2019自考0452教育統計與測量必考重點.自考筆記.自考講義串講(1).doc

《2019自考0452教育統計與測量必考重點.自考筆記.自考講義串講(1).doc》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《2019自考0452教育統計與測量必考重點.自考筆記.自考講義串講(1).doc（33頁珍藏版）》請在裝配圖網上搜索。

1、第八章 參數差異顯著性檢驗第一節(jié) 統計假設檢驗的基本思路與方法選擇在統計假設檢驗中，公認的小概率事件的概率值被稱為統計假設檢驗的顯著性水平，記為。值必須在每一次統計檢驗之前就取定。在教育統計學中，值常取0.05和0.01兩個水平，偶爾也有取0.001的。在假定檢驗中，的取值越小，稱此假設檢驗的顯著性水平越高。選擇許多的科學研究都是從建立假說開始的。天文學史上的日心說、宇宙發(fā)生史上的大爆炸說、地球形成史上的冷凝說、大陸形成史上的板塊飄移說等，都是一些假說。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取名詞解釋虛無假設：又稱為原假設、零假設，以符號表示。虛無假設在假設檢驗中將被視作

2、為已知條件而應用，因此虛無假設應是一個相對比較明確的陳述命題，一定要含有“等于什么”的成分。名詞解釋備擇假設：又稱為解消假設，研究假設等，以符號表示。備擇假說作為虛無假設的對立假設而存在，因此它也是一個陳述命題，比如說， 等等，備擇假設是對虛無假設的否定。名詞解釋檢驗統計量：在統計假設檢驗中需要計算某些時間發(fā)生的概率。這里的“某些事件發(fā)生的概率”實際上就是指“在一定的抽樣條件下，某些事先設計好的統計量其取值的概率”。這些統計量是根據檢驗目的和抽樣分布而設計，專門用于統計假設檢驗的，因此稱為檢驗統計量。名詞解釋臨界值：根據顯著性水平求出的，提供比較標準的值。選擇、計算在原總體正態(tài)、總體方差已知情

3、況下，平均數抽樣分布服從正態(tài)分布；在原總體非正態(tài)、總體方差未知、樣本較大時，平均數抽樣分布近似正態(tài)分布。在這兩種情況下，檢驗統計量計算的都是分數，但它們的計算公式并不一樣，前者用公式：后者用公式：名詞解釋、簡答統計假設檢驗就是一種帶有概率值保證的反證法。反證法是大家熟悉的一種邏輯推理證明方法。有些命題從正面進行推論難以證明，而從反面去進行論證，也就是去證明它的否命題的荒謬性卻往往事半功倍，這就是反證法的思想方法。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取簡答統計假設檢驗的步驟如下：（1）根據題目的設問提出檢驗假設。 (2 ) 選定顯著性水平（3）根據檢驗目的和已知條件找到相

4、應的抽樣分布。（4）寫出檢驗統計量計算公式并按已知數據條件計算檢驗統計量值。 (5 ) 根據顯著性水平在抽樣分布中確定臨界值和危機域。（6）將求得的檢驗統計量值與臨界值作比較，根據其是否進入危機域而做出是否拒絕虛無假設的統計結論。簡答統計假設檢驗反證法與數學反證法的差異：（1）數學反證法推翻假設的決策無論是從決策邏輯還是從決策內容看都是百分之百的正確，而統計假設檢驗從決策邏輯角度看是百分之百的正確，但其決策的內容卻是有可能出錯的。（2）數學反證法的最終結果一定是推翻原假設，而統計假設檢驗最終結果卻有可能無充分理由推翻原虛無假設。名詞解釋I型錯誤：一種是虛無假設屬真而被拒絕的錯誤，這種錯誤統計上

5、稱為I型錯誤，又稱為“據真”錯誤。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取名詞解釋型錯誤：虛無假設實偽而未被拒絕的錯誤，統計上稱為型錯誤，又稱為“納偽”錯誤。選擇、簡答影響型錯誤概率大小的因素有三個：第一個因素是客觀的真值與假設的偽值兩者之間的差異。影響型錯誤概率大小的第二個因素是值的大小。影響型錯誤概率大小的第三個因素是樣本容量。選擇應用統計假設檢驗還有雙側檢驗與單側檢驗兩種方法之分。選擇區(qū)別雙側檢驗與單側檢驗的關鍵是看檢驗的目的。選擇如果檢驗的目的是為了判斷某個總體參數是否等于某個定值，或者是為了推斷某兩個總體參數是否相等，則應該使用雙側檢驗。選擇如果檢驗的目的是為了

6、推斷某個總體參數是否大于或是否小于某個定值，或者是為了推斷某兩個總體參數之間有無大于或小于的關系，則應該使用單側檢驗。選擇同樣的數據，用單側檢驗比用雙側檢驗要更容易檢驗出差異來，因此我們說，單側檢驗的靈敏度要比雙側檢驗的靈敏度更高。第二節(jié) 平均數差異的顯著性檢驗名詞解釋所謂兩個總體平均數差異的顯著性檢驗實際上是要檢驗兩個總體的平均數是否相等，或要檢驗是否一個大于或小于另一個。簡答在實際檢驗中，我們依據以下兩種情況來判斷是兩相關總體還是兩獨立總體；更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取第一種情況是看所檢驗的兩列分數是不是同一批實驗對象的兩列分數。第二種情況是看是不是一一嚴

7、格配對的兩匹實驗對象的兩列分數。選擇、計算總體方差已知的兩獨立正態(tài)總體的平均數差異顯著性檢驗總體方差已知的兩獨立正態(tài)總體的樣本平均數之差的抽樣分布，經研究發(fā)現是服從正態(tài)分布的。這個正態(tài)分布的平均數等于原兩總體平均數之差，即，這個正態(tài)分布的標準差，也即的抽樣標準誤差為。其中代表的抽樣分布的平均數；，分別表示兩個總體的樣本平均數；，代表兩總體平均數；，代表兩總體方差；，為兩樣本容量；代表的抽樣標準誤差。根據抽樣分布形態(tài)及其參數，可以寫出檢驗統計量的計算公式：選擇、計算總體方差相等但未知數值的兩獨立正態(tài)總體平均數差異顯著性檢驗 更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取對于兩個獨

