方差分析(英文)
统计学名词中英文对照三
统计学名词中英文对照三统计学名词中英文对照三统计学名词中英文对照Aabscissa 横坐标absence rate 缺勤率absolute number 绝对数absolute value 绝对值accident error 偶然误差accumulated frequency 累积频数alternative hyothesis 备择假设analysis of data 分析资料analysis of variance(ANOVA) 方差分析arith-log aer 算术对数纸arithmetic mean 算术均数assumed mean 假定均数arithmetic weighted mean 加权算术均数asymmetry coefficient 偏度系数average 平均数average deviation 平均差Bbar chart 直条图、条图bias 偏性binomial distribution 二项分布biometrics 生物统计学bivariate normal oulation 双变量正态总体Ccartogram 统计图case fatality rate(or case mortality) 病死率census 普查chi-sguare(X2) test 卡方检验central tendency 集中趋势class interval 组距classification 分组、分类cluster samling 整群抽样coefficient of correlation 相关系数coefficient of regression 回归系数coefficient of variability(or coefficieut of variation) 变异系数collection of data 收集资料column 列（栏）combinative table 组合表combined standard deviation 合并标准差combined variance(or oolled variance) 合并方差comlete survey 全面调查comletely correlation 完全相关comletely random design 完全随机设计confidence interval 可信区间置信区间confidence level 可信水平置信水平confidence limit 可信限置信限constituent ratio 构成比结构相对数continuity 连续性control 对照control grou 对照组coordinate 坐标correction for continuity 连续性校正correction for grouing 归组校正correction number 校正数correction value 校正值correlation 相关联系correlation analysis 相关分析correlation coefficient 相关系数critical value 临界值cumulative frequency 累积频率Ddata 资料degree of confidence 可信度置信度degree of disersion 离散程度degree of freedom 自由度degree of variation 变异度deendent variable 应变量design of exeriment 实验设计deviation from the mean 离均差diagnose accordance rate 诊断符合率difference with significance 差别不显著difference with significance 差别显著discrete variable 离散变量disersion tendency 离中趋势distribution 分布、分配Eeffective rate 有效率eigenvalue 特征值enumeration data 计数资料equation of linear regression 线性回归方程error 误差error of relication 重复误差error of tye II Ⅱ型错误第二类误差error of tye I Ⅰ型错误第一类误差estimate value 估计值event 事件exeriment design 实验设计exeriment error 实验误差exerimental grou 实验组extreme value 极值Ffatality rate 病死率field survey 现场调查fourfold table 四格表freguency 频数freguency distribution 频数分布GGaussian curve 高斯曲线geometric mean 几何均数groued data 分组资料Hhistogram 直方图homogeneity of variance 方差齐性homogeneity test of variances 方差齐性检验hyothesis test 假设检验hyothetical universe 假设总体Iincidence rate 发病率incomlete survey 非全面调检indeindent variable 自变量indivedual difference 个体差异infection rate 感染率inferior limit 下限initial data 原始数据insection of data 检查资料intercet 截距interolation method 内插法interval estimation 区间估计inverse correlation 负相关Kkurtosis coefficient 峰度系数Llatin sguare design 拉丁方设计least significant difference 最小显著差数least square method 最小平方法最小乘法letokurtic distribution 尖峭态分布letokurtosis 峰态峭度linear chart 线图linear correlation 直线相关linear regression 直线回归linear regression eguation 直线回归方程link relative 环比logarithmic normal distribution 对数正态分布logarithmic scale 对数尺度lognormal distribution 对数正态分布lower limit 下限Mmatched air design 配对设计mathematical statistics 数理统计（学）maximum value 极大值mean 均值mean of oulation 总体均数mean square 均方mean variance 均方方差measurement data 讲量资料median 中位数medical statistics 医学统计学mesokurtosis 正态峰method of least squares 最小平方法最小乘法method of grouing 