假设检验案例

假设检验案例

【篇一：假设检验案例】

在自己对数据进行分析后只觉得直方图有异常，但缺乏实际运用的经验，没有更深入的再作分析，李

老师出于对数据的敏感度和多年实践经验的积累，以及认真、严谨、敬业的态度让人非常敬佩，受益

匪浅。我们有很好的条件，本身就在现场，稍微摸索下，就可以和我们的生产联系起来了。在实际工

作中注意挖掘数据背后的信息，充分利用有效信息指导生产，把所学的工具都用用，逐步积累实践经验，一定可以在实际工作中发挥作用！

【篇二：假设检验案例】

假设检验案例分析案例6-1 为研究直肠癌患者手术前后血清cea 含量有无差异，作者收集了资料：前（24例）：31.5 30.0 28.6 39.7 45.2 20.3 37.3 24.0 36.2 20.5 23.1 29.0 33.1 35.2 28.9 26.4 25.9 23.8 30.4 31.6 27.9 33.0 34.0 32.7 2.03.2 2.3 3.1 1.9 2.2 1.5 1.8 3.2 3.0 2.8 2.1 （1）有人采用了两独立样本的t 检验，结果t =15.92，自由度 =34，p

【篇三：假设检验案例】

双侧检验单侧检验h0： = 0单侧左尾检验单侧右尾检验h1: 0h0： = 0h1: 0h0： = 0h1: 0接受域1- 接受域1- 接受域1- 拒绝域：两侧 /2拒绝域：两侧拒绝域：两侧目的：观察在给定的显著用于检测样本统计量是否用于检测样本统计量是否假设检验的步骤1 设定原假

设和备择假设2 设定显著水平 3 选择检验统计量(f/t/x2/z) ，计算统计量的观测值4 根据统计量和显著水平确定临界点，给出拒绝域5 判断样本统计量所在区域，在拒绝域内拒绝原假设，接受备择假设假设检验按照参数分为总体均值的检验、两总体均值之差的检验、总体比例的检验和总体方差的检验z检验t检验f检验卡方检验独立样本t检用于比较两个不同样本之间的均值是否相等配对样本t检指同一样本在两个不同时候的均值比较，比如比较某种减肥药的效果方差分析用于检验某因素的影响显著程度用于检验正态样本均值是

否等于某个假设值，事先知道总体方差，得到的统计量服从正态分布，一般用于大样与z检验相似， t检验不需要知道总体方差，他用样本方差代替总体方差，得到的统计量服从t分布。

实践应用主要用于方差分析，方差分析中，组间均方比上组内均方服从f分布主要检验某个样本是否服从某种分布，是一种样本分布

检验，在交叉列表分析中卡方分布会用到著性水平下所抽取的样本统计量是否异于总体参数否显著高于总体参数，当样本统计量落在左侧区域内，拒绝原假设，否则接受原假设否显著低于总体参数，当样本统计量落在左侧区域内，拒绝原假设，否则接受原假设样本

n =30，用标准正态分布的理论推断差异发生的概率，用中， t检验比z检验常用，因为不容易知道总体方差。