什么是統(tǒng)計(jì)效力 統(tǒng)計(jì)的三種方法

欲望2022-08-16 13:08:332507

如何提高統(tǒng)計(jì)效力?影響統(tǒng)計(jì)效力的因素有哪些,下列哪些方法對(duì)提高統(tǒng)計(jì)效力沒(méi)有幫助,為什么要對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)?顯著性檢驗(yàn)是對(duì)誰(shuí)進(jìn)行檢驗(yàn)?sig.=0.000說(shuō)明了什么呢?為什么要對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)?如何判斷差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義?怎樣解釋?zhuān)?/p>

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統(tǒng)計(jì)的三種方法

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選擇統(tǒng)計(jì)方法需要考慮哪些因素

具體點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)方法不同,對(duì)象不同。因素不同。

提高統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)效率最佳做法是

B,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力為1-β α和β在其他條件一定的情況下不能同時(shí)增大或減小 顯著性越高統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力越大單側(cè)檢驗(yàn)變相的提高了顯著性,增大樣本容量,在α和其他條件不變的情況下β會(huì)減小。

怎么樣進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)

1、原因:

進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)是為了消除第一類(lèi)錯(cuò)誤和第二類(lèi)錯(cuò)誤。

通常情況下,α水平就是第一類(lèi)錯(cuò)誤。第一類(lèi)錯(cuò)誤是零假設(shè)為真卻被錯(cuò)誤拒絕的概率。第二類(lèi)錯(cuò)誤(;;)是零假設(shè)為誤卻被錯(cuò)誤接受的概率或是研究假設(shè)為真卻被拒絕的概率。如果P值小于某個(gè)事先確定的水平,理論上則拒絕零假設(shè),反之,如果P值大于某個(gè)事先確定的水平,理論上則不拒絕零假設(shè)。

2、檢驗(yàn)對(duì)象:

用于實(shí)驗(yàn)處理組與對(duì)照組或兩種不同處理的效應(yīng)之間

3、sig.=0.000說(shuō)明:

sig=0.000說(shuō)明顯著性水平p值小于0.001,即相關(guān)系數(shù)在0.001水平顯著。這里的0.000其實(shí)并不是說(shuō)真的是等于0,如果你在這個(gè)數(shù)字上三擊鼠標(biāo),可以看到真實(shí)值。

水平越小,判定顯著性的證據(jù)就越充分,但是不拒絕錯(cuò)誤零假設(shè)的風(fēng)險(xiǎn),犯第二類(lèi)錯(cuò)誤的可能性就越大,統(tǒng)計(jì)效力(就越低。選擇水平不可避免地要在第一類(lèi)錯(cuò)誤和第二類(lèi)錯(cuò)誤之間做出權(quán)衡。

擴(kuò)展資料:

顯著性檢驗(yàn)的基本思想:

1、小概率原理:小概率事件在一次試驗(yàn)中是幾乎不可能發(fā)生的,假若在一次試驗(yàn)中小概率事件事實(shí)上發(fā)生了。那只能認(rèn)為該事件不是來(lái)自我們假設(shè)的總體,也就是認(rèn)為我們對(duì)總體所做的假設(shè)不正確 。

2、觀(guān)察到的顯著水平:由樣本資料計(jì)算出來(lái)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量觀(guān)察值所截取的尾部面積。這個(gè)概率越小,反對(duì)原假設(shè),認(rèn)為觀(guān)察到的差異表明真實(shí)的差異存在的證據(jù)便越強(qiáng),觀(guān)察到的差異便越加理由充分地表明真實(shí)差異存在。

3、檢驗(yàn)所用的顯著水平:針對(duì)具體問(wèn)題的具體特點(diǎn),事先規(guī)定這個(gè)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

4、在檢驗(yàn)的操作中,把觀(guān)察到的顯著性水平與作為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的顯著水平標(biāo)準(zhǔn)比較,小于這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí),得到了拒絕原假設(shè)的證據(jù),認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)表明了真實(shí)差異存在。大于這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí),拒絕原假設(shè)的證據(jù)不足,認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)不足以表明真實(shí)差異存在。

5、檢驗(yàn)的操作可以用稍許簡(jiǎn)便一點(diǎn)的作法:根據(jù)所提出的顯著水平查表得到相應(yīng)的值,稱(chēng)作臨界值,直接用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀(guān)察值與臨界值作比較,觀(guān)察值落在臨界值所劃定的尾部?jī)?nèi),便拒絕原假設(shè);觀(guān)察值落在臨界值所劃定的尾部之外,則認(rèn)為拒絕原假設(shè)的證據(jù)不足。

參考資料來(lái)源:百度百科--顯著性檢驗(yàn)

為什么相關(guān)系數(shù)要做雙側(cè)檢驗(yàn)

進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)是為了消除Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤和Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤。