分组法method of ercentiles 百分位数法mid-value of class 组中值minimum value 极小值mode 众数moment 动差矩morbidity 患病率mortality 死亡率Nnatality 出生率natural logarithm 自然对数negative correlation 负相关negative skewness 负偏志no correlation 无相关non-linear correlation 非线性相关non-arametric statistics 非参数统计normal curve 正态曲线normal deviate 正态离差normal distribution 正态分布normal oulation 正态总体normal robability curve 正态概率曲线normal range 正常范围normal value 正常值normal kurtosis 正态峰normality test 正态性检验nosometry 患病率null hyothesis 无效假设检验假设Oobserved unit 观察单位observed value 观察值one-sided test 单测检验one-tailed test 单尾检验order statistic 顺序统计量ordinal number 秩号ordinate 纵坐标airing data 配对资料arameter 参数ercent 百分率ercentage 百分数百分率ercentage bar chart 百分条图ercentile 百分位数ie diagram 园图lacebo 安慰剂lanning of survey 调查计划oint estimation 点估计oulation 总体人口oulation mean 总体均数oulation rate 总体率oulation variance 总体方差ositive correlation 正相关ositive skewness 正偏态ower of a test 把握度检验效能revalence rate 患病率robability 概率机率robability error 偶然误差roortion 比比率rosective study 前瞻研究rosective survey 前瞻调查ublic health statistics 卫生统计学Qquality eontrol 质量控制quartile 四分位数Rrandom 随机random digits 随机数字random error 随机误差random numbers table 随机数目表random samle 随机样本random samling 随机抽样random variable 随机变量randomization 随机化randomized blocks 随机区组,随机单位组randomized blocks analysis of variance 随机单位组方差分析randomized blocks design 随机单位组设计randomness 随机性range 极差、全距range of normal values 正常值范围rank 秩,秩次,等级rank correlation 等级相关rank correlation coefficent 等级相关系数rank-sum test 秩和检验rank test 秩(和)检验ranked data 等级资料rate 率ratio 比recovery rate 治愈率registration 登记regression 回归regression analysis 回归分析regression coefficient 回归系数regression eguation 回归方程relative number 相对数relative ratio 比较相对数relative ratio with fixed base 定基比remainder error 剩余误差relication 重复retrosective survey 回顾调查Ridit analysis 参照单位分析Ridit value 参照单位值Ssamle 样本samle average 样本均数samle size 样本含量samling 抽样samling error 抽样误差samling statistics 样本统计量samling survay 抽样调查scaller diagram 散点图schedule of survey 调查表semi-logarithmic chart 半对数线图semi-measursement data 半计量资料semi-guartile range 四分位数间距sensitivity 灵敏度sex ratio 性比例sign test 符号检验significance 显著性,意义significance level 显著性水平significance test 显著性检验significant difference 差别显著simle random samling 单纯随机抽样simle table 简单表size of samle 样本含量skewness 偏态sloe 斜率sorting data 整理资料sorting table 整理表sources of variation 变异square deviation 方差standard deviation(SD) 标准差standard error (SE) 标准误standard error of estimate 标准估计误差standard error of the mean 均数的标准误standardization 标准化standardized rate 标化率standardized normal distribution 标准正态分布statistic 统计量statistics 统计学statistical induction 统计图statistical inference 统计归纳statistical ma 统计推断statistical method 统计地图statistical survey 统计方法statistical table统计调查statistical test 统计表statistical treatment 统计检验stratified samling 统计处理stochastic variable 分层抽样sum of cross roducts of 随机变量deviation from mean 离均差积和sum of ranks 秩和sum of sguares of deviation from mean 离均差平方和suerior limit 上限survival rate 生存率symmetry 对称(性)systematic error 系统误差systematic samling 机械抽样Tt-distribution t分布t-test t检验tabulation method 划记法test of normality 正态性检验test of one-sided 单侧检验test of one-tailed 单尾检验test of