8、立的正態(tài)總體，如果已知兩總體方差相等但位置總體方差具體數值，從中各抽取一隨機樣本，兩樣本平均數之差將服從自由度為的t分布，這個t分布的平均數為，t分布的標準差，也即 抽樣標準誤為：根據抽樣分布可以寫出檢驗統計量的計算公式；選擇、計算檢驗統計量為：如果兩總體方差未知，我們還可以用樣本方差替換，即有公式：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、計算兩相關總體平均數差異顯著性檢驗在兩個總體相關的情況下，兩總體樣本平均數之差的抽樣分布服從自由度的t分布，t分布的平均數為，t分布的標準差，也就是的抽樣標準誤差為：式中：n為成對數據的對子數，r為兩樣本的積差相關系數。據此可寫出

9、檢驗統計量t分數的計算公式如下：第三節(jié) 其他總體參數的差異顯著性檢驗選擇、名詞解釋、計算兩獨立正態(tài)總體方差差異顯著性檢驗的樣本數據是兩個樣本方差與。統計研究發(fā)現，隨機抽取的兩樣本方差之比的抽樣分布服從一個稱之為F分布的理論分布，其檢驗統計量就是兩樣本方差的比值即F值：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取F分布從形態(tài)上看是一個正偏態(tài)分布，F值均為正值，故處于正半軸這邊，其最小值為0，最大值可為正無窮。因此F曲線的上尾側以橫軸為漸近線。F分布的最大特點是它同時收到兩個自由度的制約，一個是公式中的分子自由度，一個是式中分母自由度。更多內容請與QQ：67460666 微信：k

10、aopass 索取選擇、計算相關顯著性檢驗的檢驗假設是：檢驗必須有抽樣分布，對于積差相關系數來說，在的假設前提下，樣本相關系數的抽樣分布服從自由度為樣本容量n減去2的t分布，這時的檢驗統計量為t分數，計算公式為：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取式中：r為樣本積差相關系數，n為樣本容量，式中分母部分實際上是相關系數的抽樣標準誤差。第九章 檢驗選擇把人按四種氣質類型統計人數；學習成績按優(yōu)、良、中、差分類統計；對某項改革措施按所持贊成、反對以及無所謂態(tài)度統計；把一個教師群體同時按職稱類別和態(tài)度等交叉分類。對于這一類數據的差異顯著性檢驗，最適合的檢驗方法是檢驗。第一節(jié) 檢

11、驗的基本原理選擇、名詞解釋、計算 （讀作卡方）是檢驗實際觀測次數與理論期待次數之間差異程度的指標，其最一般表達式是：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取式中：表示實際觀測次數；表示理論期待次數；連加和“”號上訪的字母K表示K組（類）數據連加。選擇、簡答 分布有如下幾個特點。（1）0，即值從0到無窮大。（2）當自由度df3時，分布是單峰正偏態(tài)分布，各曲線的的尾巴都向右邊（正方向）無限延伸，但終不與橫軸相交。（3）當自由度df30時，分布曲線基本上是對稱的分布，而且隨著自由度df增大，越來越接近正態(tài)分布形式。（4）分布具有可加性，即不同自由度的若干個分布相加后還是分布，且

12、自由度也是若干個不同自由度所疊加的結果。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索?。?）當自由度df=1時的分布，它與標準正態(tài)分布Z值的平方正好相等；即df=1時，=。選擇當自由度df=1，=0.05時，從附表可查得臨界值，這說明，自由度為1的統計量實得值超過3.841的概率最多只有5，即。選擇 分布值表的構造是單側右尾部面積表。確定分布的臨界值需要由顯著性水平和自由度df兩者共同決定。值表中的自由度df最多到30，這是因為在實際使用時，自由度df一般都不會超過30 。選擇、名詞解釋、簡答 檢驗的主要作用是基于實現觀測次數和理論期待次數之間差異程度的統計量實得值的概率考察，

13、檢驗如下兩類問題；第一，檢驗某抽樣觀測數據的分布是否與某一理論分布相一致，即總體分布的擬合良度檢驗。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取第二，檢驗雙向分類列聯表數據下，兩個分類特征（即兩個因素變量）之間是彼此相關還是相互獨立的問題，這類問題稱為獨立性檢驗。簡答 檢驗的一般步驟：（1）根據所存在的問題的實際特點，提出虛無假設（）。這里的虛無假設是“沒有顯著性差異”的假定，或是“兩個變量相獨立（即相關為零）”的假定。（2）檢驗是最重要的、最關鍵的一步是如何從虛無假設出發(fā)，確定各類事物的理論期待次數。（3）根據統計量公式（9-1）計算實得的值。（4）選取適當的顯著性水平值，

14、并確定自由度df，然后在值表中找到臨界值。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索?。?）做出接受虛無假設或拒絕虛無假設的統計決策，其原則是：當公式（9-1）所確定的實得值大于臨界值時，我們可拒絕虛無假設（），并接受研究假設（）。當公式（9-1）所確定的實得值小于臨界值時，我們便沒有充分理由拒絕虛無假設（），故暫認為虛無假設是成立的，把虛無假設先接受下來。第二節(jié) 總體分布的擬合良度檢驗選擇、名詞解釋總體分布的擬合良度檢驗，其主要原理是借助統計量的值來考察實際觀測次數與某一假定分布的理論次數之間的差異是否顯著，從而解決第一類統計檢驗問題。更多內容請與QQ：67460666 微

15、信：kaopass 索取選擇、計算非連續(xù)變量觀測次數分布的擬合良度檢驗檢驗過程簡述如下：（1）建立假設。（2）計算統計量實得值。（3）計算自由度df，選定顯著性水平并查表得到臨界值。（4）做出統計決策。第三節(jié) 獨立性檢驗選擇由于在推求理論次數時，曾牽涉到邊緣總計定量的約束，故對于22列聯表中的統計量的自由度df=(2-1) (2-1)=1.選擇、計算為了方便，人們通常直接利用一個專用的公式來計算22列聯表下的值，省去求理論次數的中間過程。該專用公式是：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、計算為使檢驗更加有效，在為22列聯表推求理論次數時根據公式，當有一格的理論次

