熟练使用spss17.0进行假设检验的方法
熟练使用SPSS 进行假设检验
[例] 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值mmol/L如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同。
表1 克山病区调查数据结果
患
者
健
康
人
1.录入数据。将组别设为g，可将患者组设为1，健康人设为2，血磷值设为x，如患者组中第一个测量到的血磷值为，则g为1，x为，其他数据均仿此录入，如下图所示。
图1 数据输入界面
2.统计分析。依次选择“Analyze”、“ Compare means”、“ Independent Samples T Test”。
图2 选择分析工具
3.弹出对话框如下图所示，将x选入Test Variables、g选入Grouping Variable，并单击下方的Define Groups按钮，弹出定义组对话框，默认选项为Use Specified Value，在Group1和Group2框中分别填入1和2，即要对组别变量值为1和2的两个组做t检验，另外Options 对话框中可选择置信度和处理缺失值的方法。
图3 选择变量进入右侧的分析列表SPSS输出的结果和结果说明:
图4 输出结果
表2 统计量描述列表
表3 假设检验结果表
第一个表格是统计描述,给出了两个组的样本数N、均值Mean、标准偏差、标准误差Std. Error Mean。
第二个表格分两部分
(1)方差齐次检验（Levene 检验）。F＝、P（Sig）＝。
(2)t 检验。因方差齐次与不齐方法不同，（Equal variances assumed 方差齐次和Equal variances not assumed 方差不齐），结果分两行给出。由使用者根据方差齐次检验结果来判断。本例尚不能认为方差不齐，故取方差齐次的结果t＝,df 自由度
22, 双侧t 检验概率= 即可认为两组间血磷值有差别。结果中还给出了两组间差值的均值标准误差和95%置信区间。
食品分析方法的分类
食品分析方法的分类 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020
食品分析方法的分类 对食品品质的评价，主要包括食品营养、卫生和嗜好性三个方面。食品分析所采用的分析方法主要有感观分析法、理化分析法、微生物分析法和酶分析法。 1.感观分析法感官分析又叫感观检验或感观评价，是通过人体的各种感官 器官（眼、耳、鼻、舌、皮肤）所具有的视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，结合平时积累的实践经验，并借助一定的器具对食品的色、香、味、形等质量特性和卫生状况做出判定和客观评价的方法。感观检验作为食品检验的重要方法之一，具有简便易行、快速灵敏、不需要特殊器材等特点，特别适用于目前还不能用仪器定量评价的某些食品特性的检验，如水果滋味的检验、食品风味的检验以及烟、酒、茶的气味检验等。 依据所使用的感觉器官的不同，感官检验可分为视觉检验、嗅觉检验、味觉检验、触觉检验和听觉检验五种。 （1）视觉检定是鉴定者利用视觉器官，通过观察食物的外观形态、颜色光泽、透明度等，来评价食品的品质如新鲜程度、又无不良改变以及鉴别果蔬成熟度等的方法。 （2）嗅觉鉴定是通过人的嗅觉器官检验食品的气味，进而评价食品质量（如纯度、新鲜度或劣变程度） （3）味觉鉴定是利用人的味觉器官（主要是舌头），通过品尝食物的滋味和风味，从而鉴别食品品质优劣的方法。味觉检验主要用来评价食品的风味（风味是食品的香气、滋味、入口获得的香气和口感的综合构成），也是识别某些食品是否酸败、发酵的重要手段。
（4）听觉器官听觉鉴定是凭借人体的听觉器官对声音的反应来检验食品品质的方法。听觉鉴定可以用来评判食品的成熟度、新鲜度、冷冻程度及罐头食品的真空度等。 （5）触觉鉴定是通过被检食品用于鉴定者的触觉器官（手、皮肤）所产生的反应来评价食品品质的一种方法。如根据某些食品的脆性、弹性、干湿、软硬、黏度、凉热等情况，可评判食品的品质优劣和是否正常。 感官分析的方法很多，常用的检验方法有差别检验法，标度和类别检验法、分析或描述性检验法等。 感官分析法虽然简便、实用且多数情况下不受鉴定地点的限制。但也存在明显缺陷，由于感官分析是以经过培训的评价员的感觉作为一种“仪器”来测定食品的质量特性或鉴别产品之间的差异，因此判断的准确性与检验者的感觉器官的明锐程度和实践经验密切相关。同时检验者的主观因素（如健康状况、生活习惯、文化素养、情绪等），以及环境条件(如光线、声响等)都会对鉴定结果产生一定的影响。另外，感官检验的结果大多情况下只能用于比较性的用词（优、良、中、劣等）表示或用文字表述，很难给出食品品质优劣程度的确切数字。 2.理化分析法根据测定原理、操作方法等的不同，梨花分析又可分为物理分析法、化学分析法和仪器分析法三类。 （1）物理分析法通过对被测食品的某些物理性如温度、密度、折射率、旋光度、沸点、透明度的的测定，可间接求出食品中某种成分的含量，进而判断被检食品的纯度和品质。物理分析法简便、实用，在实际工作中应用广泛。
假设检验的类型
假设检验的类型 ——方差分析& 检验2
目录 一、方差分析 1.原理 2.步骤 3.实例 二、检验 1.原理 2.实例2
1.原理 （1）应用背景 在许多实际问题的统计分析中，我们不仅要讨论两个总体均值相等的假设检验问题，而且还要讨论两个以上总体的均值是否相等的假设检验问题，在这种情况下，我们就选择方差分析的方法来检验这些样本的平均数差异的显著程度。 （2）应用条件（运用方差分析方法需要满足的假定） ①观察对象来自所研究因素的各个水平之下的独立随机抽样；②每个水平下的样本都取自正态分布的总体；③各个总体有相同的方差。2 独立性正态性 方差齐性
