检验 发表评论(0) 编辑词条

显著性检验

统计学中的，检验包括很多种，主要用来检验样本数据的显著性来解释对实际情况的拟合程度。有T检验和F检验等等。

　t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，（－－这个太不全面了，这是指在多元回归分析中，检验回归系数是否为0的时候，先用F检验，考虑整体回归系数，再对每个系数是否为零进行t检验。t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等）
　　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：
　　t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。
　　例1 难产儿出生体重n=35, =3.42, S =0.40,
　　一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得），问相同否？
　　解：1.建立假设、确定检验水准α
　　H0：μ = μ0 （无效假设，null hypothesis）
　　H1：（备择假设,alternative hypothesis，）
　　双侧检验，检验水准:α=0.05
　　2.计算检验统计量
　　，v=n-1=35-1=34
　　3.查相应界值表，确定P值，下结论
　　查附表1，t0.05 / 2.34 = 2.032,t < t0.05 / 2.34,P >0.05，按α=0.05水准，不拒绝H0，两者的差别无统计学意义