16、數大于1小于5且n40時，需要計算校正的值，其公式如下：選擇、計算在測量計算變量之間的相關值時，系數是專門為以上二分稱名變量之間的相關設計的測量指標，其計算公式為： 更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、簡答列聯系數在0與1之間取值，其值只表明相關的大小，而要了解相關的方向，就要具體分析列聯表中的數據性質與結構。此外，只有當雙向分類劃分的類型數目都較多時，列聯系數才能接近1 。對于33的列聯表來講，其C值不會超過0.816，而對于1010的列聯表來講，其C值最大也不過是0.949 。選擇、計算對于一般的rK列聯表檢驗，值達到顯著水平后通常以列聯系數C來表示兩種特征

17、（屬性）之間的相關，而對于22列聯表，既可用列聯系數但更為常用的還是前述的系數，而且往往比C來得大，兩者之間有如下關系式：第十章 方差分析第一節(jié) 方差分析原理選擇、名詞解釋方差分析：是一種用于多個總體平均數差異顯著性檢驗，既不增加犯錯誤概率，又不加大工作了的一次性通盤校檢方法。方差分析是統計學中一種獨特的假設檢驗方法，它的最基本功能就是一次性檢驗多個總體平均數的差異顯著性。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇單向方差分析的目的，應用方差分析的語言來說，應該是檢驗一個因素K個水平之間的平均數有無顯著性差異。選擇、計算我們記合成樣本數據的離均差平方和為，記各子樣本數據

18、離均差平方和之和為，則：選擇、計算在正式的方差分析中，組間方差，記為，組內方差記為；其比值F為：F=，F值服從分子、分母自由度分別為K-1和n-K的F分布。簡答方差分析必須具備的條件：（1）總離均差平方和的可分解性。（2）總體正態(tài)性。（3）樣本隨機性。（4）方差齊性。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇參加統計分析的樣本數據必須是隨機的，這是統計的最基本要求。選擇在統計學中，多總體方差是否齊性常采用Hartley最大F值法。第二節(jié) 單向方差分析的方法選擇方差分析的數據多數是通過預先精心設計好的實驗采集而來的。名詞解釋、簡答相配于單向方差分析的實驗設計稱為單因素完全

19、隨機化設計。作為一個完全隨機化設計有兩條基本要求：第一條，實驗的所有對象（人或材料）都是隨機抽取的；第二條，每一具體對象被分配到哪一組參加實驗也都是隨機確定的。簡答、計算單向方差分析的方法與步驟：第一步建立假設。第二步計算各個離均差平方和。第三步編制方差分析表，完成檢驗統計量的計算。第四步作統計結論。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取計算在給出基本統計量的單向方差分析中，需要對個別公式做出調整：（1）計算組內離均差平方和，公式為：式中：為各組樣本方差；n為樣本容量。（2）計算組間離均差平方和，公式為：（3）計算總離均差平方和，公式為： 更多內容請與QQ：674606

20、66 微信：kaopass 索取第三節(jié) 逐對平均數差異檢驗方法選擇逐對平均數差異顯著性檢驗的方法有多種。其中一種應用最為普遍的方法，稱為NK法。選擇每對平均數間的跨度數r等于該兩平均數間所含其他樣本平均數的個數加2.選擇自由度就是組內方差的自由度，即df=NK。簡答NK法檢驗步驟：（1）作假設NK法要逐對檢驗平均數之間的差異，因此它的檢驗假設是逐對做出的，其通用形式是（2）求各對平均數跨度數rNK法做出假設后首先是將各待檢驗的樣本平均數從小到大排列，平均數排列后求出每一對平均數間的跨度數r。每對平均數間的跨度數r等于該兩平均數間所含其他樣本平均數的個數加2。更多內容請與QQ：67460666

21、微信：kaopass 索?。?）查q表確定臨界值根據顯著性水平、跨度數r和自由度df查q值表（教材后附表100確定q的臨界值（r），這里的顯著性水平應與方差分析中所用相一致，而自由度就是組內方差的自由度，即df=NK，要注意q的臨界值不止一個，因為各對平均數之間的跨度數并不一樣。在一具體的檢驗中，將有K1個不同的跨度數，因此必須查得K1個q的臨界值。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索?。?）計算檢驗統計量NK的檢驗統計統計量為q。為區(qū)別起見，我們以下標i，j分別代表所檢驗的兩平均數，并標上跨度數r，q檢驗統計量公式為：（5）作統計檢驗結論 更多內容請與QQ：67460

22、666 微信：kaopass 索取將求得的各檢驗統計量值與查得的臨界值比較，但必須注意所比較的兩值應具有相同的跨度數r。比較時，凡求得值小于臨界值，不能拒絕兩總體平均數相等的虛無假設，若求得的檢驗統計量值大于相應的臨界值，則拒絕虛無假設，認為兩總體平均數有顯著差異。第八章 參數差異顯著性檢驗第一節(jié) 統計假設檢驗的基本思路與方法選擇在統計假設檢驗中，公認的小概率事件的概率值被稱為統計假設檢驗的顯著性水平，記為。值必須在每一次統計檢驗之前就取定。在教育統計學中，值常取0.05和0.01兩個水平，偶爾也有取0.001的。在假定檢驗中，的取值越小，稱此假設檢驗的顯著性水平越高。選擇許多的科學研究都是從

23、建立假說開始的。天文學史上的日心說、宇宙發(fā)生史上的大爆炸說、地球形成史上的冷凝說、大陸形成史上的板塊飄移說等，都是一些假說。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取名詞解釋虛無假設：又稱為原假設、零假設，以符號表示。虛無假設在假設檢驗中將被視作為已知條件而應用，因此虛無假設應是一個相對比較明確的陳述命題，一定要含有“等于什么”的成分。名詞解釋備擇假設：又稱為解消假設，研究假設等，以符號表示。備擇假說作為虛無假設的對立假設而存在，因此它也是一個陳述命題，比如說， 等等，備擇假設是對虛無假設的否定。名詞解釋檢驗統計量：在統計假設檢驗中需要計算某些時間發(fā)生的概率。這里的“某些事