1.原理 （3）基本原理 假定容量为n的k个样本取自同一总体。用k个样本的方差估计总体的方差；用全体k个样本的所有元素作为一个样本（样本和），并依此估算总体的方差，如果“原假设”成立，这两个估计值应该十分接近，如果这两个估计值相差很大，这k个样本就不可能都取自同一个总体。 因为方差分析用两个方差的估计值的比F作单侧检验，所以这种方法又称F 检验。检验用F分布进行。
2.步骤 （1）建立方差分析的数学模型； （2）确定各个总体是否服从正态分布，且具有相等的方差； （3）建立检验用的原假设和备择假设，给出显著水平； （4）计算总体方差的估计值和统计量F ； （5）根据F 做出判断。2
3.实例 1）研究目的 为了研究学生学习数学的成绩是否受教师教学水平的影响，现将一个数学提高班的学生分成三个小班，分别由甲、乙、丙三位教师任教。三个班各随机抽取五个学生的最终成绩见表。假定三个学生的最终成绩服从正态分布，试问三个班学生的最终成绩是否存在显著的差异？如果有差异，应推举哪位教师担任此班教学使教学效果最好（α=0.05）？
常见的塑料检测标准和方法
常见的塑料检测标准和方法 检测产品/类别检测项目/参数 检测标准(方法)名称及编号(含年号)序 号 名称 塑料1 光源暴露试验方 法通则 塑料实验室光源暴露试验方法第1部分:通则ISO 4892-1:1999 2 氙弧灯光老化 汽车外饰材料的氙弧灯加速暴露试验SAE J2527:2004 汽车内饰材料的氙弧灯加速暴露试验SAE J2412:2004 塑料实验室光源暴露试验方法第2部分:氙弧灯ISO 4892-2:2006 /Amd 1:2009 室内用塑料氙弧光暴露试验方法ASTM D4459-06 非金属材料氙弧灯老化的仪器操作方法ASTM G155-05a 塑料暴露试验用有水或无水氙弧型曝光装置的操作ASTM D2565-99(2008) 3 荧光紫外灯老化 塑料实验室光源暴露试验方法第3部分:荧光紫外灯ISO 4892-3:2006 汽车外饰材料UV快速老化测试SAE J2020:2003 塑料紫外光暴露试验方法ASTM D4329-05 非金属材料UV老化的仪器操作方法ASTM G154-06 4 碳弧灯老化 塑料实验室光源暴露试验方法第4部分:开放式碳弧灯 ISO 4892-4:2004/ CORR 1:2005 塑料实验室光源曝露试验方法第4部分:开放式碳弧灯 GB/T16422.4-1996 5 荧光紫外灯老化 机械工业产品用塑料、涂料、橡胶材料人工气候老化试验方法荧 光紫外灯GB/T14522-2008 6 热老化 无负荷塑料制品的热老化 ASTM D3045-92(2010) 塑料热老化试验方法GB/T7141-2008 7 湿热老化 塑料暴露于湿热、水溅和盐雾效应的测定ISO4611:2008 塑料暴露于湿热、水喷雾和盐雾中影响的测定GB/T12000-2003 塑料8 拉伸性能塑料拉伸性能的测定第1部分:总则GB/T1040.1-2006
假设检验的基本步骤
假设检验的基本步骤 （三）假设检验的基本步骤 统计推断 1．建立假设检验，确定检验水准 H0和H1假设都是对总体特征的检验假设，相互联系且对立。 H0总是假设样本差别来自抽样误差，无效/零假设 H1是来自非抽样误差，有单双侧之分，备择假设。 检验水准，a＝0.05 检验水准的含义 2．选定检验方法，计算检验统计量 选择和计算检验统计量要注意资料类型和实验设计类型及样本量的问题， 一般计量资料用t检验和u检验； 计数资料用χ2检验和u检验。 3．确定P值，作出统计推理 P≤a ，拒绝H0，接受H1 P> a，按a＝0.05水准，不拒绝H0，无统计学意义或显著性差异 假设检验结论有概率性，无论使拒绝或不拒绝H0，都有可能发生错误 （四）两均数的假设检验（各种假设检验方法的适用条件及假设的特点、计算公式、自由度确定以及确定概率P值并做出推断结论） u检验适用条件 t检验适用条件 t检验和u检验 1．样本均数与总体均数比较 2．配对资料的比较/成组设计的两样本均数的比较 配对设计的情况：3点 3. 两个样本均数的比较 （1）两个大样本均数比较的u检验 （2）两个小样本均数比较的t检验 （五）假设检验的两类错误及注意事项（Ⅰ和Ⅱ类错误） 1.两类错误 拒绝正确的H0称Ⅰ型错误－弃真，用检验水准α表示，α＝0.05，犯I型错误概率为0.05，理论上平均每100次抽样有5次发生此类错误； 接受错误的H0称Ⅱ型错误－存伪。用β表示，（1－β）为检验效能或把握度，意义为两总体有差异，按α水准检出差别的能力，1－β＝0.9，若两总体确有差别，理论上平均每100次抽样有90次得出有差别的结论。 两者的关系：α愈大β愈小；反之α愈小β愈大。 2.假设检验中的注意事项 （1）随机化：代表性和均衡可比性 （2）选用适当的检验方法 （3）正确理解统计学意义 （4）结论不绝对 （5）单侧与双侧检验的选择 四．分类变量资料的统计描述
关于假设检验中检验统计量的选择及拒绝域的确定问题
