连续型矫正|成组和配对|百分率资料的显著性检验|非参数检验

生物统计与实验设计

成组t检验是将所有对象的数据随机分为两组,两组之间具有方差齐性,但是实际情况是不能能保证所有对象是一样的,所以可以采用配对t检验,即成组是所有对象有一组数据,而配对t检验有两组数据。但是配对t检验对样本量要求大,所以实际问题要结合实验设计。

百分率资料的显著性检验的关键在于将二项分布通过增加样本数的方法变成正态分布,当超过某一指标(经验数)就认为是大样本,大样本便自然是正态分布,套用正态分布方法来检验。对于小样本来说,可做连续性矫正:

 

非参数检验提供总体非正态分布情况下的方法,但是精度低于参数估计方法。过程同样是假设不存在差值,选择某种检验后查表,查表得到值后推断其可能性。

在计算概率时,涉及的(p-q)^n展开式,该展开式系数是杨辉三角系数,用于计算在假设总体中位数是280时样本正负不均衡的概率,即这种现象存在的概率是:

 

若该概率值较小,则认为是小概率事件不发生,则接受H1,即实际值与理论值不相同的结论。需要注意的是必须有样本数的要求,否则检验无效:

 

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