SPSS中的均值比较—假设检验

假设检验所依据的是小概率不可能性原理在观察中小概率发生了，则认为原假设是不合理的在观察中小概率没有出现，则认为原假设是合理的。

小概率事件原理也叫做实际推断原理说的是 小概率事件在一次试验中几乎不可能发生。它是假设检验的依据。

小概率原理：一个事件的发生概率很小，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。在假设检验中 对于实验生物取得的数据进行统计量或者分布情况的假设 计算在该假设成立的前题下的抽样分布 根据这一分布能够计算出该统计量取值出现的可能性有多大 设定小概率的标准为α（α一般取0.05或0.01） 根据小概率原理 计算出的可能性若小于α 则否定原假设 若大于α 则接受原假设。小概率原理概述根据贝努利大数定律，在独立试验序列中，设事件A的概率P(A)=p，则事件A在n次试验中发生的频率fn(A)当试验的，次数n→+∞时，按概率收敛于事件A的概率p，则对ε0，有：limn→+∞P(fn(A)-p0，不论p如何小，只要不断的独立重复做此试验，则A迟早会发生的概率为1。前n次试验中A都不出现的概率为(1-p)n，则在前几次试验中，A至少出现一次的概率为Pn=1-(1-p)n。当n→+∞，∵op1，o1-p1，故Pn→1。身边的概率统计之小概率原理：概述小概率原理作为统计推断理论中的一个重要基本原理，常常在不经意间指导人们的行为，因此被广泛地应用到日常生活和工作中。乘车出行有时可能会发生事故，但是为什么会归心似箭乘车回家探亲或者兴致勃勃乘车出门旅行呢？购买两元一张的体育彩票有可能中500万大奖，为什么不争先恐后地去买呢？很多人会这样回答：“一次乘车出事故的概率太小了，不用担心；买彩票中大奖的可能性也太小了，一张彩票中大奖几乎是不可能的。”是的，这个回答已经在用“小概率原理”了。事实上，小概率原理是指“小概率事件在一次试验中几乎是不会发生的”，是人们在长期的生活实践中总结和归纳出来的一条具有较强实用性的原理。因为“一次乘车出事故”与“买彩票中大奖”均为小概率事件，根据小概率原理，它们在一次试验中发生的可能性非常小，认为是几乎不可能发生。在日常生活和工作中，不确定性给人们带来许多麻烦。

小概率原理就是发生事件概率很小，一般小于5%可以成为小概率事件不知到你是什么实验，不好说

　　1、小概率事件实际不可能原理的含义：小概率事件在理论上有发生的可能，但是在某次实际的实验中实际是不可能发生的，一旦真发生了，一定有其特殊的原因。 　　2、如果我们重复无限次的实验，则小概率事件一定会发生。在概率论中,我们将发生概率很小(通常不超过5%)的事件称作小概率事件。人们对待小概率事件有两种截然相反的态度。 　　3、小概率事件实际不可能性原理是指在一次试验中，概率很小的事件实际上是不可能发生的。

假设检验基本原理是小概率原理。其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。即为了检验一个假设H0是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据样本对假设H0做出接受或拒绝的决策。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0假设检验基本步骤：1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1 。H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。4、注意的问题：（1）作假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性 。（2）当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。（3）根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。（4）根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。（5）判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性

小概率事件原理也叫做实际推断原理说的是 小概率事件在一次试验中几乎不可能发生。它是假设检验的依据。

当某事件发生的概率小于等于0.05时，统计学称该事件为小概率事件，其涵义是该事件发生的可能性很小，进而认为其在一次抽样中不可能发生，这就是小概率原理。例如某事件发生的概率为2%（小于0.05），在一次抽样中认为不会发生，但它只要不是不可能事件，总有可能会发生，认为它在一次抽样中不可能发生就冒了2%的风险

盖子是绿色的，比如乌龟……

小概率事件理论上被视为不可能发生的事件，比如说某件稀有道具在某个副本中的掉率为千分之二，这并不意味着你刷500次就一定会出一个，也不是说刷一千次就会出两个，对于每次刷副本，该道具都被视为不可能掉落。小概率事件虽然不是不可能事件，但在一次试验中出现的可能性很小，不出现的可能性很大，以至于实际上可以看成是不可能发生的。在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理，亦称为小概率原理。小概率事件实际不可能性原理是统计学上进行假设检验（显著性检验）的基本依据。扩展资料：注意事项：小概率事件从隐性到显性往往有一个过程，多数群体性事件由小到大几乎都有征兆，社会上有风声，信访上有反应。海因里希理论认为，一起重大安全事故背后会有29起事故征兆，每个征兆后面有10起事故苗头。反过来说这29起征兆和10起事故苗头都有发生事故的几率。虽然小概率事件发生的几率比较小，但如果防范不到位、处理不及时，负面小概率事件一旦发生，往往会造成严重后果，甚至由偶然变为必然，由小概率变为大几率。因此，如何减少甚至有效规避负面小概率事件的发生，维护和谐稳定，确保经济又好又快发展，是摆在每一位领导干部面前的重要课题。参考资料来源：百度百科-小概率事件