关于假设检验中检验统计量的选择及拒绝域的确定问题 假设检验是根据样本所提供的信息检验假设是否成立的一种统计推断方法。在检验之前总体参数未知，先对总体参数提出一个假设的值，然后根据样本所提供的信息检验假设是否成立。 在假设检验中，如何根据已知条件选择检验统计量，并确定拒绝域和临界值，是非常重要的两个环节。学员在理解时容易出现混淆。 一、 根据已知条件选择检验统计量 这里要注意，样本均值x 的分布与根据样本均值及总体方差（或样本方差）构造的检验统计量的分布是两个不同的概念。根据抽样分布的理论，只要总体服从正态分布，那么，无论是大样本，还是小样本，其样本均值的分布均服从正态分布；如果总体的分布是非正态分布，在大样本情况下，其样本均值的分布仍服从正态分布，小样本的样本均值的分布则服从非正态分布。 但是，检验统计量的分布则不然。 （一） 对于小样本量 分两种情况： 1、在总体是正态分布的情况下，如果总体方差未知、小样本（n<30），检验统计量n s x /0 μ-的分布服从t 分布； 2、在总体服从非正态分布、小样本的情况下，检验统计量的分布也服从t 分布。 由于一般情况下总体方差未知，需要用样本方差来代替，所以，一般准则是：小样本量时用t 检验。 （二） 对于大样本量 在大样本量（ 30≥n ）的情况下，检验统计量的分布与样本均值的分布相同，服从正态分布，这一点比较容易理解。所以，概括来说，大样本量时用Z 检验。 选择用t 检验还是Z 检验，直接关系到选择t 临界值还是Z 临界值。 二、 拒绝域和临界值的确定 应结合分布的图形来理解接受域、拒绝域以及临界值。 （一）对于双侧检验 一般在双侧检验时，使用正态分布对总体均值进行检验，拒绝域为：2αZ Z >或 2αZ Z -<（或2αZ Z >） ；使用t 分布进行检验，拒绝域为：2αt t >或2αt t -<，（或2αt t >） ；使用2χ分布进行检验时（对总体方差的检验），若检验的统计量222αχ>χ或2122αχχ-<时，拒绝原假设。注意，这里使用的是 2α，因为双侧检验中有两个拒绝域，各占2 α。只要满足其中一个拒绝域，即可拒绝原假设。
假设检验中两种类型错误的关系
假设检验中两种类型错误之间的关系 (一) α与β是在两个前提下的概率。α是拒绝H0时犯错误的概率(这时前提是“H0为真”)；β是接受H0时犯错误的概率(这时“H0为假”是前提)，所以α+β不一定等于1。结合图7—2分析如下： 图7-2 α与β的关系示意图 如果H0：μ1＝μ0为真，关于与μ0的差异就要在图7—2中左边的正态分布中讨论。对于某一显著性水平α其临界点为。(将两端各α／2放在同一端)。 右边表示H0的拒绝区，面积比率为α；左边表示H0的接受区，面积比率为1-α。在“H0为真”的前提下随机得到的落到拒绝区时我们拒绝H0是犯了错误的。由于落到拒绝区的概率为α，因此拒绝“H0为真”时所犯错误(I型)的概率等于α。而落到H0的接受区时，由于前提仍是“H0为真”，因此接受H0是正确决定，落在接受区的概率为1－α，那么正确接受H0的概率就等于1－α。如α＝0.05则1－α=0.95，这0.05和0.95均为“H0为真”这一前提下的两个概率，一个指犯错误的可能性，一个指正确决定的可能性，这二者之和当然为1。但讨论β错误时前提就改变了，要在“H0为假”这一前提下讨论。对于H0是真是假我们事先并不能确定，如果H0为假、等价于H l为真，这时需要在图7—2中右边的正态分布中讨论·(H1：μ1>μ0)，它与在“H0为真”的前提下所讨论的相似，落在临界点左边时要拒绝H l (即接受H0)，而前提H l为真，因而犯了错误，这就是II型错误，其概率为β。很显然，当α＝0.05时，β不一定等于0.95。
(二)在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大。这一点从图7—2也可以清楚看到。当临界点向右移时，α减小，但此时β一定增大；反之向左移则α增大β减小。一般在差异检验中主要关心的是能否有充分理由拒绝H0，从而证实H l，所以在统计中规定得较严。至于β往往就不予重视了，其实许多情况需要在规定的同时尽量减小β。这种场合最直接的方法是增大样本容量。因为样本平均数分布的标准差为，当n增大时样本平均数分布将变得陡峭，在α和其他条件不变时β会减小(见图7—3)。 (三)在图7—2中H l为真时的分布下讨论β错误已指出落到临界点左边时拒绝H l所犯错误的概率为β。那么落在临界点右边时接受H l则为正确决定，其概率等于1一β。换言之，当H l为真，即μ1与μ0确实有差异时(图7—2中，μ1与μ0的距离即表示μ1与μ0的真实差异)，能以(1—β)的概率接受之。 图7-3 不同标准差影响β大小示意图 如图7—2所示，当α以及其他条件不变时，减小μ1与μ0的距离势必引起β增大、(1一β)减小，也就是说，其他条件不变，μ1与μ0真实差异很小时，正确
假设检验习题
第6章 假设检验练习题 选择题 1. 对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程称为（ ） A.参数估计 B.双侧检验 C.单侧检验 D.假设检验 2．研究者想收集证据予以支持的假设通常称为（ ） A.原假设 B.备择假设 C.合理假设 D.正常假设 3. 在假设检验中，原假设和备择假设（ ） A.都有可能成立 B.都有可能不成立 C.只有一个成立而且必有一个成立 D.原假设一定成立，备择假设不一定成立 4. 在假设检验中，第Ⅰ类错误是指（ ） A.当原假设正确时拒绝原假设 B.当原假设错误时拒绝原假设 C.当备择假设正确时未拒绝备择假设 D.当备择假设不正确时拒绝备择假设 5. 当备择假设为： ，此时的假设检验称为（ ） A.双侧检验 B.右侧检验 C.左侧检验 D.显著性检验 6. 某厂生产的化纤纤度服从正态分布，纤维纤度的标准均值为1.40。