统计上的显著性和实际上的显著性的有什么区别

2024-11-26 09:44:57
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回答1:

显著性检验(significance test)事先总体(随机变量)参数或总体布形式做假设利用本信息判断假设(备择假设)否合理即判断总体真实情况与原假设否显著性差异或者说显著性检验要判断本与我总体所做假设间差异纯属机变异由我所做假设与总体真实情况间致所引起 显著性检验针我总体所做假设做检验其原理概率事件实际能性原理接受或否定假设
抽实验产抽误差实验资料进行比较析能仅凭两结(平均数或率)同作结论要进行统计析鉴别两者差异抽误差引起由特定实验处理引起
显著性检验即用于实验处理组与照组或两种同处理效应间否差异及种差异否显著
要检验假设记作H0,称原假设(或零假设) (null hypothesis) 与H0立假设记作H1称备择假设(alternative hypothesis)
⑴ 原假设真决定放弃原假设称第类错误其现概率通记作α;
⑵ 原假设真决定放弃原假设称第二类错误其现概率通记作β
通限定犯第类错误概率α 考虑犯第二类错误概率β假设 检验称显著性检验概率α称显著性水平
用α值0.01、0.05、0.10等般情况根据研究问题放弃真假设损失减少类错误α取值些 反α取值些
显著性检验基本思想用概率原理解释
1、概率原理:概率事件试验几乎能发假若试验事件 事实发能认事件 自我假设总体认我总体所做假设确
2、观察显著水平:由本资料计算检验统计量观察值所截取尾部面积概率越反原假设认观察差异表明真实差异存证据便越强观察差异便越加理由充表明真实差异存
3、检验所用显著水平:针具体问题具体特点事先规定检验标准
4、检验操作观察显著性水平与作检验标准显著水平标准比较于标准拒绝原假设证据认本数据表明真实差异存于标准拒绝原假设证据足认本数据足表明真实差异存
5、检验操作用稍许简便点作:根据所提显著水平查表相应 值称作临界值直接用检验统计量观察值与临界值作比较观察值落临界值所划定尾部内便拒绝原假设;观察值落临界值所划定尾部外则认拒绝原假设证据足