统计学课件之参数估计、t检验、统计图表制作
119页1、SPSS第二次实习课,参数估计、t检验、统计图表制作,一、理论知识回顾二、SPSS操作讲解三、课堂练习题,一、理论回顾,1、统计推断 统计推断是根据样本分布规律和概率理论,用样本统计量去推断总体参数的过程。它主要包括假设检验和参数估计两部分内容。 假设检验又叫显著性检验。假设检验的方法很多,常用的有z检验、t检验、F检验和2检验等。尽管这些检验方法的用途及使用条件不同,但其检验的基本原理是相同的。参数估计有点估计和区间估计。,2.参数估计,对总体参数(均值、比例、方差)的估计通常有两种方法:点估计和区间估计。 点估计(point estimate),就是用来自于样本中的一个具体的统计量的值,作为总体参数的一个估计值。 区间估计(interval estimate)是按照预先给定的概率,计算出一个区间,使它能够包含未知的总体参数。预先给定的概率1-成为可信度,计算得到的区间成为可信区间。,3.抽样误差,抽样误差是指由于抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异。抽样误差可以用样本均数的标准差来表示。在同一总体中随机抽样,样本含量n越大,标准误越小,抽样误差越小。 1.均数的标准误 当总体均
2、数已知时, 当总体均数未知时, 2.率的标准误 当总体率已知时, 当总体率未知时,,实际应用最多,往往总体均数未知,在大样本时t可由Z取代,根据中心极限定理得到的近似结果。 未知时用s估计。,4.1总体均值的区间估计,4.2 总体率的区间估计,当n及n(1-)均大于5时,可认为样本率p的分布服从近似正态分布。 则总体率的置信区间为: 其中,5.置信区间的精确度和可信度,(1)精确度:置信区间的精确度有区间的宽度来反映,区间越窄说明估计越精确。 (2)可信度:可信度由1-来反映,即区间包含总体参数的概率,越大则说明区间可信度越高。 在样本含量一定的情况下,二者是相矛盾的。一般情况下,在可信度一定的情况下,增加样本量可以缩小区间宽度。,6.假设检验,6.1 假设检验的原理及步骤 (1)假设检验的意义 判断样本与总体之间或样本与样本之间的差异别是否是总体的差异还是由于抽样误差的影响。 (2)假设检验的原理 小概率事件实际不可能性原理 (3)基本思想 反证法,(3)假设检验的步骤 建立假设。假设包括无效假设H0和备择假设H1;备择假设有单侧和双侧两种情况,实际中根据专业知识判断。 确定显著水平
3、。是预先规定的拒绝域的概率值,常用的显著水平0.05和0.01; 选择检验方法和计算统计量:根据样本提供信息构造适宜统计量,并计算统计量值或概率p; 根据p值做出统计推断:由附表查出相应的统计量临界值,比较样本统计量值与临界值大小,根据小概率原理做出统计推断(或由概率大小做出判断)。,6.2 u检验,(1)基本前提: 样本数据服从正态分布和已知总体方差 总体方差未知但样本很大(n50) (2)统计量计算: 单个样本均数u检验 两个独立样本均数u检验:,6.3 假设检验中的两类错误,统计假设检验的是根据 “小概率事件实际不可能性原理”来否定或接受无效假设的, 所以不论是接受还是否定无效假设,都没有100%的把握。也就是说,在检验无效假设时无论是接受还是拒绝原假设都会犯错误。 在其它因素确定时,值越小, 值越大;反之,值越大, 值越小;样本含量增大,与 值均减小。,第一类错误:是拒绝了本身成立的H0,犯了“弃真”错误,也叫型错误。犯一类错误的概率为,真实概率为P。 第二类错误:接受了本身不成立的H0,犯了“纳伪”错误,也叫型错误。犯二类错误的概率为,(1-)称为检验效能,它的意义是当两总体
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