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05.独立性检验基本思想通独立性检验的独立性检验的用于判断两个过比较实际观应用在医学、步骤设定假随机变量是否测值与理论期生物学、社会设、计算检验独立的统计方望值,判断两科学等领域广统计量、确定法个随机变量是泛应用显著性水平、否独立得出结论假设检验是一种统计推断方法,用假设检验可以分为参数检验和非参数于检验两个或多个总体之间是否存检验,参数检验要求总体分布已知,非参数检验不要求总体分布已知在差异添加标题添加标题添加标题添加标题假设检验的基本思想是,首先提出一假设检验的步骤包括提出假设、选个假设,然后根据样本数据计算检验择检验方法、计算检验统计量、确定统计量,最后根据检验统计量的值和显著性水平和判断假设是否成立显著性水平,判断假设是否成立确定研究问题确定需要检验的两个变确定显著性水平确定显著性水平,如量是否独立α=
0.05收集数据收集相关数据,包括两个变比较卡方值与临界值比较计算得到的量的观测值卡方值与临界值,判断是否拒绝原假设计算卡方值使用卡方检验公式计算卡得出结论根据比较结果,得出两个变方值量是否独立的结论医学研究检验药物疗效是否与性别、年龄等因素有关教育研究检验不同教学方法对学生成绩的影响市场调研检验消费者购买行为是否与广告、价格等因素有关社会调查检验社会现象是否与文化、地域等因素有关案例一某公司进行市场调查,需要判断两个变量是否独立案例二某医院进行药物疗效研究,需要判断两个药物是否独立案例三某学校进行学生成绩分析,需要判断两个科目成绩是否独立案例四某公司进行员工满意度调查,需要判断两个因素是否独立l优点可以检验两个变量之间是否存在独立关系,有助于理解数据的分布和规律l缺点如果样本量较小,可能会出现假阳性或假阴性结果,导致检验结果不准确l优点可以应用于多种数据类型,如分类数据、数值数据等l缺点对于复杂的数据关系,可能需要进行多次检验才能得出结论卡方检验是一种统计方法,用于检验两个分类变量之间的独立性卡方检验的基本思想是计算卡方值,然后与临界值进行比较,以判断两个变量是否独立卡方检验的具体步骤包括选择样本、计算期望频数、计算卡方值、比较卡方值与临界值卡方检验的应用包括医学研究中的疾病与危险因素之间的关系、市场研究中的产品与消费者之间的关系等列联表用于描述两个分类变量之间的关系独立性检验检验两个分类变量是否独立卡方检验用于检验列联表中的数据是否符合独立性假设卡方检验步骤计算卡方值、自由度、P值,判断是否拒绝独立性假设优势比检验优势比检验优势比检验优势比检验优势比检验是一种常用的基本思想的优点是可的缺点是当的应用领域的独立性检是计算两个以处理非正样本量较小包括医学、验方法样本的优势态分布的数时,检验效生物学、社比,并比较据能较低会科学等其差异实例选择选择具有代表性的实例,如学生成绩、员工满意度等数据收集通过问卷调查、访谈、实验等方式收集数据数据整理对收集到的数据进行整理,如分类、排序、汇总等数据分析对整理后的数据进行分析,如计算平均值、方差、标准差等结果展示将分析结果以图表、文字等形式展示,便于理解和比较0102问题背景某学校对高
一、高
二、高三三个年级的数据收集收集三个年级的数学成绩数据学生进行数学成绩调查,需要判断三个年级的数学成绩是否独立0304假设检验假设三个年级的数学成绩相互独立计算卡方值根据收集到的数据,计算卡方值0506判断独立性根据卡方值和自由度,判断三个年级结论如果卡方值大于临界值,则拒绝原假设,认的数学成绩是否独立为三个年级的数学成绩不独立;否则,接受原假设,认为三个年级的数学成绩独立独立性检验的目的是判断两个变量是否如果卡方值小于临界值,且P值大于显著性水平,则接受原假设,认为两个变量独立独立实例分析中,通过计算卡方值和P值来判结论独立性检验可以帮助我们更好地理解变量之间的关系,为科学研究提供依据断独立性如果卡方值大于临界值,且P值小于显著性水平,则拒绝原假设,认为两个变量相关样本数量确保样本数量足够样本代表性确保样本具有代大,以减少抽样误差表性,能够反映总体特征样本独立性确保样本之间相样本质量确保样本质量可靠,避免数据偏差或错误互独立,避免相互影响置信度表示假设检验的可靠性,通常选择95%或99%的置信度误差率表示假设检验的准确性,通常选择5%或1%的误差率独立性检验需要满足两个条件样本独立性和假设检验的置信度与误差率注意事项在进行独立性检验时,需要确保样本独立性,选择合适的置信度和误差率,并正确理解假设检验的结果检验效能指检样本量指进行关系检验效能影响因素除了验能够正确拒绝检验时所使用的与样本量成正比,样本量,检验效原假设的概率样本数量样本量越大,检能还受到其他因验效能越高素的影响,如检验方法、检验假设等。