某天测得25根纤维的纤度的均值为x =1.39，检验与原来设计的标准均值相比是否有所下降，要求的显著性水平为α=0.05，则下列正确的假设形式是（ ） H0: μ=1.40, H1: μ≠1.40 H0: μ≤1.40, H1: μ＞1.40 H0: μ＜1.40, H1: μ≥1.40 H0: μ≥1.40, H1: μ＜1.40 7一项研究表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设应为 A. H0:μ≤20%, H1: μ>20% B. H0:π=20% H1: π≠20% C. H0:π≤20% H1: π>20% D. H0:π≥20% H1: π<20% 8. 在假设检验中，不拒绝原假设意味着（ ）。 A.原假设肯定是正确的 B.原假设肯定是错误的 C.没有证据证明原假设是正确的 D.没有证据证明原假设是错误的 9. 若检验的假设为H0: μ≥μ0, H1: μ<μ0 ,则拒绝域为（ ） A. z>zα B. z<- zα C. z>zα/2 或z<- zα/2 D. z>zα或 z<-zα 10.若检验的假设为H0: μ≤μ0, H1: μ>μ0 ,则拒绝域为（ ） A. z> zα B. z<- zα C. z> zα/2 或z<- zα/2 D. z> zα或 z<- zα 11. 如果原假设H0为真,所得到的样本结果会像实际观测取值那么极端或更极端的概率称为 ( ) A.临界值 B.统计量 C. P 值 D. 事先给定的显著性水平 12. 对于给定的显著性水平α，根据P 值拒绝原假设的准则是（ ） A. P= α B. P< α C. P> α D. P= α=0 13. 下列几个数值中，检验的p 值为哪个值时拒绝原假设的理由最充分（ ） A.95% B.50% C.5% D.2% 14. 若一项假设规定显著性水平为α=0.05，下面的表述哪一个是正确的（ ） A. 接受H0 时的可靠性为95% B. 接受H1 时的可靠性为95% C. H0为假时被接受的概率为5% D. H1为真时被拒绝的概率为5% 15. 进行假设检验时，在样本量一定的条件下，犯第一类错误的概率减小，犯第二类错误的概率就会（ ） 01:μμ 关于假设检验中检验统计量的选择及拒绝域的 确定问题 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988） 关于假设检验中检验统计量的选择及拒绝域的确定问题 假设检验是根据样本所提供的信息检验假设是否成立的一种统计推断方法。在检验之前总体参数未知，先对总体参数提出一个假设的值，然后根据样本所提供的信息检验假设是否成立。 在假设检验中，如何根据已知条件选择检验统计量，并确定拒绝域和临界值，是非常重要的两个环节。学员在理解时容易出现混淆。 一、 根据已知条件选择检验统计量 这里要注意，样本均值x 的分布与根据样本均值及总体方差（或样本方差）构造的检验统计量的分布是两个不同的概念。根据抽样分布的理论，只要总体服从正态分布，那么，无论是大样本，还是小样本，其样本均值的分布均服从正态分布；如果总体的分布是非正态分布，在大样本情况下，其样本均值的分布仍服从正态分布，小样本的样本均值的分布则服从非正态分布。 但是，检验统计量的分布则不然。 （一）对于小样本量 分两种情况： 1、在总体是正态分布的情况下，如果总体方差未知、小样本 （n<30），检验统计量n s x /0 μ-的分布服从t 分布； 2、在总体服从非正态分布、小样本的情况下，检验统计量的分布也服从t 分布。 由于一般情况下总体方差未知，需要用样本方差来代替，所以，一般准则是：小样本量时用t 检验。 （二）对于大样本量 在大样本量（ 30≥n ）的情况下，检验统计量的分布与样本均值的分布相同，服从正态分布，这一点比较容易理解。所以，概括来说，大样本量时用Z 检验。 选择用t 检验还是Z 检验，直接关系到选择t 临界值还是Z 临界值。 二、 拒绝域和临界值的确定 应结合分布的图形来理解接受域、拒绝域以及临界值。 （一）对于双侧检验 一般在双侧检验时，使用正态分布对总体均值进行检验，拒绝域为：2αZ Z >或2αZ Z -<（或2αZ Z >）；使用t 分布进行检验，拒绝域为： 2αt t >或2αt t -<，（或2αt t >）；使用2χ分布进行检验时（对总体方差的检验），若检验的统计量22 αχ>χ或2122αχχ-<时，拒绝原假设。注意，这里使用的是2α，因为双侧检验中有两个拒绝域，各占2 α。只要满足其中一个拒绝域，即可拒绝原假设。 在双侧检验的情况下，拒绝域在接受域的两侧，或分布图形的两端。 （二）对于单侧检验 在进行单侧检验时，使用正态分布或t 分布对总体均值进行检验，拒绝域与备择假设“大于”或“小于”的方向相同。如，μ≥1.40 H 1：μ ＜1.40，则拒绝域为Z 或t 值<临界值。这里只有一个拒绝域，所以不需要将α除以2。 特别要注意，如果计算得到的检验统计量的值为负，则要取临界值的负值来进行比较。因为从数轴上看，临界值的正值在另一侧，将它与为 假设检验的基本步骤 ————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 假设检验的基本步骤 (三)假设检验的基本步骤 统计推断 １.建立假设检验,确定检验水准 H０和H1假设都是对总体特征的检验假设，相互联系且对立。 Ｈ0总是假设样本差别来自抽样误差，无效／零假设 H1是来自非抽样误差，有单双侧之分，备择假设。 检验水准，a=0.0５ 检验水准的含义 ２．选定检验方法,计算检验统计量 选择和计算检验统计量要注意资料类型和实验设计类型及样本量的问题， 一般计量资料用t检验和u检验; 计数资料用χ2检验和ｕ检验。 3.