確定兩個(gè)變量相關(guān)之后,兩個(gè)變量之間的相關(guān)是否是因?yàn)榕既灰蛩禺a(chǎn)生的,如果是因?yàn)槌闃釉斐傻?,就沒(méi)有必要去探究,如果不是因?yàn)闄C(jī)遇造成的,就說(shuō)明其背后存在一個(gè)系統(tǒng)的因素,即必然性,這個(gè)時(shí)候我們就有必要去深究其顯著性。

通常情況下,α水平屬于第一類(lèi)錯(cuò)誤。第一類(lèi)錯(cuò)誤是零假設(shè)為真卻被錯(cuò)誤拒絕的概率。第二類(lèi)錯(cuò)誤(是零假設(shè)為誤卻被錯(cuò)誤接受的概率或是研究假設(shè)為真卻被拒絕的概率。

如果P值小于某個(gè)事先確定的水平,理論上則拒絕零假設(shè),反之,如果P值大于某個(gè)事先確定的水平,理論上則不拒絕零假設(shè)。

擴(kuò)展資料

顯著度檢驗(yàn)的六步:

(1) 研究假設(shè)H1 ,即假設(shè)兩個(gè)變量之間有關(guān),注意這里的有關(guān)是指有系統(tǒng)的關(guān)系,即顯著關(guān)系;

(2)零假設(shè) H0 ,又被學(xué)者稱(chēng)為虛無(wú)假設(shè),即兩個(gè)變量之間沒(méi)有顯著關(guān)系;

(3)根據(jù)變量類(lèi)型選擇檢驗(yàn)方法;

(4)決定愿意承擔(dān)多大的犯一類(lèi)錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn),這與是否放棄零假設(shè)有關(guān);

(5)根據(jù)樣本計(jì)算犯一類(lèi)錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)

一類(lèi)錯(cuò)誤:即棄真,當(dāng)零假設(shè)為真時(shí),卻拒絕了零假設(shè),二類(lèi)錯(cuò)誤:即納偽,當(dāng)零假設(shè)為假時(shí),卻接受了零假設(shè);

(6)參照第4—5步?jīng)Q定是否放棄零假設(shè)

當(dāng)根據(jù)樣本計(jì)算的犯一類(lèi)錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)小于愿意承擔(dān)的犯一類(lèi)錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候,則接受零假設(shè),反之則拒絕零假設(shè)。

參考資料來(lái)源:百度百科-相關(guān)系數(shù)

參考資料來(lái)源:百度百科-顯著性檢驗(yàn)

舉例解釋統(tǒng)計(jì)學(xué)差異是什么意思

統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p值)ZT結(jié)果的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是結(jié)果真實(shí)程度(能夠代表總體)的一種估計(jì)方法。專(zhuān)業(yè)上,p值為結(jié)果可信程度的一個(gè)遞減指標(biāo),p值越大,我們?cè)讲荒苷J(rèn)為樣本中變量的關(guān)聯(lián)是總體中各變量關(guān)聯(lián)的可靠指標(biāo)。p值是將觀(guān)察結(jié)果認(rèn)為有效即具有總體代表性的犯錯(cuò)概率。

通常,許多的科學(xué)領(lǐng)域中產(chǎn)生p值的結(jié)果≤0.05被認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的邊界線(xiàn),但是這顯著性水平還包含了相當(dāng)高的犯錯(cuò)可能性。結(jié)果0.05≥p>0.01被認(rèn)為是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而0.01≥p≥0.001被認(rèn)為具有高度統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但要注意這種分類(lèi)僅僅是研究基礎(chǔ)上非正規(guī)的判斷常規(guī)。

相關(guān)觀(guān)念

為了將統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用到科學(xué),工業(yè)以及社會(huì)問(wèn)題上,我們由研究母體開(kāi)始。這可能是一個(gè)國(guó)家的人民,石頭中的水晶,或者是某家特定工廠(chǎng)所生產(chǎn)的商品。一個(gè)母體甚至可能由許多次同樣的觀(guān)察程序所組成;由這種資料收集所組成的母體我們稱(chēng)它叫時(shí)間序列。

推論統(tǒng)計(jì)學(xué)被用來(lái)將資料中的數(shù)據(jù)模型化,計(jì)算它的機(jī)率并且做出對(duì)于母體的推論。這個(gè)推論可能以對(duì)/錯(cuò)問(wèn)題的答案所呈現(xiàn)(假設(shè)檢定),對(duì)于數(shù)字特征量的估計(jì)(估計(jì)),對(duì)于未來(lái)觀(guān)察的預(yù)測(cè),關(guān)聯(lián)性的預(yù)測(cè)(相關(guān)性),或是將關(guān)系模型化(回歸)。其他的模型化技術(shù)包括變異數(shù)分析(ANOVA),時(shí)間序列,以及數(shù)據(jù)挖掘。

以上內(nèi)容參考:百度百科-統(tǒng)計(jì)學(xué)

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標(biāo)簽: 法律

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