用乘法原理的条件：要求两件事同时出现，比如一个人既患甲病，又患乙病。（一个人可以同时患两种病）用加法原理的条件：要求两件事不能同时出现，比如一个个体基因型是aa或aa的几率。（一个个体不可能同时具有两种基因型）

小概率事件原理是指:若某事件为小概率事件,但当一次或少数试验中此小概率事件居然发生了.就有理由认为情况不正常.小概率事件原理又称为小概率的实际不可能原理,它是概率论中的一个基本而有意义的原理,在我们的日常生活中有广泛应用,本文从常见问题出发,介绍了小概率事件的含义,运用

小概率原理是指一个事件的发生概率很小，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。统计学上，把小概率事件在一次实验中看成是实际不可能发生的事件，一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率一个事件如果发生的概率很小的话，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中几乎是必然发生的，数学上称之小概率原理。统计学上，把小概率事件在一次实验中看成是实际不可能发生的事件，一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。

假设某事件(记为n)发生的几率为0.01（记为P），当重复次数达到10000次时，此时该事件可能发生的次数（记为N）为：N=n*P=0.01*10000=100.由上可见，虽然某事件发生几率极低，但如果重复次数达到大规模的时候，则小概率的事件必然发生。以上是数学的解释。生活中也有很多例子，比如飞机失事、彩票中奖、地震。

一个事件如果发生的概率很小的话，那么可认为它在一次实验中是不会发生的，数学上称之小概率原理。 统计学中，一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。 假设检验是抽样推断中的一项重要内容。它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。 用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。通过检验，对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，是否接受原假设。这里必须明确，进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异。从这个意义上，假设检验又称为显著性检验。

统计学提到的小概率事件是指：小概率事件是一个事件的发生概率很小，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。小概率事件原理小概率事件性质：1、在（即在大量重复试验中出现的频率非常低）称为小概率事件2、在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件...一般多采用0.01~0.05两个值即事件发生的概率在0.01以下或0.05以下的事件称为小概率事件这两个值称为小概率标准3、概率论把这些概率很小的随机事件称为小概率事件.具体概率小到何种程度才算小概率.概率论中不作具体规定而是指出不同的场合有不同的标准。统计学拓展意义：统计学是一门处理数据的收集、整理与分析的艺术，是指导人们如何对科学探索活动进行严密地设计、获取可靠的数据、正确地归纳分析与推理判断的科学。医学统计学在医学研究中帮助揭示疾病或现象发生、发展规律，为预防疾病、促进健康提供客观依据。

当事件概率小于0.1时，可以看作是小概率事件小概率事件说明 事件存在发生的可能性但可能性不大，不常发生如 买1张彩票中头奖的概率很小，为 小概率事件；也就是说买1张彩票不中头奖是常常发生的现象，但偶尔存在中头奖的情况

F值是检验计量模型的总体显著水平。原理：显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释：1、小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，假若在一次试验中小概率事件事实上发生了。那只能认为该事件不是来自我们假设的总体，也就是认为我们对总体所做的假设不正确。2、观察到的显著水平：由样本资料计算出来的检验统计量观察值所截取的尾部面积。这个概率越小，反对原假设，认为观察到的差异表明真实的差异存在的证据便越强，观察到的差异便越加理由充分地表明真实差异存在。以上内容参考：百度百科-显著性检验

进行假设检验的基本原理就是小概率原理。小概率原理是说概率很小的事件（称为“小概率事件”）在一次试验中几乎是不可能发生的。根据小概率原理进行假设检验的方法就是概率意义下的反证法，其思想是：为了检验原假设H是否正确，我们首先假定“H正确”，然后来看在 H是正确的假定下能导出什么结果。如果导出一个与小概率原理相矛盾的结果，则说明“H正确” 的假定是错误的，即原假设 H不正确，于是我们应作出否定原假设 H的决策；如果没有导出与小概率原理相矛盾的结果，则说明“H正确” 的假定没有错误，即不能认为原假设 H是不正确的，于是我们应作出不否定原假设 H的决策。

B 独立性检验是依据小概率原理，用样本计算统计量x 2 的；样本不同，观测值统计量x 2 也不同；对于检验两个事件是否相关除了统计量x 2 外，还可以根据两个分类变量之间频率大小差异进行粗略判断；因为利用独立性检验时与样本的选取有关，所以得到的结论可能有误，不是一定正确的．

