统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。取得抽样结果,依据描述性统计的方法就足够了。抽样分布则不然,它无法从资料中得到,非利用概率论不可。而不对待概括的总体和使用的抽样程序做某种必要的假设,这项工作将无法进行。
统计中经常会用到各种检验:
t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。
单样本t检验:是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。
配对t检验:是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;2,同一受试对象接受两种不同的处理;3,同一受试对象处理前后。
u检验:t检验和就是统计量为t,u的假设检验,两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时,样本均数符合正态分布,故可用u检验进行分析。当样本含量n小时,若观察值x符合正态分布,则用t检验(因此时样本均数符合t分布),当x为未知分布时应采用秩和检验。
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。
简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验(等方差双样本检验,异方差双样本检验)的前提条件。
在t检验中,如果是比较大于小于之类的就用单侧检验,等于之类的问题就用双侧检验。
卡方检验
是对两个或两个以上率(构成比)进行比较的统计方法,在临床和医学实验中应用十分广泛,特别是临床科研中许多资料是记数资料,就需要用到卡方检验。
方差分析
用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家R.A.Fisher首先提出,以F命名其统计量,故方差分析又称F检验。其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同,检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。
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