significance 显著性检验test of two-sided 双侧检验test of two-tailed 双尾检验theoretical frequency 理论频数theoretical number 理论数treatment 处理treatment factor 处理因素treatment of date 数据处理two-factor analysis of variance 双因素方差分析two-sided test 双侧检验two-tailed test 双尾检验tye I error 第一类误差tye II error 第二类误差tyical survey 典型调查Uu test u检验universe 总体,全域ungroued data 未分组资料uer limit 上限Vvariable 变量variance 方差,均方variance analysis 方差分析variance ratio 方差比variate 变量variation coefficient 变异系数velocity of develoment 发展速度velocity of increase 增长速度Wweight 权数weighted mean 加权均数Zzero correlation 零相关。
方差分析原理
方差分析原理方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异。
它能够帮助我们确定多个样本的均值是否存在显著差异，并进一步了解差异来自于哪些因素。
本文将介绍方差分析的原理和应用。
一、方差分析的背景在实际问题中，我们常常需要比较不同样本的均值，以了解它们之间是否存在差异。
例如，我们想要知道不同药物对治疗某种疾病的疗效是否有差别，或者不同教学方法对学生成绩是否有影响等。
这时候，我们需要用到方差分析这个统计工具。
二、方差分析的基本原理方差分析的基本原理是通过比较组内变异（Within-group variation）与组间变异（Between-group variation）的大小来判断多个样本的均值是否存在显著差异。
组内变异指的是同一组内个体（观察值）之间的差异，也可以看作是测量误差或个体内部差异。
组间变异指的是不同组之间的差异，也可以理解为组与组之间的差别。
我们的目标是判断组间变异是否显著大于组内变异。
统计学家通过构建方差分析的假设检验来实现这一目标。
假设检验的零假设（null hypothesis）是所有样本的均值相等，备择假设（alternative hypothesis）则是至少存在一个样本的均值与其他样本不同。
三、方差分析的步骤进行方差分析时，一般需要按照以下步骤进行：1. 提出假设：定义零假设和备择假设。
2. 选择显著性水平：通常为0.05，表示我们要找到的结论是在5%的显著水平下成立。
3. 收集数据：需要收集多个组别的数据，并记录下来。
4. 计算方差：通过计算组内变异和组间变异。
5. 计算F统计量：F统计量用于判断组间变异是否显著大于组内变异，可以通过计算组间均方与组内均方之比得到。
6. 判断：根据F统计量与给定显著性水平的临界值进行比较，如果F统计量大于临界值，则拒绝零假设，表示至少存在一个样本均值与其他不同。
7. 进行事后分析（post hoc analysis）：如果方差分析的结果是显著的，我们可以进行事后分析，以确定具体哪些组别之间存在差异。
统计分析报告英文缩写怎么写
统计分析报告英文缩写的写法在统计学和数据分析领域，经常会遇到需要编写统计分析报告的情况。
为了方便交流和阅读，统计分析报告通常都会使用英文缩写。
本文将介绍如何正确地书写统计分析报告的英文缩写。
1. 统计学相关英文缩写1.1. 常见的统计学英文缩写•ANOVA：Analysis of Variance (方差分析)•CI：Confidence Interval (置信区间)•ED：Estimated Difference (估计差异)•T-test：Student’s t-test (t检验)•SD：Standard Deviation (标准差)•SE：Standard Error (标准误差)•N：Sample size (样本容量)1.2. 数据分析英文缩写•EDA：Exploratory Data Analysis (探索性数据分析)•PCA：Principal Component Analysis (主成分分析)•ML：Machine Learning (机器学习)•RMSE：Root Mean Square Error (均方根误差)•ROC：Receiver Operating Characteristic (受试者工作特征)•AUC：Area Under Curve (曲线下面积)•SVM：Support Vector Machine (支持向量机)2. 编写统计分析报告的注意事项2.1. 格式规范在编写统计分析报告时，应尽量遵循以下格式规范：•使用标准科技论文格式，包括标题、作者、摘要、引言、方法、结果、讨论等部分。
•使用统一的字体和字号，一般选择宋体、Times New Roman等常用字体，字号一般为12号。
•使用合适的标题和子标题，以清晰地组织报告内容。
•使用英语书写报告，避免使用中文或其他语言。
2.2. 使用英文缩写在报告中，为了简洁和减少篇幅，可以使用一些常见的统计学和数据分析英文缩写。
ANOVA
• 例2 某脑电图室观察家兔在注射不同剂量 的AT3后所造成的脑电图(EEG)波形变化有 无差别。同时考虑到不同种系的家兔EEG 波形变化可能也有所差异,故采用随机区组 设计安排实验以期同时分析AT3剂量和家兔 种系对EEG波形变化有无影响。
表3
注射不同剂量AT3的家兔脑电图δ波的变化(%)
处 理 组(AT3剂量) 小剂量 29 28 38 29 34 41 199 6 33.17 6747 中等剂 量 37 44 52 35 41 43 252 6 42.00 10764 较大剂 量 27 31 38 36 31 42 205 6 34.17 7155 大剂量 38 33 39 34 30 29 203 6 33.83 6951 131 136 167 134 136 155 859 24 35.79 31617 4 4 4 4 4 4 (∑X) (N) ( ∑Xj nj
SS区组间=∑ ν区组间=b-1
(7) (式⑧)(b为区组数) (式⑨) (式⑩) =311.46
SS误差=SS总-SS处理组间-SS区组间 ν误差=ν总-ν处理组间-ν区组间 本例: SS处理组间= ν处理组间=4-1=3
SS区组间=
ν区组间=6-1=5 SS误差=871.96-311.46-260.71=299.79 ν误差=23-3-5=15
(3) SS组内=SS总-SS组间
ν组间=K-1 ν组内=N-K
(4)
(5) (6)
SS组间
=0.001 647
SS组内=0.010 337-0.001 647=0.008 690 ν组间=3-1=2 ν组内=30-3=27
1.1.4 列方差分析表 求出检验统计量F值
表2 例1数据0.001647 0.008690 0.010337
anova方差分析
