非參數(shù)檢驗(yàn)演示文稿本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第1頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分（優(yōu)選）非參數(shù)檢驗(yàn)本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第2頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分參數(shù)檢驗(yàn)（parametrictests）－對(duì)總體參數(shù)(平均數(shù)、成數(shù)、方差等)所作的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)（自由分布檢驗(yàn)）－對(duì)總體分布形式的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)分類本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第3頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分問題的提出我們想去檢驗(yàn)的論述如下：1、經(jīng)過西弗吉尼亞公路150號(hào)里程碑的汽車平均時(shí)速為68英里/小時(shí)。2、租用雪佛龍TrailBlazer（一款中型SUV車）三年，平均行駛里程為32000英里。3、美國(guó)家庭居住在一座獨(dú)幢住宅的平均時(shí)間為11.8年。4、2005年四年制大學(xué)畢業(yè)生的平均起薪為37130美元/年。5、中西部偏北地區(qū)35%的退休人員會(huì)在退休后的1年內(nèi)賣掉他們的住房，搬到氣候溫暖的地方居住。6、80%的經(jīng)常購(gòu)買州彩票的彩民，從未在一次下注中贏得超過100美元的獎(jiǎng)金。假設(shè)：須經(jīng)證實(shí)的有關(guān)總體參數(shù)的論述。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第4頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分問題的提出假設(shè)檢驗(yàn)背后的哲學(xué)：企圖肯定什么事物很難，而否定卻要相對(duì)容易（小概率事件發(fā)生就拒絕）。

假設(shè)檢驗(yàn)遵循的原理：小概率事件在一次試驗(yàn)或觀察中不會(huì)發(fā)生。

案例1案例3案例2案例4本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第5頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分假設(shè)：班長(zhǎng)從不罵人（班長(zhǎng)很少罵人）調(diào)查一個(gè)同學(xué)：“他昨天還罵我的！”（小概率事件發(fā)生，否定假設(shè)，懷疑假設(shè)）調(diào)查一個(gè)同學(xué)：“班長(zhǎng)沒罵過我?！保ú荒芫芙^假設(shè)，但不能肯定班長(zhǎng)不罵人，只是沒理由認(rèn)為他罵人。）案例1本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第6頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分假定某經(jīng)銷商承諾他的這批貨中不合格品率在1‰以下，即平均1000件里面只有一件不合格品，為檢驗(yàn)經(jīng)銷商的說法是否可靠，從這批貨中隨機(jī)抽出一件，如果抽出的這件樣品，經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)是不合格品，則有理由認(rèn)為經(jīng)銷商的承諾是值得懷疑的。案例2本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第7頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分經(jīng)過西弗吉尼亞公路150號(hào)里程碑的汽車平均時(shí)速為68英里/小時(shí)。案例3情況一：對(duì)100輛經(jīng)過里程碑的汽車進(jìn)行測(cè)速，發(fā)現(xiàn)速度只有30英里/小時(shí)。情況二：對(duì)100輛經(jīng)過里程碑的汽車進(jìn)行測(cè)速，發(fā)現(xiàn)速度只有67英里/小時(shí)。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第8頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分假如雪碧瓶的標(biāo)簽上標(biāo)明的容量為500毫升。如果你從市場(chǎng)上隨機(jī)抽取25瓶，發(fā)現(xiàn)其平均含量為499.5毫升，標(biāo)準(zhǔn)差s為2.63毫升。問：是否有顯著不同？案例4區(qū)間估計(jì)問：是否能斷定飲料廠商欺騙了消費(fèi)者？區(qū)間估計(jì)本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第9頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分假設(shè)檢驗(yàn)五步法1.提出原假設(shè)（NullHypothesis） 備擇假設(shè)(AlternativeHypothesis)2.選擇顯著性水平

設(shè)計(jì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量建立決策規(guī)則（確定臨界值）5.做出結(jié)論（判斷：是否拒絕原假設(shè)）本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第10頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分假設(shè)檢驗(yàn)精簡(jiǎn)四步1.提出原假設(shè)與備擇假設(shè)2.設(shè)計(jì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

3.計(jì)算與統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率，并與顯著性水平進(jìn)行比較4.依據(jù)規(guī)則判斷：是否拒絕原假設(shè)本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第11頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分原假設(shè)數(shù)據(jù)集3如果公司所在市平均受教育年限為：13問：是否有所不同是否高于如果公司所在市平均薪水為：35000問：是否有所不同是否低于本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第12頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分設(shè)計(jì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量注意：原假設(shè)和備擇假設(shè)在假設(shè)檢驗(yàn)中并不對(duì)稱。所設(shè)計(jì)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與原假設(shè)相關(guān)，即與待檢驗(yàn)的參數(shù)相關(guān)。我們需要知道當(dāng)原假設(shè)為真時(shí)該統(tǒng)計(jì)量的具體分布。舉例本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第13頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分假如雪碧瓶的標(biāo)簽上標(biāo)明的容量為500毫升。如果你從市場(chǎng)上隨機(jī)抽取25瓶，發(fā)現(xiàn)其平均含量為499.5毫升，標(biāo)準(zhǔn)差s為2.63毫升。據(jù)此可否斷定飲料廠商欺騙了消費(fèi)者？舉例檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第14頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分顯著性水平兩類錯(cuò)誤的關(guān)系兩類錯(cuò)誤本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第15頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分兩類錯(cuò)誤的關(guān)系以法庭對(duì)被告進(jìn)行審判為例