进行显著性检验的原因是为了进一步检测科学实验中实验组与对照组之间是否确实有非偶然因素导致的差异，消除第一类错误和第二类错误。进行显著性检验，可以通过P值判断结果是否具有统计学意义，排除实验组与对照组的结果差异是有偶然或随机因素造成的，进一步确定是由于对实验做了特定处理引起的，从而消除 第一类错误和第二类错误。其中第一类和第二类错误是指：1、通常情况下，α水平就是第一类错误。第一类错误是零假设为真却被错误拒绝的概率。2、第二类错误是零假设为误却被错误接受的概率或是研究假设为真却被拒绝的概率。扩展资料显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释。1、小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，假若在一次试验中小概率事件事实上发生了。那只能认为该事件不是来自我们假设的总体，也就是认为我们对总体所做的假设不正正确。2、观察到的显著水平：由样本资料计算出来的检验统计量观察值所截取的尾部面积。这个概率越小，反对原假设，认为观察到的差异表明真实的差异存在的证据便越强，观察到的差异便越加理由充分地表明真实差异存在。3、检验所用的显著水平：针对具体问题的具体特点，事先规定这个检验标准。4、在检验的操作中，把观察到的显著性水平与作为检验标准的显著水平标准比较，小于这个标准时，得到了拒绝原假设的证据，认为样本数据表明了真实差异存在。大于这个标准时，拒绝原假设的证据不足，认为样本数据不足以表明真实差异存在。5、检验的操作可以用稍许简便一点的作法：根据所提出的显著水平查表得到相应的值，称作临界值，直接用检验统计量的观察值与临界值作比较，观察值落在临界值所划定的尾部内，便拒绝原假设；观察值落在临界值所划定的尾部之外，则认为拒绝原假设的证据不足。参考资料来源：百度百科-显著性检验

夏天到了，热销单品“小龙虾”开始登陆各大餐厅的广告位。一个傍晚，我和几位老友相约一家网红小龙虾餐厅，共同打发闷热的时光。据说“小龙虾”之所以热门，原因之一就是小龙虾享用的过程被很多人称为“ 充满仪式感的社交过程 ”，巨大的餐盘，惊艳的色泽，准备好所有剥虾工具，带上一次性手套，甚至是一次性围裙。漫长的剥壳过程，有效提升了用餐过程的沟通时长；双手占满浓郁的酱汁，又使得刷手机成为了天方夜谭，无意中提高了沟通的专注度。 与老友相聚是愉快的，但是由于剥壳技术实在不过关，饭局尚未过半，已然将汤汁溅在了衣袖上。老友们见状调侃：“没事，没事， 常在河边走，哪有不湿鞋 。”言下之意大概是：没事没事，出来用餐，难免的。可是为什么是难免的呢？细细想来，这句话还真能找到理论基础——“ 小概率原理 ”。 小概率原理是啥意思呢？简单来说就是，如果一个事件的发生概率很小（虽然没有规定啥是很小，但是通常理解是小于1%），那么在一次实验中几乎是不会发生的，但是如果做很多次试验，那么事件几乎是一定会发生的。 小概率原理可以分两个层面理解： 小概率事件在一次实验中几乎是不会发生的。 例如，一种彩票一等奖的中奖概率是一百万分之一，那么你会预期只买一次彩票就能中奖么？当然不会，事实上很多人买了一辈子彩票也没有中过一次这样的一等奖。这是非常直观，且容易理解的。（这部分我们会在假设检验里接着聊）小概率事件在很多次实验中几乎是一定会发生的。 这句话就是对“常在河边走，哪有不湿鞋”的最好解释。那么我们想，在河边散步，湿鞋的概率大么？对于我们成年人来说应该是不大的。我们将河边走路一次湿鞋的概率记为 ，那么走一次不湿鞋的概率就可以写成 。那么在河边走两次不湿鞋的概率就可以写成 自然地，如果是走n次都不湿鞋，其概率就是 。 “常在河边走，哪有不湿鞋”在句式上是反问句，写成陈述句就是“常在河边走，总要湿鞋的”。进一步翻译成概率语言就是“常在河边走，至少湿鞋一次的概率很大”。那么在河边走n次，至少湿鞋一次的概率是多少呢？至少湿鞋一次的概率等于1减去n次都不湿鞋的概率。我们把它写出来就是算一算试试吧，你在河边走一次湿鞋的概率是多少呢？也许你会说很小，1%吧。那么走一次不湿鞋的概率就是99%，走200次都不湿鞋的概率就是 ，最终我们得到，走200次至少湿鞋一次的概率大约是87%，还真的很大哦。 这个公式告诉我们什么呢？ 暑假期间，河边游玩，注意安全，记得多备一双鞋！

