统计结果推论至总体时所犯错的概率

我们会应用统计学家所开发的一些统计办法，进行统计检定

通过把所得到的统计检定值，与统计学家树立了一些随机变量的概率汾布

涌现这结果的机率很少

很罕有的情况下才呈现；

那我们便可以有信念的说，

上的意义的（用统计学的话讲就是能够谢绝虚无假设。相反若对比后发明，

那我们便不能很有信念的直指这不是偶合

偶合，也许不是但我们没能肯定。

值就是这些统计检定值

与它们楿对应的概率分布，就是

）就是呈现目前样本这结果的机率

成果的统计学意义是结果真实水平（能够代表总体）的一种估量方式。专业

徝为结果可信水平的一个递减指标

值越大，我们越不能以为样本中变

量的关联是总体中各变量关联的可靠指标

值是将察看结果觉得有效即具有总

造成的。即假设总体中任意变量间均无关联我们反复相似试验，会发明约

我们所研讨的变量关联将等于或强于我们的实验结果

并不是说如果变量间存在关联，我们可得到

次数的雷同结果当总体

中的变量存在关联，反复钻研和发明关联的可能性与设计的统计學效率有关

值通常被以为是可接收过错的边界程度。

至于具体要检定的内容须看你是在做哪一个统计程序。

举一个例子比如，你要檢验两独立样本均数差异是否能推论至总体而行

检验。两样本（如某班男生和女生）某变量（如身高）的均数并不相同但

这区别是否能推论至总体，

代表总体的情况也是存在著差异呢会不会总体中男

只不过是你那么巧抽到这两样本的数值不同？为此

与统计学家树立嘚以「总体中没差异」作基本的随机变量

值）下会得到目前的成果。

比如每一种统计方式的检定的内容都不雷同

可能是上述的检定总体Φ是否存在差别，

也可能是检定总体中的单一值是

检定方差分析（或译变异数分析，

但它是透过检视变量的方差而进行的

标准分数（stardard score）是以t检验差值的标准差公式为单位来衡量某一分数与平均数之间的离差情况是反映个体在团体中相对位置的最好统计量。

 　　在统计中变量值与其平均數的离差除以t检验差值的标准差公式后的值，称为标准分数（standard score）,也称为标准化值或Z分数标准分数给出了一组数据中各数值的相对位置。計算过程是对变量数值进行标准化处理的过程，它并没有改变该组数据分布的形状而只是将该组数据变为平均数为0，t检验差值的标准差公式为1

标准分数又称Z分数，是以t检验差值的标准差公式为单位来表示一个数据在团体中所处相对位置的量数一组数据中的任何一个數据的标准分可用公式计算。所谓Z分数法就是用Z分数对老师的教学效益进行评价的方法。Z分数也叫标准分它表示学生成绩在集体中的楿对位置。它的计算公式是Z＝ 其中 表示学生的成绩， 表示学生所在班的平均成绩S表示学生原始成绩的t检验差值的标准差公式。

 Z分数是從学生的原始成绩转化而来但具以下一些特点：一是它的平均分数为0，t检验差值的标准差公式为1；二是分数之间等距可以作加减运算；三是不会改变原始分数的分布形状和分布顺序；四是标准分会出现负值，其数值一般在＋3与－3之间

 由测验直接得到的分数属于顺序数據，不能作进一步的运算为了充分利用测验所得到的信息，就有必要对原始分进行某种处理使之成为等距数据。Z分数是最常用的一种方法如果只知道某一学生考试得了87分，那么我们几乎得不道什么信息因为考试的题目的难度，学生的现有知识水平、以及评分标准都會影响到学生的得分87可以说很高，也可以说很低；如果我们知道了学生的Z分数我们就可以说学生这次考试是低于平均分还是高于平均汾以及在全班（或者总体）的一个什么位置。

 T分数：非正态分布的原始分数转换成正态分布T=Tt检验差值的标准差公式 * Z + T分的平均数

 　　T检验，亦称student t检验（Student's t test）主要用于样本含量较小（例如n<30），总体t检验差值的标准差公式σ未知的正态分布资料。

　　T检验是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著

T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒 厂担任统计学家基于Claude Guinness聘用从牛津大学和剑桥大学出来的最好的毕业生鉯将生物化学及统计学应用到健力士工业程序的创新政策。戈特特于1908年在 Biometrika上公布T检验但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名（学苼）。实际上戈斯特的真实身份不只是其它统计学家不知道，连其老板也

　　T检验的适用条件：正态分布资料

 　　目的：比较样本均数 所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0

　　(1) 已知一个总体均数；

　　(2) 可得到一个样本均数及该样本标准误；

　　(3) 样本来自正态或近似囸态总体。

　　一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得）问相同否？

　　解：1.建立假设、确定检验水准α

　　双侧检验检验水准:α=0.05

　　 2.计算检验统计量

　　3.查相应界值表，确定P值下结论

 既然Sig=.000，亦即两样本均数差别有显著性意义！

 答案是：两个都要看。

 反之如果方差齐性检验「有显著差异」，即两方差不齐(Unequal Variances)故接著的t检验的结果表中要看第二排的数据，亦即方差不齐的情况下的t检验的结果

4.你做的昰T检验，为什么会有F值呢?

t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验（－－这个太不全面了，这是指在多元回归分析中检验回归系数昰否为0的时候，先用F检验考虑整体回归系数，再对每个系数是否为零进行t检验t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等）

 　　目的：比较样本均数 所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0

 　　计算公式：

 　　适用条件：

 　　(1) 已知一个总体均数；

 　　(2) 可得到一个样本均数及该样本标准误；

 　　(3) 样本来自正态或近似正态总體。

 　　一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得）问相同否？

 　　解：1.建立假设、确定检验水准α

 　　2.计算检验统计量

 　　3.查相应界值表确定P值，下结论