內(nèi)曼—皮爾生原則本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第16頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分審判被告原假設(shè)：被告無罪，備擇假設(shè)：被告有罪。法庭可能犯的第Ⅰ類錯(cuò)誤是：被告無罪但判他有罪，即冤枉了好人；法庭可能犯的第Ⅱ類錯(cuò)誤是：被告有罪但判他無罪，即放過了壞人。為了減少冤枉好人的概率，應(yīng)盡可能接受原假設(shè)，判被告無罪，這可能增大了放過壞人的概率。法庭采用無罪推定的審判準(zhǔn)則本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第17頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分內(nèi)曼—皮爾生原則

在控制犯第Ⅰ類錯(cuò)誤的概率的條件下，盡可能使犯第Ⅱ類錯(cuò)誤的概率減小。

在假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)踐中，該原則的含義是：原假設(shè)要受到維護(hù)，使它不致被輕易否定，若要否定原假設(shè)，必須有充分的理由。這個(gè)“充分理由”就是發(fā)生了小概率事件！本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第18頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分臨界值雙側(cè)檢驗(yàn)單側(cè)檢驗(yàn)表一注意：查表表二表三本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第19頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分表1本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第20頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分表1本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第21頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分表2本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第22頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分表2本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第23頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分表3本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第24頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分判斷也是不同的，如下圖2。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第25頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分單樣本假設(shè)檢驗(yàn)案例1案例2運(yùn)行圖案例3本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第26頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例1圖示本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第27頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例圖示1本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第28頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例2圖示本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第29頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例圖示2本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第30頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例3圖示本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第31頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例圖示3本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第32頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分運(yùn)行圖本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第33頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分雙樣本假設(shè)檢驗(yàn)獨(dú)立樣本的雙樣本檢驗(yàn)配對(duì)樣本的雙樣本檢驗(yàn)本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第34頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分兩獨(dú)立樣本平均數(shù)差異T檢驗(yàn)獨(dú)立樣本(IndependentSample)是指兩個(gè)樣本彼此獨(dú)立，沒有任何關(guān)聯(lián)。例如實(shí)驗(yàn)組與控制組、男生組與女生組、高收入組與低收入組、大學(xué)數(shù)學(xué)系與物理系等。兩個(gè)獨(dú)立樣本均值之間差異一般用t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第35頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分兩獨(dú)立樣本平均數(shù)差異T檢驗(yàn)本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第36頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分操作實(shí)現(xiàn)Analyze CompareMeans IndependentSampleTtest案例一案例二本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第37頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例1本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第38頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例2本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第39頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分兩配對(duì)樣本平均數(shù)差異T檢驗(yàn)配對(duì)樣本（PairedSample），指兩個(gè)樣本的觀測(cè)值之間彼此關(guān)聯(lián)，如實(shí)驗(yàn)前和實(shí)驗(yàn)后的測(cè)量，研究者感興趣的是二次測(cè)量之間是否存在差異。對(duì)應(yīng)個(gè)別樣本的順序不可以變化的。兩個(gè)配對(duì)樣本均值之間差異用t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第40頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分操作實(shí)現(xiàn)Analyze CompareMeans Paired-SamplesTtest案例一本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第41頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例1本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第42頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分案例2本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第43頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分方差分析本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第44頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分方差分析的概述一、方差分析中的常用術(shù)語二、方差分析的基本思想三、方差分析的基本假定四、方差分析的基本步驟(AnalysisofVariance，簡(jiǎn)稱ANOVA)本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第45頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分常用術(shù)語因素均衡交互作用水平單元元素本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第46頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分因素因素是指所要研究的變量，它可能對(duì)因變量產(chǎn)生影響。在例9.1中，要分析不同銷售方式對(duì)銷售量是否有影響，所以，銷售量是因變量，而銷售方式是可能影響銷售量的因素。如果方差分析只針對(duì)一個(gè)因素進(jìn)行，稱為單因素方差分析。如果同時(shí)針對(duì)多個(gè)因素進(jìn)行，稱為多因素方差分析。本章介紹單因素方差分析和雙因素方差，它們是方差分析中最常用的。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第47頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分水平水平指因素的具體表現(xiàn)，如銷售的四種方式就是因素的不同取值等級(jí)。有時(shí)水平是人為劃分的，比如質(zhì)量被評(píng)定為好、中、差。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第48頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分單元單元指因素水平之間的組合。如銷售方式一下有五種不同的銷售業(yè)績(jī)，就是五個(gè)單元。方差分析要求的方差齊就是指的各個(gè)單元間的方差齊性。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第49頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分元素元素指用于測(cè)量因變量的最小單位。一個(gè)單元里可以只有一個(gè)元素，也可以有多個(gè)元素。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第50頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分均衡如果一個(gè)試驗(yàn)設(shè)計(jì)中任一因素各水平在所有單元格中出現(xiàn)的次數(shù)相同，且每個(gè)單元格內(nèi)的元素?cái)?shù)相同，則稱該試驗(yàn)是為均衡，否則，就被稱為不均衡。不均衡試驗(yàn)中獲得的數(shù)據(jù)在分析時(shí)較為復(fù)雜。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第51頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分交互作用如果一個(gè)因素的效應(yīng)大小在另一個(gè)因素不同水平下明顯不同，則稱為兩因素間存在交互作用。當(dāng)存在交互作用時(shí)，單純研究某個(gè)因素的作用是沒有意義的，必須分另一個(gè)因素的不同水平研究該因素的作用大小。如果所有單元格內(nèi)都至多只有一個(gè)元素，則交互作用無法測(cè)出。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第52頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分基本思想