假设检验的基本思想是小概率反证法思想.小概率思想是指小概率事件（P

　　统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。下文是我为大家整理的关于统计相关论文的范文，欢迎大家阅读参考! 　　统计相关论文篇1 　　浅谈概率在统计学中的应用 　　摘 要：概率是研究随机现象的数学学科，其理论严谨、 应用广泛、 发展迅速。目前，概率的理论与方法已广泛应用于 统计学中，主要是从正态分布、小概率事件两方面介绍了概率在统计学中的一些应用。 　　关键词：随机现象;事件;样本;母体;正态分布;小概率原理 　　统计学主要分为描述性统计学和推断性统计学。给定一组数据统计学可以摘要并且描述这些数据，这个用法称为描述性统计学。另外，观察者以数据的形式建立起一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称为应用统计学。另外，还有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。 　　同一仪器多次测量同一物体的重量，所得的结果彼此总是略有差异，这是由于诸如测量仪器受大气影响，观察者身体或 心理上的变化等等偶然因素引起的。同样的，同一门炮向同一目标发射多发同种炮弹，弹落点也不一样，因为炮弹制造时的种种偶然因素对炮弹质量也会有影响。此外，炮筒位置的误差，天气条件的微小变化等等都影响弹落点。再如从某生产线上用同一种工艺生产出来的灯泡寿命也是有差异的等等。 　　总之所举这些现象的一个共同点是：在基本条件不变的情况下，经过一系列试验或观察会得到不同的结果。换句话说，就个别的试验结果或观察结果而言，它会时而出现这种结果，时而出现那种结果，呈现出一种偶然性。这种现象称为随机现象。对于随机现象通常关心的是在试验或观察中某个结果是否出现，这种结果称为随机事件，简称事件。为了实际的理由选择研究团体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称作样本。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的几率并且做出对于母体的推论，这个推论可能以对或错的答案呈现(假设检验)出对未来观察的预测，关联性的预测，或是将关系模式化(回归)。 　　随机现象有其偶然性的一面，也有其必然性的一面。这种必然性表现为大量试验中随机事件出现的频率的稳定性，即一个随机事件的频率常在某个固定的常数附近摆动，这种规律我们称之为统计规律性。频率的稳定性说明随机事件发生的可能性的大小是随机事件本身所固有的，不随人们的意志而改变的一种客观属性，因此可以对它进行度量。对于一个随机事件A用一个数p(A)来表示该事件发生的可能性的大小，这个数p(A)就称为随机事件A的概率，因此概率度量了随机事件发生的可能性的大小。 　　如果样本足以代表母体，那么由样本所做的推论和结论可以引申到整个母体之上，统计学提供了许多方法来估计和修正样本资料过程中的随机性(误差)。要了解随机性的一定几率必须具备基本的数学观念。数理统计是应用数学的分支，它使用几率论来分析并且验证统计的理论基础。 　　概率在统计学中有着重要的作用，包括总体、抽样研究、统计描述、统计推断、正态分布规律等，正态分布是概率中最重要的一种分布。一方面正态分布是自然界最常见的一种分布，例如测量的误差;炮弹弹落点的分布;人的生理特征的尺寸：身长、体重等;农作物的收获量;工厂产品的尺寸：直径、长度、宽度、高度，都近似服从正态分布。 　　一般来说若影响某一个数量指标的随机因素很多，而每个因素所起的作用又不太大，则服从正态分布这点可以用概率论的极限定理来加以证明。另一方面正态分布具有许多良好的性质，许多分布可用正态分布来近似，另外一些分布又可由正态分布来导出，因此在理论研究中，正态分布十分重要。如利用正态分布规律统计学校的成绩分布，得出一个阶段的学生总体是否进步，然后寻找原因，得出改进办法。分析一年 经济的发展，预测来年的收入。找出影响发展的主要因素，寻求改进的方法等等。 　　小概率事件即发生概率很小的事件(pu22640.05)，在统计学中有着重要的应用，这样的事件理论上发生的可能性则几乎为零。如买彩票中大奖，就是典型的小概率事件，也许每一期均会有大奖开出(可能性很小)，但对于每一个彩民来说，他买一注中大奖的可能性(小概率事件在一次试验中就发生的概率几乎没有。其实，这就是小概率事件在统计学上应用的重要理论依据——小概率原理。)即小概率事件在一次试验中发生的可能性很小，如果真的发生了，根据统计学可怀疑其真实性。 　　如某接待站在一天内共接待5人单独来访，结果这5人全在周一到访，由此能否推断接待站有规定的接待日?假定没有规定的接待日，一个来访者在五天中任何一天来访都是等可能的用Am(m=1,2,3,4,5,)表示“一周接待了m个人，全都是周一来访”事件，Am的概率如下表示： 　　事件 A1概率 0.2 事件 A2概率 0.22 　　事件 A3概率 0.23 事件 A4概率 0.24 　　事件 A5概率 0.25 　　5个人都在周一来访的概率为0.00032，大约万分之三。