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《抽样检验讲义》PPT课件本课件将帮助您了解抽样检验的基本概念和方法，掌握各种假设检验的步骤和判断标准，以及如何解释检验结果。让我们开始吧！什么是抽样检验定义从样本数据推断总体均值、总体比例等参数的方法。目的通过抽样方法和假设检验，将样本数据推广到整个总体，从而得到更加准确的结论。步骤1.确定假设；2.收集样本数据；3.计算检验统计量；4.计算p值并比较显著性水平；5.结论判断。抽样方法随机抽样每一个样本都有一定概率被选中，且每个样本选中的概率相等。系统抽样按照一定规律选择样本，比如每隔k个选取一个样本。分层抽样根据总体特征，将总体分成若干层，再分别从每层中抽取样本。整群抽样将总体划分成若干群体，再随机选择若干个群体进行抽样。假设检验1假设检验的概念基于样本数据对总体参数进行推断，即在已知样本统计量的情况下，判断总体参数是否符合假设。2原假设和备择假设原假设指我们希望证明或接受的结论，备择假设则是原假设的反面结论；3检验统计量和p值检验统计量是样本统计量与总体参数之间的差异，p值表示在原假设成立的情况下，得到当前统计量及更极端结果的概率。4判断标准根据显著性水平设定阈值，若p值小于显著性水平，则拒绝原假设，否则接受原假设。两个总体比较的抽样检验独立样本t检验比较两个独立样本均值的差异是否显著，常用于比较两种不同态度或处理方式的影响。配对样本t检验比较两个相关样本均值差异是否显著，常用于比较个体在两个不同条件下的成绩变化。方差分析比较两个及以上样本均值的差异是否显著，同时考虑因素对变量的影响，常用于比较多个组之间的差异。两个样本比较的非参数检验Mann-WhitneyU检验将两个样本排序，比较两个分布的中位数是否来自同一个总体，常用于比较两个样本是否有显著差异。Kruskal-WallisH检验比较两个以上样本的中位数是否来自同一个总体，常用于比较不同组别之间是否有显著差异。多个样本比较的非参数检验1Friedman检验比较多个配对样本是否有显著差异，常用于在三个以上时间点对同一组人员进行测量的情况下的差异比较。2Wilcoxon符号秩检验比较多个配对样本的中位数差异是否显著，常用于治疗前后或两种不同治疗方法的疗效比较。检验结果的解释显著性水平显著性水平代表拒绝原假设的程度，一般设定为0.05或0.01。报告检验结果在报告中给出统计量、p值、显著性水平和结论，同时也可以加入图表等辅助展示。参考资料书籍《统计学：基础理论与应用》《大规模数据统计分析》《R语言实战》网站论文DavidMDiez,ChristopherDBarr,MineCetinkaya-Rundel.IntroductoryStatisticswithRandomizationandSimulation.2019.MinjieZheng,LiZhu,YuchenLuo.ANOVAunderhomoscedasticityassumption.2020.AnqiZhu,XinyueCui,ZhuoyingTan.The

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