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文檔簡介

1、.第一節(jié) 正態(tài)分布1 正態(tài)分布的特點首先,鐘形對稱分布其次,的概率是95%;的概率是99%;將稱為決策水平0.05上的小概率事件,將稱為決策水平0.01上的小概率事件。其中,x是總體中的隨機抽取的一個數值;為總體平均值,第三,曲線兩端無限靠近橫軸。2 應用(1)某學校三年級學生的平均智商是100,其標準差為15.那么,從中隨機抽取一個學生,其智商大于等于130的概率是多少?其智商小于等于85的概率是多少?(2)某企業(yè)生產的產品重量均值為100,標準差為15。質檢人員從市場上隨機抽取一件,發(fā)現其重量為115,僅從質量上看,如何用統計學視角來判斷此產品是否屬于這一企業(yè)(決策水平為0.05)。(3)

2、在上題中,如果質檢人員從市場上發(fā)現一個產品的重量為140,那么,僅從質量上判斷,此產品是否屬于這一企業(yè)(決策水平為0.01)。3 數據處理一讓學生報告自己的身高、體重以及自己的肥胖感知(我認為自己很肥胖)、以及自己的性別。數據處理任務包括:報告三個變量的莖葉圖,并大致判斷其分布形態(tài);報告三個變量的平均值、中數以及中位數、標準差。第二節(jié) 標準正態(tài)分布將總體的平均值記為,標準差記為,將其中的數據或個案記為x。那么,使用公式,就可以將正態(tài)分布轉化為標準正態(tài)分布。標準正態(tài)分布是正態(tài)分布的一個特例,因此,第一節(jié)的內容皆可以標準正態(tài)分布進行直譯。思考題:標準正態(tài)分布的標準差是多少?其平均值又是多少?對于標

3、準正態(tài)分布而言,為決策水平0.05上的小概率事件,將為決策水平0.01上的小概率事件思考題:某地三年級學生的身高是一個總體,并且是正態(tài)分布,均值為160厘米,標準差為5厘米。研究者隨機抽取一個學生,其身高為170厘米。那么,此生在標準正態(tài)分布中的身高數值應該為多少?這次抽到他是一個小概率事件嗎?為什么?練習:將“數據處理一”中三個變量轉化為標準正態(tài)分布,并報告其莖葉圖。精品.第三節(jié) 樣本均值的分布1 存在一個非常數總體,無論其為何種分布。并且此總體平均值與標準差已知。用(放回式)隨機抽樣,獲得無數個容量相等的樣本,當每一個樣本容量大于30時,樣本均值的分布就是正態(tài)分布。2將樣本平均值記為,標準

4、差記為s,容量記為n,則此分布的標準誤。3 樣本均值分布的特點:首先,是正態(tài)分布,第二,此分布的理論均值等于總體均值。第三,其標準誤第四, 的概率是95%;將稱為決策水平為0.05上的小概率事件;的概率是99%。將的事件稱為決策水平為0.01上的小概率事件;第五,用公式 將其標準化,則得到標準正態(tài)分布。那么,為決策水平0.05上的小概率事件,將為決策水平0.01上的小概率事件。第四節(jié) 統計檢驗的邏輯如果一個樣本是從某一總體中隨機抽樣得來的,那么,這一個樣本必定能夠代表這一總體的特征,其含義有三。其一,兩者的分布形態(tài)是一致的;其二,兩者的方差是一致的;其三,兩者的平均值是一致的?!耙恢隆钡慕y計含

5、義是,在0.05或者0.01的決策水平上,是沒有差異的。當然,隨機樣本不能百分百地代表總體的特征,當這樣的樣本不能代表總體特征時,就說是小概率事件發(fā)生了。在科學研究中,總體往往是一個理論上的或者特定的描述,包括其分布形態(tài)、平均值以及其標準差。而樣本往往來自于現實的抽取中,通過比較三個方面,就可以決斷這個樣本是不是屬于這個理論或者特定的總體。比如,某地區(qū)90年代的14歲兒童的平均身高為厘米,標準差為厘米,并且為正態(tài)分布?,F在來考察這一地區(qū)14兒童的身高是否與90年代同齡兒童的身高是否一致。在統計學上,只能這樣做:從現在的14歲兒童中,隨機進行抽樣,比如,抽取n個兒童構成一個樣本,其平均值為 ,標

