假设试验的设定与实施(ppt 105页)

资料简介：

假设试验的设定与实施目录：
一、检测正态分布
二、假设试验概述
三、比较两组平均值： t 试验
四、假设试验的解释
五、比较两组或更多组的平均值: ANOVA试验
六、比较两组或更多组的比例: χ²试验
七、复习

 

假设试验的设定与实施内容摘要：
P 值定义：
    假设试验比较观测到的组之间的差异。
    假设真实差异为 0（= 虚假设），P 值等于获得观测差异的概率。
    P 值范围从 0.0 到 1.0（0% 可能性到 100% 可能性）。
    按照惯例，通常将 P < .05 视作是差异明显的象征。
    如果 P < .05，则可推断真实差异为 0 的概率很小。
有多种方法来陈述根据 P 值得到的结论。您认为下面哪些最容易理解？
     P 值用于判断观测到的组之间差异是否明显大于普通原因（随机）变化（如果 P < .05，结论是肯定的）。
     如果 P < .05，则拒绝 H0 而决定使用 Ha。
    P < .05 意味着组来自相同分布的概率小于 5%。
    P 值确定观测到的差异是否在统计上看较显著（如果 P < .05，结论是肯定的）。
    假设真实差异为 0，P 值等于获得观测差异的概率。
    如果 P 值很小 (< .05)，我们说观测差异必须显著，因为如果没有真实差异，我们从样本中观测到这类差异的概率就较小。
    P 值用于判断抛弃虚假设是否有足够的统计证据（如果 P < .05，结论是肯定的）。

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