anova方差分析ANOVA（方差分析）概述：方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或多个组之间的均值差异是否具有统计显著性。
ANOVA 是一种多元统计分析方法，可以帮助我们理解因素对于观测变量的影响程度。
原理：在进行方差分析时，我们将总体均值之间的差异分为两部分，一部分是不同组内个体之间的差异（称为组内方差），另一部分是不同组之间的差异（称为组间方差）。
通过计算组内和组间方差的比值，我们可以得到方差比（F-ratio），从而判断不同组的均值之间是否存在显著差异。
步骤：1. 建立假设：* 零假设（H0）：不同组的均值没有显著差异。
* 备择假设（H1）：不同组的均值存在显著差异。
2. 计算方差：* 组间方差（SSB）：用于衡量不同组之间的差异。
* 组内方差（SSW）：用于衡量同一组内个体之间的差异。
3. 计算F值：* F值 = 组间方差 / 组内方差。
4. 判断显著性：* 根据F分布表，在给定显著性水平（一般取0.05）下，查找对应的临界值。
* 如果计算得到的F值大于临界值，则可以拒绝零假设，认为不同组的均值存在显著差异。
注意事项：1. 样本独立性：ANOVA要求不同组之间的样本必须相互独立，即每个个体只属于一个组，各组之间没有重叠。
2. 方差齐性：ANOVA要求不同组之间的方差相等，即组间方差与组内方差应该接近相等。
3. 正态分布：ANOVA要求不同组之间的观测值满足正态分布，以保证计算的结果准确性。
应用领域：ANOVA常用于实验研究、质量控制以及一些行业调查中，例如以下场景：- 新药疗效比较：比较不同药物在治疗同一疾病上的效果。
- 客户满意度调查：比较不同年龄、不同性别、不同教育程度等因素对客户满意度的影响。
- 厂商竞争力分析：比较不同厂商在市场份额、销售额等指标上的差异。
总结：ANOVA作为一种常用的统计方法，可以帮助我们确定不同组之间的均值差异是否具有统计意义。
方差分析及协方差分析
方差分析及协方差分析方差分析和协方差分析是统计学中常用的两种分析方法，用于研究变量之间的关系和差异。
本文将分别介绍方差分析和协方差分析的基本概念、原理和应用。
一、方差分析（Analysis of Variance）1.基本概念：方差分析是一种通过对不同组之间的差异进行分析，来揭示组间差异是否非随机的统计方法。
它可以用于比较两个或更多个组的均值是否有显著差异。
2.原理：方差分析的原理基于对总体变异的分解。
总体变异可以分解为组间变异和组内变异。
组间变异表示不同组之间的差异，而组内变异表示组内个体之间的差异。
方差分析通过计算组间变异与组内变异之间的比值来判断组间差异是否显著。
3.适用场景：方差分析适用于有一个自变量和一个或多个因变量的情况。
常见的应用场景包括：比较不同药物对疾病影响的效果、比较不同教学方法对学生成绩的影响等。
4.步骤：方差分析的步骤包括：确定研究目的和假设、选择适当的方差分析模型、计算方差分析统计量和p值、进行结果解释。
二、协方差分析（Analysis of Covariance）1.基本概念：协方差分析是一种结合方差分析和线性回归分析的方法。
它通过控制一个或多个连续变量（协变量）对组间差异进行调整，来比较不同组之间的差异。
协方差分析不仅考虑到组间差异，还考虑到了协变量的影响。
2.原理：协方差分析的基本原理是通过线性回归模型来估计组间均值的差异，同时考虑协变量的影响。
通过计算协方差矩阵和相关系数，可以得到组间差异的调整后的统计结果。
3.适用场景：协方差分析适用于有一个自变量、一个或多个因变量，以及一个或多个连续变量的情况。
常见的应用场景包括：比较不同药物对疾病影响的效果，并控制患者年龄和性别等协变量。
4.步骤：协方差分析的步骤包括：确定研究目的和假设、选择适当的协方差分析模型、建立回归模型、计算协方差分析统计量和p值、进行结果解释。
总结：方差分析和协方差分析都是常用的统计分析方法，用于研究组间差异和变量之间的关系。
医学文献指标的中英文术语对照
医学文献指标的中英文术语对照引言:医学文献是医学研究和临床实践中不可或缺的重要信息来源。
在阅读和理解医学文献时，掌握准确的中英文术语对照是十分必要的。
本文将介绍一些常见的医学文献指标的中英文术语对照，帮助读者更好地理解和应用这些指标。
一、Study Design (研究设计)1. 随机对照试验 (Randomized Controlled Trial, RCT)- 定义:将研究对象随机分为实验组和对照组，对比两组结果以评估干预措施的疗效- 示例: A randomized controlled trial of drug A on patients with hypertension2. 前瞻性队列研究 (Prospective Cohort Study)- 定义:在研究开始之前，根据暴露因素进行观察，随访研究对象并记录结果- 示例: A prospective cohort study of smoking and lung cancer risk3. 横断面研究 (Cross-sectional Study)- 定义:在某个特定时间点上收集数据，不考虑因果关系- 示例: A cross-sectional study of the prevalence of diabetes in a rural community二、Outcome Measures (研究终点指标)1. 死亡率 (Mortality Rate)- 定义:在一定时间内发生死亡的患者数与特定人群总数之比- 示例: The mortality rate of patients with heart failure after one year of follow-up2. 生存率 (Survival Rate)- 定义:在一定时间内生存下来的患者数与特定人群总数之比- 示例: The 5-year survival rate of breast cancer patients receiving chemotherapy3. 病情进展率 (Progression Rate)- 定义:患者疾病进展的速度或患病程度的评估指标- 示例: The progression rate of multiple sclerosis measured by MRI scans三、Statistical Analysis (统计分析)1. 方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA)- 定义:用于比较多个组别差异的统计方法- 示例: One-way ANOVA was used to analyze the differences in blood pressure among different age groups2. 相关分析 (Correlation Analysis)- 定义:评估两个变量之间关系的统计方法- 示例: Pearson correlation analysis was performed to examine the association between BMI and blood glucose levels3. 