6、準差為s。由于是真正的隨機抽樣,那么,決策者會檢驗三個方面。第一,看此樣本的分布是否與(90年代的那個)特定總體的分布形態(tài)有一致性,如果兩者分布形態(tài)一致,即樣本也是正態(tài)分布,那么第二,看此樣本的方差是否與特定總體的方差具有一致性,如果兩者方差一致,那么第三,看此樣本的平均值是否與特定總體的均值具有一致性,如果一致,則可以認為此樣本依然屬于那個特定的總體,或者說,如今此地區(qū)14歲兒童的身高依然與90年代一樣。在上述中,“一致”是指在0.05或者0.01的水平上進行判斷,即沒有發(fā)生小概率事件。如果小概率事件精品.發(fā)生,則說明“不一致”,或者說“具有顯著性差異”。關于分布形態(tài)一致性檢驗與方差一致性檢

7、驗在后面再學習。這里,我們先認為此樣本分布形態(tài)和方差皆與那個特定總體的一致,那么,就只剩下檢驗樣本均值是否與那個特定總體的一致。統計學上的檢驗過程表述如下。h0:此樣本是從90年代的總體中隨機抽取的,那么,就有計算過程:因為所以只需要證明是否成立,即是否成立。如果成立,則認為h0是正確的;反之,如果,則說明小概率事件發(fā)生了;一次隨機抽樣,就發(fā)生了小概率事件,那么我寧愿在0.05的水平上相信h0是不正確的,也就是說,此樣本不是從90年代的那個樣本中隨機抽取的,或者說,這個樣本不屬于這個特定的總體。在上面的邏輯過程中,h0的表述非常重要,因為,只有先假定此樣本是能夠代表這個特定總體,才能套用公式,

8、這是為什么?這是因為,從任何非常數總體中,隨機抽取無數個容量相等的大樣本(通常指容量大于等于30),那么樣本的均值(無數個)形成正態(tài)分布(其理論均值=,標準誤);那么,的概率是95%,也即,的概率是95%。反之就是0.05水平上的小概率事件發(fā)生了。因此,理解h0與否,關系著統計檢驗的理解與否。練習:從“數據處理一”中隨機生產一個樣本,并且報告此樣本均值的標準分數??慈嗤瑢W抽取到的平均值有幾個是小概率事件。第四節(jié) t分布存在一個非常數總體,無論其為何種分布。并且此總體平均值已知,但其標準差未知。用(放回式)隨機抽樣,獲得無數個容量相等的樣本,樣本均值的分布就是t分布。t分布的特點如下表述。首先

9、,t分布為對稱分布,并且左右對稱其次,t分布是一簇曲線,并且每個df(即自由度,df=n-1)皆有自己的分布形態(tài)。df越大,t分布越接近正態(tài)分布。第三,在此情況下,樣本均值分布的標準誤。,其理論均值等于總體均值。第四,的概率是95% ,而則為0.05水平上的小概率事件。精品.的概率是99% ,而則為0.01水平上的小概率事件。t檢驗練習某心理量表的常模均值是14分。100名被試經過測試發(fā)現平均分為16.4(標準差為1.44)。請檢驗以上樣本是否與量表的常模均值有顯著差異(假設有關的分布是正態(tài)分布)。決策過程首先,提出虛無假設:如果此樣本是從(均值為14的)特定總體中隨機抽取的,那么,在0.05