24、件發(fā)生的概率”實際上就是指“在一定的抽樣條件下，某些事先設計好的統計量其取值的概率”。這些統計量是根據檢驗目的和抽樣分布而設計，專門用于統計假設檢驗的，因此稱為檢驗統計量。名詞解釋臨界值：根據顯著性水平求出的，提供比較標準的值。選擇、計算在原總體正態(tài)、總體方差已知情況下，平均數抽樣分布服從正態(tài)分布；在原總體非正態(tài)、總體方差未知、樣本較大時，平均數抽樣分布近似正態(tài)分布。在這兩種情況下，檢驗統計量計算的都是分數，但它們的計算公式并不一樣，前者用公式：后者用公式：名詞解釋、簡答統計假設檢驗就是一種帶有概率值保證的反證法。反證法是大家熟悉的一種邏輯推理證明方法。有些命題從正面進行推論難以證明，而從反面

25、去進行論證，也就是去證明它的否命題的荒謬性卻往往事半功倍，這就是反證法的思想方法。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取簡答統計假設檢驗的步驟如下：（1）根據題目的設問提出檢驗假設。 (2 ) 選定顯著性水平（3）根據檢驗目的和已知條件找到相應的抽樣分布。（4）寫出檢驗統計量計算公式并按已知數據條件計算檢驗統計量值。 (5 ) 根據顯著性水平在抽樣分布中確定臨界值和危機域。（6）將求得的檢驗統計量值與臨界值作比較，根據其是否進入危機域而做出是否拒絕虛無假設的統計結論。簡答統計假設檢驗反證法與數學反證法的差異：（1）數學反證法推翻假設的決策無論是從決策邏輯還是從決策內容看

26、都是百分之百的正確，而統計假設檢驗從決策邏輯角度看是百分之百的正確，但其決策的內容卻是有可能出錯的。（2）數學反證法的最終結果一定是推翻原假設，而統計假設檢驗最終結果卻有可能無充分理由推翻原虛無假設。名詞解釋I型錯誤：一種是虛無假設屬真而被拒絕的錯誤，這種錯誤統計上稱為I型錯誤，又稱為“據真”錯誤。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取名詞解釋型錯誤：虛無假設實偽而未被拒絕的錯誤，統計上稱為型錯誤，又稱為“納偽”錯誤。選擇、簡答影響型錯誤概率大小的因素有三個：第一個因素是客觀的真值與假設的偽值兩者之間的差異。影響型錯誤概率大小的第二個因素是值的大小。影響型錯誤概率大小的

27、第三個因素是樣本容量。選擇應用統計假設檢驗還有雙側檢驗與單側檢驗兩種方法之分。選擇區(qū)別雙側檢驗與單側檢驗的關鍵是看檢驗的目的。選擇如果檢驗的目的是為了判斷某個總體參數是否等于某個定值，或者是為了推斷某兩個總體參數是否相等，則應該使用雙側檢驗。選擇如果檢驗的目的是為了推斷某個總體參數是否大于或是否小于某個定值，或者是為了推斷某兩個總體參數之間有無大于或小于的關系，則應該使用單側檢驗。選擇同樣的數據，用單側檢驗比用雙側檢驗要更容易檢驗出差異來，因此我們說，單側檢驗的靈敏度要比雙側檢驗的靈敏度更高。第二節(jié) 平均數差異的顯著性檢驗名詞解釋所謂兩個總體平均數差異的顯著性檢驗實際上是要檢驗兩個總體的平均數

28、是否相等，或要檢驗是否一個大于或小于另一個。簡答在實際檢驗中，我們依據以下兩種情況來判斷是兩相關總體還是兩獨立總體；更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取第一種情況是看所檢驗的兩列分數是不是同一批實驗對象的兩列分數。第二種情況是看是不是一一嚴格配對的兩匹實驗對象的兩列分數。選擇、計算總體方差已知的兩獨立正態(tài)總體的平均數差異顯著性檢驗總體方差已知的兩獨立正態(tài)總體的樣本平均數之差的抽樣分布，經研究發(fā)現是服從正態(tài)分布的。這個正態(tài)分布的平均數等于原兩總體平均數之差，即，這個正態(tài)分布的標準差，也即的抽樣標準誤差為。其中代表的抽樣分布的平均數；，分別表示兩個總體的樣本平均數；，代表

29、兩總體平均數；，代表兩總體方差；，為兩樣本容量；代表的抽樣標準誤差。根據抽樣分布形態(tài)及其參數，可以寫出檢驗統計量的計算公式：選擇、計算總體方差相等但未知數值的兩獨立正態(tài)總體平均數差異顯著性檢驗 更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取對于兩個獨立的正態(tài)總體，如果已知兩總體方差相等但位置總體方差具體數值，從中各抽取一隨機樣本，兩樣本平均數之差將服從自由度為的t分布，這個t分布的平均數為，t分布的標準差，也即 抽樣標準誤為：根據抽樣分布可以寫出檢驗統計量的計算公式；選擇、計算檢驗統計量為：如果兩總體方差未知，我們還可以用樣本方差替換，即有公式：更多內容請與QQ：6746066

30、6 微信：kaopass 索取選擇、計算兩相關總體平均數差異顯著性檢驗在兩個總體相關的情況下，兩總體樣本平均數之差的抽樣分布服從自由度的t分布，t分布的平均數為，t分布的標準差，也就是的抽樣標準誤差為：式中：n為成對數據的對子數，r為兩樣本的積差相關系數。據此可寫出檢驗統計量t分數的計算公式如下：第三節(jié) 其他總體參數的差異顯著性檢驗選擇、名詞解釋、計算兩獨立正態(tài)總體方差差異顯著性檢驗的樣本數據是兩個樣本方差與。統計研究發(fā)現，隨機抽取的兩樣本方差之比的抽樣分布服從一個稱之為F分布的理論分布，其檢驗統計量就是兩樣本方差的比值即F值：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取F分