现在概率很小的事件在一次试验中发生了，于是怀疑假定的正确性，从而推断接待站有规定的接待日。 　　公元1814年，拉普拉斯在他的新作中，记载了一个有趣的统计，世界上男婴与女婴的出生比值是22∶21，即在出生的婴儿中，男婴占51.2%，女婴占48.8%，可奇怪的是1745-1784年四十年间统计巴黎男婴的出生率时，却得到另一个比是25∶24，男婴占51.02%，与前者相差0.18%，对于这千分之一点八的微小差异，进行调查研究，发现巴黎人有“重女轻男”的现象，有抛弃男婴的陋习，以至于歪曲了出生率，经过修正出生比依然是22∶21。统计学依据小概率原理作出结论的正确性很高，但也存在犯错误的风险(较低)。 　　小概率原理在统计上有着非常重要的应用。如假设检验结论的判断，假设检验是用样本信息推测总体的一种统计推断方法，由于抽样误差的存在，样本信息和总体特征间可能不尽相同，所以假设检验实际上就是判断待比较各方的差别是不是由抽样误差造成的。假设检验中p值的大小反映的就是差别由抽样误差造成的概率。在假设检验中就是通过比较p值与检验水准a(通常设为0.05)的大小关系,从而做出差别有无统计学意义。 　　如果p值小于a统计学则认为差别由抽样误差造成的概率很低,那么根据小概率原理认为,小概率事件在一次抽样中就发生的可能性几乎为零,所以判定差别可能是由于比较各方在本质上的不同导致的。否则认为差别是由抽样误差造成的。在这里检验水准是在假设检验前认为设定的，是研究者能够承受的本次假设检验放弃真错误的概率，也可以理解为是研究者设立的小概率事件的概率。而p值则是通过计算，即在检验假设成立的情况下，差别是由抽样误差造成的概率。 　　统计在现代化 管理和 社会生活中的地位日益重要，随着社会经济和科学技术的发展统计在现代化国家管理和企业管理中的地位越来越重要，人们的日常生活都离不开统计，统计的影响是这样巨大，故与之密切相关的概率的作用也越来越重要。 　　统计相关论文篇2 　　浅谈统计学基础教学方法与学生应用能力的培养 　　摘要:统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,具有综合性,抽象性及应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。在中职教学中需结合本学科的特点,不断改进教学方法,提高学生综合应用统计知识的能力。 　　关键词:统计学教学方法设计能力培养 　　统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,学科内容中的调查研究和分析处理问题的方法,不仅应用于各项工作中,也用于其他学科研究过程中的数据搜集、整理、分析并得出结论。故统计学具有综合性,抽象性,应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。现结合本学科的特点探讨其教学方法和学生应用能力的培养。 　　一、统计学基础课程教学的特点 　　统计学基础也是社会经济统计学原理,其学科内容的特点:一是基本概念多,理论讲授上较抽象;二是指标类别多,初学时严格划清各种指标内涵难;三是调查分析方法多,正确理解和选择恰当的调查方法难;四是正确的调查方式、方法指标体系的设置,统计范围的界定与是否得出反映事物的正确结论直接相关;五是科学设置调查事物的指标体系又与弄清反映该事物的客观内在本质的相关指标直接相关。因此,对年龄小,分析能力差的中职学生教学对象来讲,即便从概念上掌握了统计学的原理,如果不结合实际的统计案例资料和采用恰当的教学方法,就很难达到正确应用统计知识解决现实社会经济中问题的目的,甚至会因为错误使用方法,得出对事物评判的错误结论。 　　二、结合本学科知识的特点采用适当的教学方法,增强应用能力的培养 　　在教学中,首先通过对教材内容体系的全面分析和教学对象知识结构的分析,以及学生对统计学知识学习的兴趣、理解的深度和掌握应用情况的总结,在教学中的不同环节恰当地实施不同的教学方法。 　　1、通过学科内容体系导入与工作任务联系,提升学生学习兴趣 　　在讲授本学科内容时,首先给学生介绍统计学基础教材内容的基本框架:统计学的涵义、研究对象、性质、职能和研究的基本方法。其次是介绍学科知识体系:统计学中的基本概念,统计资料调查整理的方式方法,统计数据的显示与提供,以及提供的统计数字资料运用多种指标法进行分析(总量指标法--反映事物的规模状况,平均指标法--反映事物的集中趋势及一般规律,相对指标法--反映事物的纵向横向比较和事物之间的联系,标准差法--反映事物中总体单位标志值之间的离散趋势和程度,分析事物之间的差异。统计指数法--反映事物中各种直接因素的影响。 　　时间数列法--反映事物在时间段上的发展变化趋势。抽样调查法--统计专门调查方法中最科学的方法。相关回归分析法--分析事物中的因果关系。)通过内容体系的简单讲解导入,让学生在学习具体理论知识前就对该学科有一个总体感性认识,产生兴趣。带着要通过掌握统计知识去解决实际问题的意识和目的去学习。 　　