10、的決策水平上,應該有 。第三步,計算。=14,。查表,發(fā)現當df=100-1=99時,因此,可見,在0.05的水平上,是不成立的,這樣,小概率事件發(fā)生了。決策結果是,此樣本(均值為16.4)不是從(均值為14的)特定總體中隨機抽取也來的,而是從另一個均值顯著大于14的總體中隨機抽取出來的。進一步推斷,這100名學生代表著一個智商遠遠大于14的總體。第五節(jié) 獨立樣本t檢驗存在一個非常數總體,無論其為何種分布。并且此總體平均值與標準差皆未知。用(放回式)隨機抽樣,得到兩個獨立的樣本,它們的平均值分別為與,標準差分別為與,樣本容量分別為與 的分布為t分布,自由度df=-1; 的分布為t分布,自由度d

11、f=-1; 當與 皆較大時,兩個樣本皆可以較好地代表這個總體,這意味著,兩個樣本的方差一致(或同質),兩個樣本的平均值一致,即 與在統計學上是相等的。兩個樣本均值之差( -)也是t分布,與相關的結論表述如下:首先,均值之差的分布具有自由度df=+-2其次,均值之差分布的標準誤為,其中,第三的概率是95%,的概率是5%,稱為0.05水平上的小概率事件。的概率是99%,的概率是1%,稱為0.01水平上的小概率事件。練習:精品.決策過程如下表述。首先,如果這兩個樣本為同一總體中隨機得來的獨立樣本,那么,兩個樣本的方差應該一致或者同質。關于樣本方差同質性檢驗以后再學?,F在我們暫且認為兩個樣本方差同質。

12、其次,提出虛無假設:如果這兩個樣本為同一總體中隨機得來的獨立樣本,那么,在0.01的決策水平上,就應該有計算過程。,可見是不成立的,小概率事件發(fā)生了。一次實驗或抽樣就發(fā)生了小概率事件,因此,我們寧可相信,兩個樣本并不是來自同一個總體,雙性化學生(總體)的均值要顯著高于非雙性化學生(總體)的均值。練習:在“數據處理一”中,有三個變量的數據。請比較男性與女性在三個變量上是否有顯著的差異。要求寫出假設,并且解釋處理結果的關鍵數據。第五節(jié) 獨立樣本t檢驗中的方差齊性檢驗首先介紹f分布。從一個正態(tài)總體中,隨機抽取兩個樣本,它們的方差分別為與 ,是f分布。的概率是95%,此時,就認為兩個樣本方差同質(或者

13、相齊、一致);,就認為在0.05的水平上,兩者方差不相齊,或者說它們來自不同的總體。在0.01水平上的情形類推。練習:精品.下面是決策過程。首先,提出虛無假設:如果兩個樣本是隨機來自于同一個總體,那么,就應該有。計算過程。查表,在分子的情況下,。所以,在0.01的決策水平上, 是成立的,因此接受。所以,在0.01的決策水平上,兩個樣本各自代表的總體具有一致的方差。練習:在“數據處理一”中,有三個變量的數據。請比較男性與女性在三個變量上的方差是否具有一致性。要求寫出假設,并且解釋關鍵結果的含義。第六節(jié) 相關樣本t檢驗從某一人群中隨機抽取一個樣本(容量為n),然后測量其打字水平,對這一樣本培訓一段

14、時間,再次測量其打字水平。計算出每個被試前后測量的差異d,根據d的情況來判斷培訓是否有效。以上情況應該用相關樣本t檢驗。檢驗過程:首先,確保差異數據d是正態(tài)分布(如果不符合正態(tài)分布,則用非參數檢驗)。其次,提出虛無假設:當培訓沒有效果時,d便是一個隨機樣本,它來自均值為0、自由度為n-1的t分布,這樣,在0.01的決策水平上,應該有,其中,最后,根據計算結果進行決策。如果小概率事件發(fā)生,就拒絕虛無假設,做出與虛無假設相反的結論。實驗:產生“數據處理二”。第七節(jié) 方差分析1 獨立樣本方差分析精品.從一個正態(tài)總體中,隨機抽取k個樣本,如果這k個樣本皆能很好地代表同一個總體,那么,必定有(1)k個方差一致(2)k個樣本分布一致,皆為正態(tài)分布;(3)k個樣本均值一致,此時,在0.05的決策水平上,必有, 其中,2 重復測量的樣本方差分析從某一人群中隨機抽取一個樣本(容量

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