确定Ｐ值,作出统计推理 P≤ａ，拒绝H0,接受H１ P＞a,按a=0.05水准,不拒绝H0，无统计学意义或显著性差异 假设检验结论有概率性，无论使拒绝或不拒绝Ｈ0,都有可能发生错误 (四）两均数的假设检验（各种假设检验方法的适用条件及假设的特点、计算公式、自由度确定以及确定概率P值并做出推断结论) ｕ检验适用条件 t检验适用条件 t检验和u检验 1.样本均数与总体均数比较 2.配对资料的比较/成组设计的两样本均数的比较 配对设计的情况：3点 3. 两个样本均数的比较 (1）两个大样本均数比较的u检验 （2)两个小样本均数比较的t检验 (五)假设检验的两类错误及注意事项(Ⅰ和Ⅱ类错误） 1.两类错误 拒绝正确的H０称Ⅰ型错误－弃真，用检验水准α表示,α＝０.０５,犯I型错误概率为0．05，理论上平均每1０0次抽样有5次发生此类错误； 接受错误的H0称Ⅱ型错误－存伪。用β表示，(１-β)为检验效能或把握度，意义为两总体有差异，按α水准检出差别的能力，1－β＝０.9,若两总体确有差别，理论上平均每１00次抽样有90次得出有差别的结论。 两者的关系:α愈大β愈小;反之α愈小β愈大。 2．假设检验中的注意事项 （1)随机化：代表性和均衡可比性 (2）选用适当的检验方法 (３）正确理解统计学意义 (4）结论不绝对 (5）单侧与双侧检验的选择 四.分类变量资料的统计描述 第6章 假设检验练习题 一． 选择题 1. 对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程称为（ ） A.参数估计 B.双侧检验 C.单侧检验 D.假设检验 2．研究者想收集证据予以支持的假设通常称为（ ） A.原假设 B.备择假设 C.合理假设 D.正常假设 3. 在假设检验中，原假设和备择假设（ ） A.都有可能成立 B.都有可能不成立 ) C.只有一个成立而且必有一个成立 D.原假设一定成立，备择假设不一定成立 4. 在假设检验中，第Ⅰ类错误是指（ ） A.当原假设正确时拒绝原假设 B.当原假设错误时拒绝原假设 C.当备择假设正确时未拒绝备择假设 D.当备择假设不正确时拒绝备择假设 5. 当备择假设为： ，此时的假设检验称为（ ） A.双侧检验 B.右侧检验 C.左侧检验 D.显著性检验 6. 某厂生产的化纤纤度服从正态分布，纤维纤度的标准均值为。某天测得25根纤维的纤度的均值为x =，检验与原来设计的标准均值相比是否有所下降，要求的显著性水平为α=，则下列正确的假设形式是（ ） A. H 0: μ=, H 1: μ≠ B. 】 C. H 0: μ≤, H 1: μ＞ D. H 0: μ＜, H 1: μ≥ E. H 0: μ≥, H 1: μ＜ 7一项研究表明，司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%，用来检验这一结论的原假设和备择假设应为 A. H 0:μ≤20%, H 1: μ>20% B. H 0:π=20% H 1: π≠20% C. H 0:π≤20% H 1: π>20% D. H 0:π≥20% H 1: π<20% 8. 在假设检验中，不拒绝原假设意味着（ ）。 A.原假设肯定是正确的 B.原假设肯定是错误的 《 C.没有证据证明原假设是正确的 D.没有证据证明原假设是错误的 9. 若检验的假设为H 0: μ≥μ0, H 1: μ<μ0 ,则拒绝域为（ ） A. z>z α B. z<- z α C. z>z α/2 或z<- z α/2 D. z>z α或 z<-z α 10.若检验的假设为H 0: μ≤μ0, H 1: μ>μ0 ,则拒绝域为（ ） A. z> z α B. z<- z α C. z> z α/2 或z<- z α/2 D. z> z α或 z<- z α 11. 如果原假设H 0为真,所得到的样本结果会像实际观测取值那么极端或更极端的概率称为 ( ) A.临界值 B.统计量 C. P 值 D. 事先给定的显著性水平 12. 对于给定的显著性水平α，根据P 值拒绝原假设的准则是（ ） 】 A. P= α B. P< α C. P> α D. P= α=0 01:μμ （一）完全随机设计： 1.计量资料: 推断两组总体均数是否相等推断多组总体均数是否不全相等 n均较大（≥60）①两大样本的u检验； ②两样本的t检验； 完全随机设计资料的方差分析 n不大&满足 正态性（或近似正态性）与方差齐性①两样本t检验； ②完全随机设计资料的方差分析 样本含量不大&不满足方差齐性①近似t(t')检验 ②非参数检验（wilcoxon、 Kruskal-Wallis秩和检验） ①近似F(F’)检验； ②非参数检验（Kruskal-w alli s秩 和检验…） 2.计数资料: 四格表资料RxC表资料 样本总例数n≥40且T≤5的格子数不超过1/5 ①两样本率比较的u检验; ②x2检验(卡方检验); ③Fisher确切概率检验 ①X2检验； ②Fisher确切概率检验； 样本总例数n≥40且 5 > T≥1的格子数超过1/5 ①两样本率比较的校正u检验； ②校正X2检验； ③Fishe r确切概率检验 Fisher确切概率检验 样本总例数 n<40或T<1 或P接近于α Fisher确切概率检验 3.等级资料: 主要用秩转换的非参数检验——推断总体分布(或分布位置)是否相同 ①两样本比较——wilcoxon秩和检验或Kruskal-Wallis秩和检验 ②多样本比较——Kruskal-Wallis秩和检验 （二） 配对设计、配伍组设计(随机区组设计)： 1. 