31、布從形態(tài)上看是一個正偏態(tài)分布，F值均為正值，故處于正半軸這邊，其最小值為0，最大值可為正無窮。因此F曲線的上尾側以橫軸為漸近線。F分布的最大特點是它同時收到兩個自由度的制約，一個是公式中的分子自由度，一個是式中分母自由度。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、計算相關顯著性檢驗的檢驗假設是：檢驗必須有抽樣分布，對于積差相關系數來說，在的假設前提下，樣本相關系數的抽樣分布服從自由度為樣本容量n減去2的t分布，這時的檢驗統計量為t分數，計算公式為：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取式中：r為樣本積差相關系數，n為樣本容量，式中分母部分實際上

32、是相關系數的抽樣標準誤差。第九章 檢驗選擇把人按四種氣質類型統計人數；學習成績按優(yōu)、良、中、差分類統計；對某項改革措施按所持贊成、反對以及無所謂態(tài)度統計；把一個教師群體同時按職稱類別和態(tài)度等交叉分類。對于這一類數據的差異顯著性檢驗，最適合的檢驗方法是檢驗。第一節(jié) 檢驗的基本原理選擇、名詞解釋、計算 （讀作卡方）是檢驗實際觀測次數與理論期待次數之間差異程度的指標，其最一般表達式是：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取式中：表示實際觀測次數；表示理論期待次數；連加和“”號上訪的字母K表示K組（類）數據連加。選擇、簡答 分布有如下幾個特點。（1）0，即值從0到無窮大。（2）

33、當自由度df3時，分布是單峰正偏態(tài)分布，各曲線的的尾巴都向右邊（正方向）無限延伸，但終不與橫軸相交。（3）當自由度df30時，分布曲線基本上是對稱的分布，而且隨著自由度df增大，越來越接近正態(tài)分布形式。（4）分布具有可加性，即不同自由度的若干個分布相加后還是分布，且自由度也是若干個不同自由度所疊加的結果。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取（5）當自由度df=1時的分布，它與標準正態(tài)分布Z值的平方正好相等；即df=1時，=。選擇當自由度df=1，=0.05時，從附表可查得臨界值，這說明，自由度為1的統計量實得值超過3.841的概率最多只有5，即。選擇 分布值表的構造是

34、單側右尾部面積表。確定分布的臨界值需要由顯著性水平和自由度df兩者共同決定。值表中的自由度df最多到30，這是因為在實際使用時，自由度df一般都不會超過30 。選擇、名詞解釋、簡答 檢驗的主要作用是基于實現觀測次數和理論期待次數之間差異程度的統計量實得值的概率考察，檢驗如下兩類問題；第一，檢驗某抽樣觀測數據的分布是否與某一理論分布相一致，即總體分布的擬合良度檢驗。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取第二，檢驗雙向分類列聯表數據下，兩個分類特征（即兩個因素變量）之間是彼此相關還是相互獨立的問題，這類問題稱為獨立性檢驗。簡答 檢驗的一般步驟：（1）根據所存在的問題的實際特

35、點，提出虛無假設（）。這里的虛無假設是“沒有顯著性差異”的假定，或是“兩個變量相獨立（即相關為零）”的假定。（2）檢驗是最重要的、最關鍵的一步是如何從虛無假設出發(fā)，確定各類事物的理論期待次數。（3）根據統計量公式（9-1）計算實得的值。（4）選取適當的顯著性水平值，并確定自由度df，然后在值表中找到臨界值。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索?。?）做出接受虛無假設或拒絕虛無假設的統計決策，其原則是：當公式（9-1）所確定的實得值大于臨界值時，我們可拒絕虛無假設（），并接受研究假設（）。當公式（9-1）所確定的實得值小于臨界值時，我們便沒有充分理由拒絕虛無假設（），故暫

36、認為虛無假設是成立的，把虛無假設先接受下來。第二節(jié) 總體分布的擬合良度檢驗選擇、名詞解釋總體分布的擬合良度檢驗，其主要原理是借助統計量的值來考察實際觀測次數與某一假定分布的理論次數之間的差異是否顯著，從而解決第一類統計檢驗問題。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、計算非連續(xù)變量觀測次數分布的擬合良度檢驗檢驗過程簡述如下：（1）建立假設。（2）計算統計量實得值。（3）計算自由度df，選定顯著性水平并查表得到臨界值。（4）做出統計決策。第三節(jié) 獨立性檢驗選擇由于在推求理論次數時，曾牽涉到邊緣總計定量的約束，故對于22列聯表中的統計量的自由度df=(2-1) (2-1

37、)=1.選擇、計算為了方便，人們通常直接利用一個專用的公式來計算22列聯表下的值，省去求理論次數的中間過程。該專用公式是：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、計算為使檢驗更加有效，在為22列聯表推求理論次數時根據公式，當有一格的理論次數大于1小于5且n40時，需要計算校正的值，其公式如下：選擇、計算在測量計算變量之間的相關值時，系數是專門為以上二分稱名變量之間的相關設計的測量指標，其計算公式為： 更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、簡答列聯系數在0與1之間取值，其值只表明相關的大小，而要了解相關的方向，就要具體分析列聯表中的數據性

38、質與結構。此外，只有當雙向分類劃分的類型數目都較多時，列聯系數才能接近1 。對于33的列聯表來講，其C值不會超過0.816，而對于1010的列聯表來講，其C值最大也不過是0.949 。選擇、計算對于一般的rK列聯表檢驗，值達到顯著水平后通常以列聯系數C來表示兩種特征（屬性）之間的相關，而對于22列聯表，既可用列聯系數但更為常用的還是前述的系數，而且往往比C來得大，兩者之間有如下關系式：第十章 方差分析第一節(jié) 方差分析原理選擇、名詞解釋方差分析：是一種用于多個總體平均數差異顯著性檢驗，既不增加犯錯誤概率，又不加大工作了的一次性通盤校檢方法。方差分析是統計學中一種獨特的假設檢驗方法，它的最基本功能