生存分析 (Survival Analysis)- 定义:评估患者生存时间的统计方法，常用于研究肿瘤等疾病- 示例: Kaplan-Meier survival analysis was used to assess the overall survival rates of lung cancer patients四、Evidence Levels (证据级别)1. 临床实证 (Level of Evidence)- 定义:根据研究设计和方法的科学性和可靠性评估研究证据的质量- 示例: This meta-analysis provides high-level evidence for the efficacy of drug B in treating depression2. 系统综述及Meta分析 (Systematic Review and Meta-analysis)- 定义:对多个独立研究进行整体分析和结论汇总的研究方法- 示例: A systematic review and meta-analysis of the effectiveness of acupuncture for chronic pain management3. 专家共识 (Expert Consensus)- 定义:基于专家意见和经验形成的共识性陈述- 示例: The current guidelines are based on expert consensus and clinical experience结论:通过掌握医学文献指标中的中英文术语对照，读者能够更准确地理解和应用这些指标，在医学研究和临床实践中获得准确和可靠的信息支持。
研究报告用到的名词英文
研究报告用到的名词英文在进行研究报告时，我们常常需要使用一些特定的名词来准确地描述研究对象、方法和结果。
这些名词的英文术语在国际学术界被广泛使用，能够确保我们的研究得到全球同行的认可和理解。
本文将介绍一些常见的研究报告中用到的名词及其相应的英文术语。
首先，我们来谈谈研究报告中经常用到的实验设计和方法名词。
实验设计通常包括随机对照实验（randomized controlled trial, RCT）、队列研究（cohort study）和病例对照研究（case-control study）。
在实验中，我们可能会采用单盲设计（single-blinded design）或者双盲设计（double-blinded design）来减少实验结果受实验者或实验员的主观因素影响。
此外，我们可能会使用交叉设计（crossover design）或平行设计（parallel design）来比较不同处理或干预措施的效果。
研究对象的选择也是研究报告中需要提及的重要内容。
我们常用到的一些名词包括受试者（subjects）或研究对象（participants）、样本（sample）、总体（population）和样本容量（sample size）。
在研究中，我们通过随机抽样（random sampling）的方式从总体中选取出代表性的样本，从而进行统计分析，并推断结果是否能够推广到总体。
研究报告还要详细描述所用的变量和指标。
变量可以分为因变量（dependent variable）和自变量（independent variable）。
因变量是我们感兴趣的研究结果，而自变量是我们要检验对因变量产生影响的因素。
在描述自变量时，我们可以使用虚拟变量（dummy variable）来代表某个特定的分类变量。
指标则是对变量的度量，比如中位数（median）、平均数（mean）、标准差（standard deviation）、置信区间（confidence interval）和显著性水平（significance level）等。
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Reminders
The Central Limit Theorem consists of three statements: • The mean of the sampling distribution of means is equal to the mean of the population from which the samples were drawn. • The variance of the sampling distribution of means is equal to the variance of the population from which the samples were drawn divided by the size of the samples. • If the original population is distributed normally (i.e. it is bell shaped), the sampling distribution of means will also be normal. If the original population is not normally distributed, the sampling distribution of means will increasingly approximate a normal distribution as sample size increases. (i.e. when increasingly large samples are drawn) The standard error of the mean of a sampled distribution SM relates to the population standard deviation σ where n is the sample size, through the equations:
• The population variance σ2 is estimated by the average of the 3 (a) sample variances S2 because, to apply the Central Limit Theorem, ANOVA assumes normally distributed populations, homogeneous variances and random, independent sampling. Hot Mild Cold
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Example Three groups of people sit an exam under three different room temperatures, hot-1, mild-2 and cold-3: ANOVA is used to verify if their scores are statistically different
2 MSB = nsM
σ2
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What is ANOVA for? Allows testing of the difference bet increasing Type I error