计量资料: 推断两个总体均数是否不等 (差值的总体均数与0是否不等) 推断多个总体均数是否不等 对子数n 较 大(n≥60) 配对差值的单样本u 检验； 随机区组设计资料的方差分析 对子数n 不太大&差值满足正态性要求（或数据变换后满足） ①配对t 检验； ②随机区组设计资料的方差分析 对子数n 不太大&差值不满足正态性要求 非参数检验 （配对wilcoxon 符号秩检验、随机区组设计资料的Friedman 秩和检验） 非参数检验 （Friedman 秩和检验） 2. 计数资料（多为配对四格表资料）: 推断两个总体率是否不等时，不相同结果频数为b 与c: ① b +c ≥40：配对四格表资料X 2检验或Fisher 确切概率检验 ② b +c < 40：校正的配对四格表资料X 2检验或Fisher 确切概率检验 3.等级资料: 主要用秩转换的非参数检验——推断总体分布(或分布位置)是否相同 ① 配对设计：wilcoxon 符号秩和检验; ② 配伍组设计(随机区组设计)： Friedman 秩和检验。 （三） 其他设计方案： 交叉设计、拉丁方设计、正交试验设计、嵌套设计、析因试验设计、重复测量设计等，若获取资料为计量资料，当满足相应条件时，可分别采用该设计方案对应的方差分析。 假设检验地基本思想[理解] 假设检验是除参数估计之外地另一类重要地统计推断问题.它地基本思想可以用小概率原理来解释.所谓小概率原理，就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生地.也就是说，对总体地某个假设是真实地，那么不利于或不能支持这一假设地事件在一次试验中是几乎不可能发一地；要是在一次试验中事件竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设地真实性，拒绝这一假设. 文档来自于网络搜索 例：某公司想从国外引进一种自动加工装置.这种装置地工作温度服从正态分布(μ，),厂方说它地平均工作温度是度.从该装置试运转中随机测试次，得到地平均工作温度是度.该公司考虑，样本结果与厂方所说地是否有显著差异？厂方地说法是否可以接受？文档来自于网络搜索 类似这种根据样本观测值来判断一个有关总体地假设是否成立地问题，就是假设检验地问题.我们把任一关于单体分布地假设，统称为统计假设，简称假设.上例中，可以提出两个假设：一个称为原假设或零假设，记为：μ（度）；另一个称为备择假设或对立假设，记为：μ≠（度）这样，上述假设检验问题可以表示为：文档来自于网络搜索 ：μ ：μ≠ 原假设与备择假设相互对立，两者有且只有一个正确，备择假设地含义是，一旦否定原假设，备择假设备你选择.所谓假设检验问题就是要判断原假设是否正确，决定接受还是拒绝原假设，若拒绝原假设，就接受备择假设.文档来自于网络搜索 应该如何作出判断呢？如果样本测定地结果是度甚至更高（或很低），我们从直观上能感到原假设可疑而否定它，因为原假设是真实时，在一次试验中出现了与度相距甚远地小概率事件几乎是不可能地，而现在竟然出现了，当然要拒绝原假设.现在地问题是样本平均工作温度为度，结果虽然与厂方说地度有差异，但样本具有随机性，度与度之间地差异很可能是样本地随机性造成地.在这种情况下，要对原假设作出接受还是拒绝地抉择，就必须根据研究地问题和决策条件，对样本值与原假设地差异进行分析.若有充分理由认为这种差异并非是由偶然地随机因素造成地，也即认为差异是显著地，才能拒绝原假设，否则就不能拒绝原假设.假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验，因此，检验过程中要使原假设得到维护，使之不轻易被否定,否定原假设必须有充分地理由；同时，当原假设被接受时，也只能认为否定它地根据不充分，而不是认为它绝对正确. 文档来自于网络搜索 假设检验规则[识记] 样本既然取自总体，样本均值就必然包含着总体均值μ大小地信息.如上例，若原假设：μ为真，则一般应该小；否则一般应较大.因此，我们可以根据地大小，也即差异是否显著来决定接受还是拒绝原假设越大越倾向于拒绝原假设，那么大到何种程度才能作出拒绝原假设地决定呢？为此，就需要制定一个检验规则（简称检验）：文档来自于网络搜索当≥时，拒绝原假设；当< 时，接受原假设. 其中是一个特定地参数，称为临界值，不同地值表示不同地检验.我们把拒绝原假设地范围称为拒绝域，接受原假设地范围称为接受域，因此，确定一个检验规则，实质是确定一个拒绝域.文档来自于网络搜索 怎样确定拒绝域呢？这涉及假设检验中地两类错误问题. 由于样本具有随机性，因此，根据样本作出判断就有可能犯两类错误，一类错误是原假设是正确地，按检验规则却拒绝了原假设，这类错误称为弃真错误或第类错误，其发生地概率记为α ；另一类错误是，原假设是不正确地而按检验规则接受了原假设，这类错误称为取伪错误或第Ⅱ类错误，其发生地概率记为β.检验决策与两类错误地关系如下：文档来自于网络搜索 表、检验决策与两类错误关系表 1.目的 本公司为管制采购物料品质，使其符合设计规格及允收品质水准，物制定本规定。 2.范围 凡本公司采购物料或本公司自制加工产品均适用本规定。 3.权责单位 品管部负责本规定制定、修改、废止之起草工作。 总经办负责本规定制定、修改、废止之核准。 作业部门：品管部IQC 4.检验规定 抽样计划 依据 MIL-STD-105E单次取样计划。 品质特性 品质特性分为一般特性和特殊特性。 一般特性 符合下列条件之一者属一般特性 检验工作容易者，如外观特性 品质特性对产品品质有直接而重大之影响者 品质特性变异大者 特殊特性 符合下列条件之一者属特殊特性 检验工作复杂，费时或费用高者 品质特性可由其他特性之检验参考判断者 品质特性变异小者 破坏性之试验 检验水准 一般特性采用 MIL-STD-105E正常单次抽样一般 II 级水准。特殊 特性采用 MIL-STD-105E正常单次抽样特殊 S-2 级水准。