假设试验的设定与实施(ppt 105页)
假设试验的设定与实施(ppt 105页)内容简介
假设试验的设定与实施目录:
一、检测正态分布
二、假设试验概述
三、比较两组平均值: t 试验
四、假设试验的解释
五、比较两组或更多组的平均值: ANOVA试验
六、比较两组或更多组的比例: χ²试验
七、复习
假设试验的设定与实施内容摘要:
P 值定义:
假设试验比较观测到的组之间的差异。
假设真实差异为 0(= 虚假设),P 值等于获得观测差异的概率。
P 值范围从 0.0 到 1.0(0% 可能性到 100% 可能性)。
按照惯例,通常将 P < .05 视作是差异明显的象征。
如果 P < .05,则可推断真实差异为 0 的概率很小。
有多种方法来陈述根据 P 值得到的结论。您认为下面哪些最容易理解?
P 值用于判断观测到的组之间差异是否明显大于普通原因(随机)变化(如果 P < .05,结论是肯定的)。
如果 P < .05,则拒绝 H0 而决定使用 Ha。
P < .05 意味着组来自相同分布的概率小于 5%。
P 值确定观测到的差异是否在统计上看较显著(如果 P < .05,结论是肯定的)。
假设真实差异为 0,P 值等于获得观测差异的概率。
如果 P 值很小 (< .05),我们说观测差异必须显著,因为如果没有真实差异,我们从样本中观测到这类差异的概率就较小。
P 值用于判断抛弃虚假设是否有足够的统计证据(如果 P < .05,结论是肯定的)。
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