方差分析的基本思想是利用方差的可分解性，檢查所討論因素是否作為系統(tǒng)性因素來影響試驗(yàn)結(jié)果。所謂“系統(tǒng)性因素”是指由于試驗(yàn)因素的變異而產(chǎn)生的試驗(yàn)結(jié)果的數(shù)量差異，例如，利用四種配料生產(chǎn)某種產(chǎn)品，其使用壽命差異就是備料方法不同所造成的類型差異和許多未能控制的“偶然因素”所造成的隨機(jī)差異（也稱為殘差）的總和。進(jìn)行方差分析的目的，就是要認(rèn)識(shí)產(chǎn)品使用壽命的差異主要是由類型差異引起的還是由隨機(jī)差異引起的。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第53頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分基本假定方差分析中通常要有以下假定：首先是各樣本的獨(dú)立性，即各組觀察數(shù)據(jù)，是從相互獨(dú)立的總體中抽取的，只有是獨(dú)立的隨機(jī)樣本，才能保證變異的可加性；其次要求所有觀察值都是從正態(tài)總體中抽取，且方差相等。在實(shí)際應(yīng)用中能夠嚴(yán)格滿足這些假定條件的客觀現(xiàn)象是很少的，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中更是如此。但一般應(yīng)近似地符合上述要求。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第54頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分基本步驟（１）將各不同水平間的總離差分成兩個(gè)部分組間差異和組內(nèi)差異（２）構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F=MSR/MSE（３）判斷在零假設(shè)為真時(shí)，F(xiàn)～Ｆ[(k-l),(n-k)]的F分布。若各樣本平均數(shù)的差異很大，則分子組間差異會(huì)隨之變大，而F值也隨之變大，故F檢驗(yàn)是右尾檢驗(yàn)。當(dāng)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F大于臨界值時(shí)則拒絕原假設(shè)。本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第55頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分

SSR與MSR組間差異（組間平方和，簡(jiǎn)稱SSR）：各組平均值與總平均值離差的平方和，

反映了各水平之間的差異程度或不同的處理造成的差異。組間均方:MSR=SSR/(自由度k-l)本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第56頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分

SSE與MSE組內(nèi)差異（組內(nèi)平方和、殘差平方和，

簡(jiǎn)稱SSE）：每個(gè)樣本數(shù)據(jù)與其組平均值離差的平方和，

反映了隨機(jī)誤差造成差異的大小。組內(nèi)均方:MSE=SSE/(自由度n-k)本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第57頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分

F檢驗(yàn)示意圖本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第58頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分單因素方差分析1,單因素方差分析假設(shè)2.單因素方差分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表3,單因素方差分析表4.單因素方差分析SPSS界面例子１例子２本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第59頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分雙因素方差分析例子１例子２（不考慮交互作用）1.雙因素方差分析假設(shè)2.雙因素方差分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表3.雙因素方差分析表4.雙因素方差分析SPSS界面本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第60頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分雙因素方差分析例子１例子２（考慮交互作用）1,雙因素方差分析假設(shè)2.雙因素方差分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表3,雙因素方差分析表4.雙因素方差分析SPSS界面本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第61頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分

單因素方差分析假設(shè)本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第62頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分

單因素方差分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第63頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分

單因素方差分析表本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第64頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分

單因素方差分析SPSS界面本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第65頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分例子1有40個(gè)學(xué)生入學(xué)成績(jī)成績(jī)沒有差異，現(xiàn)用5種不同的教學(xué)方法組織教學(xué)，每組8人。期末考試成績(jī)?nèi)缦卤恚俣▽W(xué)生成績(jī)服從正態(tài)分布，且具有方差齊性，問不同教學(xué)方法對(duì)學(xué)生成績(jī)有無影響？本文檔共78頁(yè)；當(dāng)前第66頁(yè)；編輯于星期六\18點(diǎn)5分例子2五個(gè)商店以各自的銷售方式賣出新型健身器，連續(xù)五天各商店健身器的銷售量如下表所示