39、就是一次性檢驗多個總體平均數的差異顯著性。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇單向方差分析的目的，應用方差分析的語言來說，應該是檢驗一個因素K個水平之間的平均數有無顯著性差異。選擇、計算我們記合成樣本數據的離均差平方和為，記各子樣本數據離均差平方和之和為，則：選擇、計算在正式的方差分析中，組間方差，記為，組內方差記為；其比值F為：F=，F值服從分子、分母自由度分別為K-1和n-K的F分布。簡答方差分析必須具備的條件：（1）總離均差平方和的可分解性。（2）總體正態(tài)性。（3）樣本隨機性。（4）方差齊性。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇

40、參加統計分析的樣本數據必須是隨機的，這是統計的最基本要求。選擇在統計學中，多總體方差是否齊性常采用Hartley最大F值法。第二節(jié) 單向方差分析的方法選擇方差分析的數據多數是通過預先精心設計好的實驗采集而來的。名詞解釋、簡答相配于單向方差分析的實驗設計稱為單因素完全隨機化設計。作為一個完全隨機化設計有兩條基本要求：第一條，實驗的所有對象（人或材料）都是隨機抽取的；第二條，每一具體對象被分配到哪一組參加實驗也都是隨機確定的。簡答、計算單向方差分析的方法與步驟：第一步建立假設。第二步計算各個離均差平方和。第三步編制方差分析表，完成檢驗統計量的計算。第四步作統計結論。更多內容請與QQ：6746066

41、6 微信：kaopass 索取計算在給出基本統計量的單向方差分析中，需要對個別公式做出調整：（1）計算組內離均差平方和，公式為：式中：為各組樣本方差；n為樣本容量。（2）計算組間離均差平方和，公式為：（3）計算總離均差平方和，公式為： 更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取第三節(jié) 逐對平均數差異檢驗方法選擇逐對平均數差異顯著性檢驗的方法有多種。其中一種應用最為普遍的方法，稱為NK法。選擇每對平均數間的跨度數r等于該兩平均數間所含其他樣本平均數的個數加2.選擇自由度就是組內方差的自由度，即df=NK。簡答NK法檢驗步驟：（1）作假設NK法要逐對檢驗平均數之間的差異，因此它

42、的檢驗假設是逐對做出的，其通用形式是（2）求各對平均數跨度數rNK法做出假設后首先是將各待檢驗的樣本平均數從小到大排列，平均數排列后求出每一對平均數間的跨度數r。每對平均數間的跨度數r等于該兩平均數間所含其他樣本平均數的個數加2。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索?。?）查q表確定臨界值根據顯著性水平、跨度數r和自由度df查q值表（教材后附表100確定q的臨界值（r），這里的顯著性水平應與方差分析中所用相一致，而自由度就是組內方差的自由度，即df=NK，要注意q的臨界值不止一個，因為各對平均數之間的跨度數并不一樣。在一具體的檢驗中，將有K1個不同的跨度數，因此必須查得

43、K1個q的臨界值。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索?。?）計算檢驗統計量NK的檢驗統計統計量為q。為區(qū)別起見，我們以下標i，j分別代表所檢驗的兩平均數，并標上跨度數r，q檢驗統計量公式為：（5）作統計檢驗結論 更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取將求得的各檢驗統計量值與查得的臨界值比較，但必須注意所比較的兩值應具有相同的跨度數r。比較時，凡求得值小于臨界值，不能拒絕兩總體平均數相等的虛無假設，若求得的檢驗統計量值大于相應的臨界值，則拒絕虛無假設，認為兩總體平均數有顯著差異。第八章 參數差異顯著性檢驗第一節(jié) 統計假設檢驗的基本思路與方法選擇在

44、統計假設檢驗中，公認的小概率事件的概率值被稱為統計假設檢驗的顯著性水平，記為。值必須在每一次統計檢驗之前就取定。在教育統計學中，值常取0.05和0.01兩個水平，偶爾也有取0.001的。在假定檢驗中，的取值越小，稱此假設檢驗的顯著性水平越高。選擇許多的科學研究都是從建立假說開始的。天文學史上的日心說、宇宙發(fā)生史上的大爆炸說、地球形成史上的冷凝說、大陸形成史上的板塊飄移說等，都是一些假說。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取名詞解釋虛無假設：又稱為原假設、零假設，以符號表示。虛無假設在假設檢驗中將被視作為已知條件而應用，因此虛無假設應是一個相對比較明確的陳述命題，一定要

45、含有“等于什么”的成分。名詞解釋備擇假設：又稱為解消假設，研究假設等，以符號表示。備擇假說作為虛無假設的對立假設而存在，因此它也是一個陳述命題，比如說， 等等，備擇假設是對虛無假設的否定。名詞解釋檢驗統計量：在統計假設檢驗中需要計算某些時間發(fā)生的概率。這里的“某些事件發(fā)生的概率”實際上就是指“在一定的抽樣條件下，某些事先設計好的統計量其取值的概率”。這些統計量是根據檢驗目的和抽樣分布而設計，專門用于統計假設檢驗的，因此稱為檢驗統計量。名詞解釋臨界值：根據顯著性水平求出的，提供比較標準的值。選擇、計算在原總體正態(tài)、總體方差已知情況下，平均數抽樣分布服從正態(tài)分布；在原總體非正態(tài)、總體方差未知、樣本

46、較大時，平均數抽樣分布近似正態(tài)分布。在這兩種情況下，檢驗統計量計算的都是分數，但它們的計算公式并不一樣，前者用公式：后者用公式：名詞解釋、簡答統計假設檢驗就是一種帶有概率值保證的反證法。反證法是大家熟悉的一種邏輯推理證明方法。有些命題從正面進行推論難以證明，而從反面去進行論證，也就是去證明它的否命題的荒謬性卻往往事半功倍，這就是反證法的思想方法。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取簡答統計假設檢驗的步驟如下：（1）根據題目的設問提出檢驗假設。 (2 ) 選定顯著性水平（3）根據檢驗目的和已知條件找到相應的抽樣分布。（4）寫出檢驗統計量計算公式并按已知數據條件計算檢驗統