缺陷等 级 抽样检验中发现之不符品质标准之瑕砒，称为缺陷，其等级有下列三种： 致命缺陷（ CR） 能或可能危害制品的使用者、携带者的生命或财产安全之缺陷，称为致命缺陷又称为严重缺陷，用CR表示。 主要缺陷（ MAJ） 不能达成支配的使用目的之缺陷，称为主要缺陷，或重缺陷，MAJ 表示。 次要缺陷（ MIN） 并不影响支配使用目的之缺陷，称为次要缺陷或轻微缺陷，用MIN 表示 允收水准（ AQL） 定义 AQL 即 Acceptable Quality Leval ，是何以接收的品质不良比率的上限，也称为允许接收品质水准，简称允收水准。 允收水平 本公司对进料检验时个缺陷等级之进料允收水准为： 缺陷， AQL=0 MAJ 缺陷， AQL=%，具体按分类物料检验规范之要求 缺陷， AQL=% 进料允收水准应严于或同于客户对成品的允收水准，因此，如客户对成品的允收水准高于上述标准，应以客户标 准为依据。 检验依据 外观，材质及包装材料 依据下列一项或多项 有关检验规则 国际、国家及行业标准 比照认可样品 5.作业内容 供应商交送物料，经仓管人员点收，核对物料、规格、数量相符合后，予以签收，再交进料品管部门（IQC）验收。 品管IQC 依抽样计划，予以检验判定，并将其检验记录填于《进货检验报告表》。 品管IQC 判定合格（允收）时，需在物料外包装之适当位置贴上合格标签并加盖“IQC PASS”章，由仓管人员办理入库手续。 品管IQC 判定不合格（拒收）之物料，须填写《不合格品报告》，交品管主管审核裁定。 品管主管核准不合格（拒收）物料，由品管IQC 将《不合格品报告》交给采购通知供应商处理退货及改善事宜， 并在物料外包装标签上盖“REJECT”拒收章。 项目5 标度和类别检验-排列检验 2课时 一、教学目标 1.了解分类检验法、排序检验法的定义和应用范围。 2.熟悉分类检验法、排序检验法的用途。 3.掌握分类检验法、排序检验法基本步骤。 4. 学生能够在教师的指导下独立对样品的色、香、味等进行分辨，并对样品的某一感官品质的强弱进行分类、排序。 二、教学重点 学生能够对分类、排序的结果进行统计分析。 解决策略：案例讲解、实验设计、实验操作 三、教学难点 排序的结果进行统计分析与计算 解决策略：组长收集数据、统计结果，分组到黑板上计算 四、教学过程设计 复习上次课内容 两点检验法、二-三点检验法、三点试验法、A-非A试验法、五中取二试验法定义，问答表设计和查表比较结果 教学方法：提问、引导。 教学手段：板书。 时间安排：5min。 （一）项目一分类检验法 【项目导入】 从检验程序上说，类别检验和类型的划分是检验的头道工序。产品的类别和类型不同，对差评的外观形态和质量有直接的影响，检验方法和使用的标准也有所不同。只有首先弄清产品的类别与类型,然后才能进行分级、分等、评分等项目的检验，达到正确检验的目的。 【项目任务描述】 分类检验法可依据样品的一个或多个特征，参照样品的质量或其他特征类别，将样品归纳入相应类别的方法或登记的办法。样品制备人员以随机的顺序将样品送给品评人员，要求评价人员按照要求对样品就指定的一个或多个指标进行 分类。 【相关知识】 一、概念介绍 是把样品以随机的顺序出示给评价员，要求评价员在对样品进行样品评价后，划出样品应属的预先定义的类别，这种检验方法称为分类检验法或类别检验法。 二、应用范围 类别检验和类型的划分是检验的头道工序。很多食品都可以进行分类，如面包的分类、酒的分类、饮料的分类、肉乳蛋等的分类。 三、技术步骤 1. 提供样品 将样品提供给评价员，盛放样品的容器使用三位数字随机编码，同一次检验中每个样品编码不同。 2. 感官检验 评价员在相同的检验条件下，将随机提供的被检样品，依检验特性进行分级。 3. 填写表格 评价结束后，评价员将每个样品的顺序记录在回答表中。 4. 数据统计 统计每一种产品分属每一类的频数，然后比较两种或多种产品落入不同类别的分布。 文件名称成品检验标准及检验方法文件编号HXKJ/QW20235；A/0 起草人何华根 审核人审核时间 批准人批准日期 分发部门质检中心 变更记录：变更原因： 1目的 规范全科手术显微镜的质量标准，保证医疗器械设备生产的质量。 2范围 适用于全科手术显微镜的检验。 3职责 质检中心对本标准执行负责。 4内容 测试工具及仪表：AC220V电源、ZNY-30A型耐压测试仪、XLD-6A泄漏电流测试仪、照度测试仪、分辨率检测卡、1米平行光管、自准直仪、光谱彩色照度仪。 判定依据：抽样检验取一般检验水平Ⅱ；AQL ： A类合格，B类缺陷为，C类为不合格（检定结论用“√”）表示。 检验项目、标准、方法、检测判定分类一览表 检定结论序 号 检验项目验收标准检验方法 1 外观1）电子件：支撑架外表无机械损坏，脱落， 变形等异常现象，印刷、标示清晰、标 牌项目无漏洞。 目检2）主要电镀件应光亮，平滑。目检 3）显微镜的油漆件应符合无油质、锈斑、 氧化皮、粘砂、焊渣等残渣物；涂层光 滑、色泽均匀，不允许有起泡、开裂、 剥落、擦伤的迹象。 目检 2 性能检测1)总放大率误差:测量左右光学系统视场 中央垂直中心线上的最高、中间、最低 放大率应在±%之内。 M T＝ 250·y’/ for·y 2)左右光学系统间的放大率误差:左右光 学系统间的放大率误差应≤%。 │ (YR-YL) (YR+YL)/2 │100% 3)视场一致性: 在倍率时，65mm瞳距时进 行测量。物体像平面内垂直方向的偏移 量≤；水平方向的偏移量≤。 用测微分划板作为试 验物放置，用手术显 微镜对它们调焦。使 手术显微镜左（右） 光路中的字分划目镜 视场中心和分划板中 心的像重合，观察垂 直和水平方向的偏移 量。 