2、让学生的学习从理性认识过渡到感性认识,增强应用能力 　　我在教学中介绍统计学的基本概念和统计调查方法内容时,除对每个知识点进行举例说明外,一部分知识讲完后,给出几个典型的统计调查方案让学生弄清在这些调查方案中所涉及的统计总体、总体范围的界定、总体单位、标志、指标以及采用的哪种调查方式等。这不仅让学生把抽象的统计学概念知识从理性认识过渡到了感性认识,而且通过这些案例还进一步让学生明白了调查方式的选用必须要根据调查对象和要解决的问题适当选取,而不是什么调查目的,什么事物都可以用任何一种调查方式。只有正确选用统计方式、方法去调查分析客观事物才能得出正确的结论,才能具备正确利用统计知识去分析解决问题的能力。 　　3、综合指标应用与典型资料结合法,提高学生的应用能力在讲授综合指标法时,对每一种指标的理解都是 　　分别举例说明让学生理解该指标的含义和作用。为了让学生能正确理解和区分每一种指标的作用,在所有指标介绍完后,我选用了国民经济年度统计公报资料作为案例,让学生从统计公报资料中找出学习过的每一种综合指标,如:2007年全国GDP总值,人口数等是总量指标。本年度GDP完成百分比是计划完成相对指标,本年度GDP比上年度增长百分比是动态相对指标。人均GDP是强度相对指标。 　　GDP构成比例是结构相对指标。五年中平均每年增长的百分比是后面要学习的平均发展速度和平均增长速度的应用。通过这样的案例,学生不仅对各种综合指标法的应用有了正确的理解,而且把各种指标的理解认识变成了应用能力,同时还对后面学习动态数列知识奠定了基础。在教学中很好地起到了巩固理解知识和预习下一教学环节内容的潜在作用。还起到了掌握知识综合性的效果。通过这样一个案例,学生进一步明确,研究一个总体的问题时,可以对问题的不同方面运用多种指标进行分析,弄清事物之间客观存在的关联,这些都必须用一定的统计数据来说话。因此进一步强调了学生学习统计知识的必要性,也让他们认识到统计学知识的科学性和实用性。 　　4、新旧知识在现实案例中的综合运用,提升学生应用能力 　　在讲授统计指数的内容时,传授给学生统计指数编制的基本方法的原理,教材中举例的商品价格、商品量、以及职工工资水平指数的编制都仅仅是一种计算基本方法的介绍。要培养学生应用能力还必须结合实际统计指数编制的案例进行讲解,让学生能够将理论知识及其计算方法应用到实际工作中去,所以我特意在理论知识和计算方法讲完后,介绍实际工作中零售物价指数的编制。这个经济指数也是民众普遍关注的问题,与人们生活水平息息相关。 　　告诉学生,物价指数的编制运用了抽样调查的知识,实际工作中不可能对每一种商品都采价调查,而是分大类商品,在商场和集贸市场分别采价。例如集贸市场的蔬菜价格每周至少要采集三次,每次要采集成交价的三人次,进入零售商品物价指数编制的价格实际上是一个多次简单平均的价格,而每天某种商品的三个价格要简单平均,每周三次的平均价格再简单平均。商场的商品价格如较稳定可用期初和期末的平均。通过这样一个案例,既给学生传授了新知识,又复习巩固了平均指标计算方法的具体应用,不仅日常生活中用,而且在经济研究中应用非常广泛。进一步告诉学生加权平均法和调和平均法在编制物价指数和其他社会经济现象指数中的应用。 　　5、典型调查案例教学法,培养学生综合应用统计知识,分析解决问题的能力 　　教学中我把学生应用统计知识,分析问题能力的培养放在抽样技术的教学内容中,抽样技术的基本理论也是抽象的。如,抽样误差,抽样平均误差,抽样的组织方式。针对研究对象的特点,都必须具体问题具体分析,而抽样误差的计算既涉及到平均指标的计算又涉及到标准差的计算,新旧知识的交替如何培养学生应用新旧知识计算、分析问题,解决问题是教学的难点。 　　为了突破这个难点,我在教学中利用了一个草席质量抽样调查的案例,这个案例体现了从制定调查方案中的调查方式的确定,采用主要标志划类,简单随机抽样原则,到调查实施的步骤:草席宽度分类,登记原验级等级,编顺序号,确定抽样总体,计算全级总体标准差,决定抽样数目,设计计算表格,决定样本号,现场调查中的统一验级标准。 　　验级过程:由5人分别验级,级数的最后确定采用众数办法,5人验级中的3人验级标准为准。以上这些都具有前面介绍的抽样调查方式的代表性,而又用到了平均指标和众数的方法。同时,在计算草席平均等级时,还用到了品质标志值平均指标的计算,即将等级品质标志值过渡成数量标志来计算该批不同尺寸草席的平均等级,再计算抽样指标与原验级指标之间的误差。 　　这样一个复杂的抽样调查过程和指标的计算结果,更清晰的告诉学生要说明和解决的问题:由于收购草席时,验级人员在判断标准上的误差带来了草席等级误差与价格的差异。而由于误差的存在,根据此抽样调查结果计算出的整个库存草席的总价值与实际价值的差异巨大。对导致这样的结果,进一步结合政策市场以及人为等多种因素进行分析,查找了原因并提出了切实可行的解决方案,促使了草席的收购价实相符。 　　通过以上几方面的教学方法设计,能让学生对统计学有更全面的认识,对学科基础内容有一个总体框架性把握,让那些学生在学习时感觉模糊的概念和繁杂的理论通过这几个教学环节的反复巩固和练习也逐步变得清晰,并大大提高了其综合应用统计知识的能力。

