为小概率,即是否PV0.05。

进行统计推断一查表寻找相应的临界值比较2.两总体正态,两总体方差未知⑴两样本相关t检验检验步骤:建立假设虚无假设u1=u2 (或uD=0 );备选假设:选择检验统计量并计算T分布X1 —X2t = | -- 二S2S2^ - 2 r S1S2 V ^1确定检验形式Z'与Z,u^:u1从而确定该样本的(或0=uD);X1 - X22 2Id _ (?d ) / nn(n — 1)双侧or单侧进行统计推断一查表寻找相应的临界值比较「与T,从而确定该样本的方差齐性检验分布形态F :建立假设:虚无假设:备选假设:自由度:二2 :•门;二1 :F分布df2=n2-1df=n-2(相关样本,查独立样本T分布※1= ------------------仏斗+n选* / n; +n; J m + 斑一2 I»n,P是否为小概率,即是否P是否为小概率,即是否T 表)PV0.05。

PV0.05。

抽样分布的标准误:柯克兰-柯克斯t检X 1S i2X 2S22t ;近似临界值的计算t. _ SE X1 t df! SE X2 t df2 :.t:二2SE; SE;a•等级差数法S1/ n1」:.S12/ n1 -1 S; / n2 -1两总体非正态,X1 -X2Z 二SE D_Xn1和n2大于30 (或50)⑴两样本相关X1 -X2Z 二 ---------------------二;V —2 r G G⑵两样本独立X1 - X22 2S1 S2 2 r S1 S2X1 -X2X i —X2第五章相关量数协方差公式(COV积差相关系数公式rI戈(X - X【Y- Y)r :n S X S Y积差相关系数的原始数据计算公式HXY _ (E X 倉丫丫n2 GMn 二丫n^XY-次匕丫r n3X2— iX 2nZY2— ZY 2r 161 R xi - R Yi「R = I 2-N N2-1b.等级序数法3 41R X R Yr R_ N-1.[N(N 1)—2彳6FD=1 ~N(N -1)(N 1)]肯德尔等级相关Ri:代表评价对象获得的K个等级之和N:代表被等级评定的对象的数目K:代表等级评定者的数目肯德尔U系数u=N(N—1) • K(K-1)+1N为被评价事物的数目,K为评价者的数目;rij为对偶比较记录表中点二列相关二列相关四分相关rpb =r br ti>j(或ivj)格中的择优分数。

X P- X q 飞―•- PqS teosber t180 0ad①相关系数计算公式探ad 一bea be d a eb d列联表相关SSA -1) MSASSE MSE -F(k-1,n-k)查表求理论F值进行统计推断一查表寻找相应的临界值比较F与F,从而确定该样本的P是否为小概率,即是否P<0.05。

方差分析的目的是要分析观测变量的变异是否主要是由控制因素造成还是由随机因素造成的,以及控制变量的各个水平是如何对观测变量造成影响的。

当F值较大时,说明由控制因素造成的变异显著大于随机因素造成的,也就是说不同水平下的各总体均值有显著差异方差分析中的方差齐性检验,常用哈特莱(Hartley)所提出的最大F值检验法,其计算公式为F max S2max SWin各组容量不等时,用最大的n计算自由度:df 二n -1方差分析的基本步骤:探建立假设:虚无假设:u1 =u1 ...... =uk ;备选假设:至少两个总体的平均数不相等;计算平方和探总平方和:kSS八j=1f ki=1x2IP组间平方和2——丿£N组内平方和(nj详k n k 送X i ! 2丿SS W= SS T- SS B=送Z 2 pXjj L -jmjzd i =1n j 计算自由度探dfb =K-1dfw =N-K计算均方探MSb= SSb /(K-1)MSw = SSw /(N-K) 计算F值:探F= MSb / MSw 随机区组设计的方差分析将变异来源分解为组间变异、区组变异和误差变异三部分:SST = + +SS E随机区组设计方差分析的计算公式探分解平方和》总平方和SS T 二组间平方和SS B -ZXXn区组平方和SS R匸k误差平方和SS E-SS T------ 22 UX2nk2 )(龙龙X )nk2 2R_ 二R< nk-SS B-SS R分解自由度总自由度可以分解为组间、区组和误差自由度df r = df B df R df E总自由度组间自由度区组自由度误差自由度df T = nk -1df B 二k - 1dfR df E df T - df B计算方差组间方差MS B 二聖df B区组方差MS R二坐df R误差方差SS EMS EEdf计算F值组间方差与误差方差的F比值F 二MS BMS EMS R 区组方差与误差方差的F比值 F 二一df R完全随机设计的q检验X a -X bMS W2 為帀MS E 公式中MSW为组内均方,na、nb为两个样本的容量随机区组设计的q检验两因素方差分析的步骤X 2分布建立假设:假设一: 假设二: a1 b1假设三:计算离差平方和H SS b八2 cr如果正态总体的平均数未知,需要用样本平均数作为总体平均数的估计值,这时公式变为:—22 2 X 一X_ 2此时,X 2分布的自由度为X 2检验的计算公式※^2f e_ 2 CF df = n—1。

相关文档
最新文档