47、計量值。 (5 ) 根據顯著性水平在抽樣分布中確定臨界值和危機域。（6）將求得的檢驗統計量值與臨界值作比較，根據其是否進入危機域而做出是否拒絕虛無假設的統計結論。簡答統計假設檢驗反證法與數學反證法的差異：（1）數學反證法推翻假設的決策無論是從決策邏輯還是從決策內容看都是百分之百的正確，而統計假設檢驗從決策邏輯角度看是百分之百的正確，但其決策的內容卻是有可能出錯的。（2）數學反證法的最終結果一定是推翻原假設，而統計假設檢驗最終結果卻有可能無充分理由推翻原虛無假設。名詞解釋I型錯誤：一種是虛無假設屬真而被拒絕的錯誤，這種錯誤統計上稱為I型錯誤，又稱為“據真”錯誤。更多內容請與QQ：67460666

48、 微信：kaopass 索取名詞解釋型錯誤：虛無假設實偽而未被拒絕的錯誤，統計上稱為型錯誤，又稱為“納偽”錯誤。選擇、簡答影響型錯誤概率大小的因素有三個：第一個因素是客觀的真值與假設的偽值兩者之間的差異。影響型錯誤概率大小的第二個因素是值的大小。影響型錯誤概率大小的第三個因素是樣本容量。選擇應用統計假設檢驗還有雙側檢驗與單側檢驗兩種方法之分。選擇區(qū)別雙側檢驗與單側檢驗的關鍵是看檢驗的目的。選擇如果檢驗的目的是為了判斷某個總體參數是否等于某個定值，或者是為了推斷某兩個總體參數是否相等，則應該使用雙側檢驗。選擇如果檢驗的目的是為了推斷某個總體參數是否大于或是否小于某個定值，或者是為了推斷某兩個總體

49、參數之間有無大于或小于的關系，則應該使用單側檢驗。選擇同樣的數據，用單側檢驗比用雙側檢驗要更容易檢驗出差異來，因此我們說，單側檢驗的靈敏度要比雙側檢驗的靈敏度更高。第二節(jié) 平均數差異的顯著性檢驗名詞解釋所謂兩個總體平均數差異的顯著性檢驗實際上是要檢驗兩個總體的平均數是否相等，或要檢驗是否一個大于或小于另一個。簡答在實際檢驗中，我們依據以下兩種情況來判斷是兩相關總體還是兩獨立總體；更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取第一種情況是看所檢驗的兩列分數是不是同一批實驗對象的兩列分數。第二種情況是看是不是一一嚴格配對的兩匹實驗對象的兩列分數。選擇、計算總體方差已知的兩獨立正態(tài)總

50、體的平均數差異顯著性檢驗總體方差已知的兩獨立正態(tài)總體的樣本平均數之差的抽樣分布，經研究發(fā)現是服從正態(tài)分布的。這個正態(tài)分布的平均數等于原兩總體平均數之差，即，這個正態(tài)分布的標準差，也即的抽樣標準誤差為。其中代表的抽樣分布的平均數；，分別表示兩個總體的樣本平均數；，代表兩總體平均數；，代表兩總體方差；，為兩樣本容量；代表的抽樣標準誤差。根據抽樣分布形態(tài)及其參數，可以寫出檢驗統計量的計算公式：選擇、計算總體方差相等但未知數值的兩獨立正態(tài)總體平均數差異顯著性檢驗 更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取對于兩個獨立的正態(tài)總體，如果已知兩總體方差相等但位置總體方差具體數值，從中各抽

51、取一隨機樣本，兩樣本平均數之差將服從自由度為的t分布，這個t分布的平均數為，t分布的標準差，也即 抽樣標準誤為：根據抽樣分布可以寫出檢驗統計量的計算公式；選擇、計算檢驗統計量為：如果兩總體方差未知，我們還可以用樣本方差替換，即有公式：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、計算兩相關總體平均數差異顯著性檢驗在兩個總體相關的情況下，兩總體樣本平均數之差的抽樣分布服從自由度的t分布，t分布的平均數為，t分布的標準差，也就是的抽樣標準誤差為：式中：n為成對數據的對子數，r為兩樣本的積差相關系數。據此可寫出檢驗統計量t分數的計算公式如下：第三節(jié) 其他總體參數的差異顯著性檢驗

52、選擇、名詞解釋、計算兩獨立正態(tài)總體方差差異顯著性檢驗的樣本數據是兩個樣本方差與。統計研究發(fā)現，隨機抽取的兩樣本方差之比的抽樣分布服從一個稱之為F分布的理論分布，其檢驗統計量就是兩樣本方差的比值即F值：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取F分布從形態(tài)上看是一個正偏態(tài)分布，F值均為正值，故處于正半軸這邊，其最小值為0，最大值可為正無窮。因此F曲線的上尾側以橫軸為漸近線。F分布的最大特點是它同時收到兩個自由度的制約，一個是公式中的分子自由度，一個是式中分母自由度。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、計算相關顯著性檢驗的檢驗假設是：檢驗必須有抽

53、樣分布，對于積差相關系數來說，在的假設前提下，樣本相關系數的抽樣分布服從自由度為樣本容量n減去2的t分布，這時的檢驗統計量為t分數，計算公式為：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取式中：r為樣本積差相關系數，n為樣本容量，式中分母部分實際上是相關系數的抽樣標準誤差。第九章 檢驗選擇把人按四種氣質類型統計人數；學習成績按優(yōu)、良、中、差分類統計；對某項改革措施按所持贊成、反對以及無所謂態(tài)度統計；把一個教師群體同時按職稱類別和態(tài)度等交叉分類。對于這一類數據的差異顯著性檢驗，最適合的檢驗方法是檢驗。第一節(jié) 檢驗的基本原理選擇、名詞解釋、計算 （讀作卡方）是檢驗實際觀測次數與理

54、論期待次數之間差異程度的指標，其最一般表達式是：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取式中：表示實際觀測次數；表示理論期待次數；連加和“”號上訪的字母K表示K組（類）數據連加。選擇、簡答 分布有如下幾個特點。（1）0，即值從0到無窮大。（2）當自由度df3時，分布是單峰正偏態(tài)分布，各曲線的的尾巴都向右邊（正方向）無限延伸，但終不與橫軸相交。（3）當自由度df30時，分布曲線基本上是對稱的分布，而且隨著自由度df增大，越來越接近正態(tài)分布形式。（4）分布具有可加性，即不同自由度的若干個分布相加后還是分布，且自由度也是若干個不同自由度所疊加的結果。更多內容請與QQ：67460