最近一个项目的统计分析中，疗效指标的分析是是使用Wilcoxon rank-sum test（秩和检验），这篇文章梳理一下秩和检验的内容。 SAP中的分析关于此处的具体描述如下，主要通过秩和检验获得一个P值。 Frank Wilcoxon (1892—1965) 是美国的统计学家，一生发表了 70 篇左右论文，其中最大的贡献就是这2个以他名字命名的非参数检验方法： 秩和检验 和 符号秩检验 。他在 1945 年发表的论文中将二者分别称为 非成对检验 （unpaired experiment）和 成对检验 （paired experiment）。 Wilcoxon秩和检验是通过两个随机样本推断其所代表的 两个总体的分布位置 是否相同；Wilcoxon符号秩检验是对配对资料的差值进行分析，判断差值对应 总体的中位数 是否为0。 成对检验，就是我们通常所说的配对检验，是两个 相关 样本的比较分析。这里的相关如何理解呢？ 是指起始条件一致的试验对象配成对，分别给予不同的处理 。常见的配对方法有以下几种： 显然，对于配对试验，各个处理组的人数是相同的。而我这个项目，两处理组人数不同，是非成对试验。 秩和检验属于非参数检验，在介绍它之前，先了解下什么是参数检验。 参数检验 是指，对分布类型已知的总体，运用样本的统计量来估计总体的参数。例如，用样本均值估计总体均值，用样本标准差估计总体标准差。在进行参数检验时，样本需要满足一些前提条件(参数检验所需统计理论的假设条件)。比如，常见的t检验、方差分析要满足，独立、正态、方差齐，这三个条件。但是我们研究中的数据，可能会不符合这些前提条件，这时候使用参数检验的检验功效就比较低。此时，建议使用非参数检验。 而 非参数检验 是指不考虑数据的分布类型以及具体值，更多地运用 数据大小排序 的信息，来推测总体位置分布是否相同。此检验不能估计总体的参数，因而称为非参数检验。非参数检验不考虑数据的具体值，会造成数值型数据信息的丢失。所以，在符合参数检验的条件下就使用参数检验。 而我这个项目采用秩和检验，很可能所收集的数据不满足正态性或方差齐性。 假设检验是一种统计推断的方法，应用到的具体方法有两个： 小概率原理 和 反证法 。 什么是小概率原理呢？先介绍小概率事件，在统计学上，将发生可能性小于0.05的事件，称为小概率事件。小概率原理是指，在一次抽样中，小概率事件不可能发生。 什么是反证法呢？我们先假设一个论题成立，然后根据这个论题进行推理，如果推出矛盾，这时就可以认为之前的假设是不成立的，这就是反证法。 假设检验的核心思想，可以用7个字进行概括： 一分为二，灭其一 。(参考课程：医学统计学－武松老师) 用一个虚构的例子来说明假设检验的思想。有个警察在追小偷，来到了一个Y字型的路口。警察不知道小偷走向了哪边，小偷的走向有两种可能，这就是一分为二。如果现在有证据将其中一种结果排除掉，那么小偷就在剩下的一种可能里了。 怎么排除呢？先假设小偷跑向了右边，然后我们竟然能够 用统计学方法证明——小偷跑向右边的概率是小于0.05的 。这意味着什么？意味着小偷跑向右边这个事件是一个小概率事件，而根据小概率原理，在小偷跑一次的过程中，这个小概率事件不会发生。因此我们有理由认为小偷跑向了左边。这就是典型的一分为二，灭其一。我们并不能直接证明小偷跑向了左边，但我们证明小偷没有跑向右边，那么他就跑向了左边。 上面的这个例子的关键是， 假设小偷跑向右边时，能够用统计学方法获取到跑向右边的概率 。在统计学上，这个假设称为零假设，与零假设相对的是备择假设。 以秩和检验的假设为例，零假设是，两组数据的 总体分布位置 相同；备择假设是，两组数据的 总体分布位置 不同。在零假设成立的情况下，我们可以推算出 获取当前状态的样本或更极端状态的样本 发生的可能性，也就是概率。如果概率小于0.05，那么它就是小概率事件。根据小概率原理，小概率事件在一次抽样中不可能发生，于是我们有理由拒绝零假设。 这就是假设检验的思想了。 感谢阅读！若有疑问，欢迎评论区留言讨论。 相关文章： 秩和检验 (2)：完整流程（秩、秩和、SAS） - (jianshu.com)