Why don’t we just use the t-test?
2 σ 2 = nsM σ
sM =
n
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MSE : the Mean Square Error is the average of a sample variances, s: from the Central Limit Theorem, the MSE tends to the population standard deviation
The t-test used to compare more than two different different means would lead to inflation of Type I error.
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How ANOVA works If the null hypothesis is true, then MSE and MSB should be about the same, because they both are estimates of the same population variance, σ2: in this case the ratio MSB/MSE is close to 1 If the null hypothesis is false, MSB will be larger than MSE, and the ratio MSB/MSE is greater than 1 The F statistic, compared with MSB/MSE, gives statistical significance to how much larger MSB is than MSE, permitting the null hypothesis to be evaluated probabilistically.
MSE =
1 s2 ∑ a
σ2
MSB : the Mean Square Between is the variance of the distribution of the sample means multiplied by the sample size: from the Central Limit Theorem, the MSB also tends to the population standard deviation
ANOVA Analysis of Variance
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Type I error: a true null hypothesis incorrectly rejected Variance:The variance is one of several indices of variability that statisticians use to characterize the dispersion among the measures in a given population. To calculate the variance of a given population, it is necessary to first calculate the mean of the scores, then measure the amount that each score deviates from the mean and then square that deviation (by multiplying it by itself). Numerically, the variance equals the average of the several squared deviations from the mean t-test:a measure on a random sample (or pair of samples) in which a mean (or pair of means) appears in the numerator and an estimate of the numerator's standard deviation appears in the denominator based on the calculated s square or s squares of the samples. If these calculations yield a value of (t) that is sufficiently different from zero, the test is considered to be statistically significant Null hypothesis: depending on the data, the null hypothesis either will or will not be rejected as a viable possibility. The null hypothesis is often the reverse of what the experimenter actually believes; it is put forward to allow the data to contradict it. If the test is significant, the null hypothesis is rejected.
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Example (cont.) We then estimate the population variance σ2 by calculating the variance of the sample means and multiplying by the sample size to give the Mean Square Hot Mild Between, MSB:1 55 75
• The null hypothesis is that the means of the scores are not different, and that: H 0: µ 1 = µ 2 = µ 3 • This test has one factor, room temperature, and three levels, 1,2 and 3, denoted by the letter a: a=3 • The numbers of persons per group are designated as n1, n2 and n3 (or na): we will assume here that the sample sizes in the a samples, are equal.