显著性检验(2)
*无效假设
显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率(P)水平的选择。所谓“无效假设”,就是当比较实验处理组与对照组的结果时,假设两组结果间差异不显著,即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后,如发现两组间差异系抽样引起的,则“无效假设”成立,可认为这种差异为不显著(即实验处理无效)。若两组间差异不是由抽样引起的,则“无效假设”不成立,可认为这种差异是显著的(即实验处理有效)。
*“无效假设”成立的机率水平
检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%,其含义是将同一实验重复100次,两者结果间的差异有5次以上是由抽样误差造成的,则“无效假设”成立,可认为两组间的差异为不显著,常记为p>0.05。若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的,则“无效假设”不成立,可认为两组间的差异为显著,常记为p≤0.05。如果p≤0.01,则认为两组间的差异为非常显著。
编辑本段基本思想
显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释。
1、小概率原理:小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件 事实上发生了。那只能认为事件 不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的假设不正确。
2、观察到的显著水平:由样本资料计算出来的检验统计量观察值所截取的尾部面积为。这个概率越小,反对原假设,认为观察到的差异表明真实的差异存在的证据便越强,观察到的差异便越加理由充分地表明真实差异存在。
3、检验所用的显著水平:针对具体问题的具体特点,事先规定这个检验标准。
4、在检验的`操作中,把观察到的显著性水平与作为检验标准的显著水平标准比较,小于这个标准时,得到了拒绝原假设的证据,认为样本数据表明了真实差异存在。大于这个标准时,拒绝原假设的证据不足,认为样本数据不足以表明真实差异存在。
5、检验的操作可以用稍许简便一点的作法:根据所提出的显著水平查表得到相应的 值,称作临界值,直接用检验显著性检验(2)统计量的观察值与临界值作比较,观察值落在临界值所划定的尾部内,便拒绝原假设;观察值落在临界值所划定的尾部之外,则认为拒绝原假设的证据不足。
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