什么是統(tǒng)計(jì)效力 統(tǒng)計(jì)的三種方法

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？

本文導(dǎo)航

• 統(tǒng)計(jì)的三種方法
• 選擇統(tǒng)計(jì)方法需要考慮哪些因素
• 提高統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)效率最佳做法是
• 怎么樣進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
• 為什么相關(guān)系數(shù)要做雙側(cè)檢驗(yàn)
• 舉例解釋統(tǒng)計(jì)學(xué)差異是什么意思

統(tǒng)計(jì)的三種方法

用統(tǒng)計(jì)軟件協(xié)助

上金山衛(wèi)士里的軟件管理搜索還有推薦列表，下載試試~

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)是為了消除第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤。

通常情況下，α水平就是第一類錯(cuò)誤。第一類錯(cuò)誤是零假設(shè)為真卻被錯(cuò)誤拒絕的概率。第二類錯(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錯(cuò)誤和第二類錯(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)為觀察到的差異表明真實(shí)的差異存在的證據(jù)便越強(qiáng)，觀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，稱作臨界值，直接用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀察值與臨界值作比較，觀察值落在臨界值所劃定的尾部?jī)?nèi)，便拒絕原假設(shè)；觀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類錯(cuò)誤和Ⅱ類錯(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水平屬于第一類錯(cuò)誤。第一類錯(cuò)誤是零假設(shè)為真卻被錯(cuò)誤拒絕的概率。第二類錯(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)變量類型選擇檢驗(yàn)方法；

（4）決定愿意承擔(dān)多大的犯一類錯(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)算犯一類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)

一類錯(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)算的犯一類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)小于愿意承擔(dān)的犯一類錯(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，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。但要注意這種分類僅僅是研究基礎(chǔ)上非正規(guī)的判斷常規(guī)。

相關(guān)觀念

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所生產(chǎn)的商品。一個(gè)母體甚至可能由許多次同樣的觀察程序所組成；由這種資料收集所組成的母體我們稱它叫時(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)