4)成像齐焦性:最高放大率时对物面分辨 力图案调焦清晰，改变放大率后不调 焦，观察其清晰度不低于20线对/mm。 使用线对观察板 5)视场相对允差:手术显微镜左右视场直 径相对允差应不大于%。V D＝ │(DR-DL)│ D 100% 6)视场中心的偏移量:中间放大率的视场 为基准，手术显微镜变换放大率后，手 术显微镜视场中心的偏移量应不大于 视场直径的10%。用分划目镜插人左目镜管并对物面上的十字分划板进行调焦，使二者中心重合，然后，改变放大率，找出物面十字分划线像中心的最大偏移量。 7)目视配套件:手术显微镜目视配套光学 件的最高放大率视场中心的分辨力不 小于1500 NA线对／mm；目视配套光学件或影像记录装置的视场中心与手术 显微镜视场中心应重合，其偏移量应不大于手术显微镜视场直径的10％。NA表示光学系统的物镜数值孔径。 8)照明装置:按目视检查，并用光谱辐射计 测试显色指数不低于85%；光斑中心最大照度≥60000Lux 使用光谱彩色照度计实际测量。 9)左右光学之间的焦距差:目镜视度为零， 在最高放大率进行测量，放十字分划板 作为试验物体，在手术显微镜的每个放 大率左（右）成像面上对十字分划进行 调焦；然后，用右（左）光学系统对 十字分划进行调焦，读取手术显微镜的 计算出D F的数值： 定义 假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。 基本原理 （1）先假设总体某项假设成立，计算其会导致什么结果产生。若导致不合理现象产生，则拒绝原先的假设。若并不导致不合理的现象产生，则不能拒绝原先假设，从而接受原先假设。 （2）它又不同于一般的反证法。所谓不合理现象产生，并非指形式逻辑上的绝对矛盾，而是基于小概率原理：概率很小的事件在一次试验中几乎是不可能发生的，若发生了，就是不合理的。至于怎样才算是“小概率”呢？通常可将概率不超过0.05的事件称为“小概率事件”，也可视具体情形而取0.1或0.01等。在假设检验中常记这个概率为α，称为显著性水平。而把原先设定的假设成为原假设，记作H0。把与H0相反的假设称为备择假设，它是原假设被拒绝时而应接受的假设，记作H1。 假设的形式 H0——原假设，H1——备择假设 双侧检验：H0:μ = μ0， 单侧检验：，H1:μ < μ0 或，H1:μ > μ0假设检验就是根据样本观察结果对原假设（H0）进行检验，接受H0，就否定H1；拒绝H0，就接受H1。 假设检验的种类 下面介绍几种常见的假设检验 1.T检验 亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 目的：比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。 计算公式：统计量： 自由度：v=n - 1 适用条件： (1) 已知一个总体均数； (2) 可得到一个样本均数及该样本标准误； (3) 样本来自正态或近似正态总体。 T检验的步骤 1、建立虚无假设H0:μ1= μ2，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异； 2、计算统计量T值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法； 食品分析方法的分类 对食品品质的评价，主要包括食品营养、卫生和嗜好性三个方面。食品分析所采用的分析方法主要有感观分析法、理化分析法、微生物分析法和酶分析法。 1.感观分析法感官分析又叫感观检验或感观评价，是通过人体的各种感 官器官（眼、耳、鼻、舌、皮肤）所具有的视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，结合平时积累的实践经验，并借助一定的器具对食品的色、香、味、形等质量特性和卫生状况做出判定和客观评价的方法。感观检验作为食品检验的重要方法之一，具有简便易行、快速灵敏、不需要特殊器材等特点，特别适用于目前还不能用仪器定量评价的某些食品特性的检验，如水果滋味的检验、食品风味的检验以及烟、酒、茶的气味检验等。 依据所使用的感觉器官的不同，感官检验可分为视觉检验、嗅觉检验、味觉检验、触觉检验和听觉检验五种。 （1）视觉检定是鉴定者利用视觉器官，通过观察食物的外观形态、颜色光泽、透明度等，来评价食品的品质如新鲜程度、又无不良改变以及鉴别果蔬成熟度等的方法。 （2）嗅觉鉴定是通过人的嗅觉器官检验食品的气味，进而评价食品质量（如纯度、新鲜度或劣变程度） （3）味觉鉴定是利用人的味觉器官（主要是舌头），通过品尝食物的滋味和风味，从而鉴别食品品质优劣的方法。味觉检验主要用来评价食品的风味（风味是食品的香气、滋味、入口获得的香气和口感的综合构成），也是识别某些食品是否酸败、发酵的重要手段。 （4）听觉器官听觉鉴定是凭借人体的听觉器官对声音的反应来检验食品品质的方法。听觉鉴定可以用来评判食品的成熟度、新鲜度、冷冻程度及罐头食品的真空度等。 （5）触觉鉴定是通过被检食品用于鉴定者的触觉器官（手、皮肤）所产生的反应来评价食品品质的一种方法。如根据某些食品的脆性、弹性、干湿、软硬、黏度、凉热等情况，可评判食品的品质优劣和是否正常。 感官分析的方法很多，常用的检验方法有差别检验法，标度和类别检验法、分析或描述性检验法等。关于假设检验中检验统计量的选择及拒绝域的确定问题
假设检验的基本步骤
假设检验习题
假设检验方法选择
第四节 假设检验的基本原理与方法
IQC来料检验规范标准书(最全分类).doc
食品感官评定教案5.1-标度和类别检验(排列检验)
成品检验标准及检验方法
统计学(五)：几种常见的假设检验
食品分析方法的分类