55、666 微信：kaopass 索取（5）當自由度df=1時的分布，它與標準正態(tài)分布Z值的平方正好相等；即df=1時，=。選擇當自由度df=1，=0.05時，從附表可查得臨界值，這說明，自由度為1的統計量實得值超過3.841的概率最多只有5，即。選擇 分布值表的構造是單側右尾部面積表。確定分布的臨界值需要由顯著性水平和自由度df兩者共同決定。值表中的自由度df最多到30，這是因為在實際使用時，自由度df一般都不會超過30 。選擇、名詞解釋、簡答 檢驗的主要作用是基于實現觀測次數和理論期待次數之間差異程度的統計量實得值的概率考察，檢驗如下兩類問題；第一，檢驗某抽樣觀測數據的分布是否與某一理論分布相

56、一致，即總體分布的擬合良度檢驗。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取第二，檢驗雙向分類列聯表數據下，兩個分類特征（即兩個因素變量）之間是彼此相關還是相互獨立的問題，這類問題稱為獨立性檢驗。簡答 檢驗的一般步驟：（1）根據所存在的問題的實際特點，提出虛無假設（）。這里的虛無假設是“沒有顯著性差異”的假定，或是“兩個變量相獨立（即相關為零）”的假定。（2）檢驗是最重要的、最關鍵的一步是如何從虛無假設出發(fā)，確定各類事物的理論期待次數。（3）根據統計量公式（9-1）計算實得的值。（4）選取適當的顯著性水平值，并確定自由度df，然后在值表中找到臨界值。更多內容請與QQ：6746

57、0666 微信：kaopass 索?。?）做出接受虛無假設或拒絕虛無假設的統計決策，其原則是：當公式（9-1）所確定的實得值大于臨界值時，我們可拒絕虛無假設（），并接受研究假設（）。當公式（9-1）所確定的實得值小于臨界值時，我們便沒有充分理由拒絕虛無假設（），故暫認為虛無假設是成立的，把虛無假設先接受下來。第二節(jié) 總體分布的擬合良度檢驗選擇、名詞解釋總體分布的擬合良度檢驗，其主要原理是借助統計量的值來考察實際觀測次數與某一假定分布的理論次數之間的差異是否顯著，從而解決第一類統計檢驗問題。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、計算非連續(xù)變量觀測次數分布的擬合良度檢

58、驗檢驗過程簡述如下：（1）建立假設。（2）計算統計量實得值。（3）計算自由度df，選定顯著性水平并查表得到臨界值。（4）做出統計決策。第三節(jié) 獨立性檢驗選擇由于在推求理論次數時，曾牽涉到邊緣總計定量的約束，故對于22列聯表中的統計量的自由度df=(2-1) (2-1)=1.選擇、計算為了方便，人們通常直接利用一個專用的公式來計算22列聯表下的值，省去求理論次數的中間過程。該專用公式是：更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、計算為使檢驗更加有效，在為22列聯表推求理論次數時根據公式，當有一格的理論次數大于1小于5且n40時，需要計算校正的值，其公式如下：選擇、計算在

59、測量計算變量之間的相關值時，系數是專門為以上二分稱名變量之間的相關設計的測量指標，其計算公式為： 更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇、簡答列聯系數在0與1之間取值，其值只表明相關的大小，而要了解相關的方向，就要具體分析列聯表中的數據性質與結構。此外，只有當雙向分類劃分的類型數目都較多時，列聯系數才能接近1 。對于33的列聯表來講，其C值不會超過0.816，而對于1010的列聯表來講，其C值最大也不過是0.949 。選擇、計算對于一般的rK列聯表檢驗，值達到顯著水平后通常以列聯系數C來表示兩種特征（屬性）之間的相關，而對于22列聯表，既可用列聯系數但更為常用的還是

60、前述的系數，而且往往比C來得大，兩者之間有如下關系式：第十章 方差分析第一節(jié) 方差分析原理選擇、名詞解釋方差分析：是一種用于多個總體平均數差異顯著性檢驗，既不增加犯錯誤概率，又不加大工作了的一次性通盤校檢方法。方差分析是統計學中一種獨特的假設檢驗方法，它的最基本功能就是一次性檢驗多個總體平均數的差異顯著性。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇單向方差分析的目的，應用方差分析的語言來說，應該是檢驗一個因素K個水平之間的平均數有無顯著性差異。選擇、計算我們記合成樣本數據的離均差平方和為，記各子樣本數據離均差平方和之和為，則：選擇、計算在正式的方差分析中，組間方差，記為

61、，組內方差記為；其比值F為：F=，F值服從分子、分母自由度分別為K-1和n-K的F分布。簡答方差分析必須具備的條件：（1）總離均差平方和的可分解性。（2）總體正態(tài)性。（3）樣本隨機性。（4）方差齊性。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取選擇參加統計分析的樣本數據必須是隨機的，這是統計的最基本要求。選擇在統計學中，多總體方差是否齊性常采用Hartley最大F值法。第二節(jié) 單向方差分析的方法選擇方差分析的數據多數是通過預先精心設計好的實驗采集而來的。名詞解釋、簡答相配于單向方差分析的實驗設計稱為單因素完全隨機化設計。作為一個完全隨機化設計有兩條基本要求：第一條，實驗的所有對象（人或材料）都是隨機抽取的；第二條，每一具體對象被分配到哪一組參加實驗也都是隨機確定的。簡答、計算單向方差分析的方法與步驟：第一步建立假設。第二步計算各個離均差平方和。第三步編制方差分析表，完成檢驗統計量的計算。第四步作統計結論。更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取計算在給出基本統計量的單向方差分析中，需要對個別公式做出調整：（1）計算組內離均差平方和，公式為：式中：為各組樣本方差；n為樣本容量。（2）計算組間離均差平方和，公式為：（3）計算總離均差平方和，公式為： 更多內容請與QQ：67460666 微信：kaopass 索取第三節(jié) 逐對平均數差異檢驗方法