小概率事件统计学意义就是发生的，这样实践的可能性很小，事件总数不多。

基本的假设检验问题如下：一个研究者总是想证明自己的研究结论是正确的一个销售商总是想正确供货商的说法是不正确的备择假设的方向与想要证明其正确性的方向一致。拓展资料：假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。假设检验的基本思想是“小概率事件”原理，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。即为了检验一个假设H0是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据样本对假设H0做出接受或拒绝的决策。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。零假设（无效假设）：记为H0，即样本均数所代表的总体均数μ与已知的总体均数μ0相等。两者差异为抽样误差引起，无统计学意义。备择假设：记为H1，即样本均数所代表的总体均数μ与已知的总体均数μ0不相等，样本均数与μ0的差异是本质性差异，有统计学意义。假设检验中的P值是指在由无效假设所规定的总体做随机抽样，获得大于及等于（或等于及小于）现有统计量的概率，即各样本统计量的差异来自抽样误差的概率，它是判断H0成立与否的依据。

这位朋友，统计假设检验使用的原理是：小概率原理来解释。所谓小概率原理，就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。也就是说，对总体的某个假设是真实的，那么不利于或不能支持这一假设的事件在一次试验中是几乎不可能发一的；要是在一次试验中事件竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设的真实性，拒绝这一假设。请采纳，谢谢支持！

这个是单个总体比例的假设检验，这两天也有思考下，那个标准差的用处，不过似乎用不上。而且，数据应该有错，因为如果是样本的标准差=根号下p（1-p）。原假设：H0: P=0.75备择假设: H1: P><0.75已知：样本比例p=0.8,n=100,a=0.05(也就是置信度为95%）计算：Z=（p-P）/[P(1-P)/n](中括弧里面开根号）=0.05/0.0433=1.154解释：因为这个比例没有方向性，所以是双侧检验，查得Z(0.025)=1.96>1.154,所以应该是接受原假设，即食品平均支出为0.75是正确的。小概率原理： 在假设检验中主要是应用了小概率原理，即认定小概率事件在一次观测中几乎不至于发生。通常把概率不超过0.01或者0.05的时间称为小概率事件。（这就是显著性水平0.05或者95%的由来）假设检验的错误有第一&第二种错误：假设检验也可能出错，当原假设为真却被拒绝了，称为第一种错误，当原假设为假却被接受了，称为第二种错误。本例有可能犯第二种错误，其概率为5%。你想象一下正态分布图，我们计算的结果是95%的概率是为0.75，5%的概率是不为0.75，那么当我们接受其为0.75时，犯错的概率就是5%。呵呵，希望我的解答能帮到你，新年快乐。

每次都是1点，所以每次得到一点的概率是1/6，而十次都是1点的概率是1/6的10次方，是非常小的书，不可能发生！所以骰子是不均匀的！

统计推断的理论依据是小概率原理。小概率原理含义：小概率原理是统计推断的重要理论基础，它指出在特定条件下，事件发生的极端概率较小。统计推断的目标是通过样本数据对总体特征进行估计或假设检验，而小概率原理为我们提供了一种判断样本观察结果是否由偶然因素引起的方法。根据小概率原理，当一个假设成立时，如果观察到的样本数据在假设下发生的概率非常小，那么我们就有理由怀疑该假设的正确性。换句话说，我们可以利用小概率来推断某个事件的发生是否仅仅由随机的波动导致。小概率原理在统计推断中的作用：在统计推断中，我们通常使用假设检验方法。假设检验的基本思想是设置一个原假设和一个备择假设，然后根据观察到的样本数据，通过计算统计量的值来判断是否拒绝原假设。而小概率原理告诉我们，如果原假设为真，观察到的样本数据的概率非常小，我们就有足够的理由拒绝原假设。总而言之，统计推断的理论依据是小概率原理，它通过判断样本观察结果在假设下发生的概率大小，来进行参数估计和假设检验。小概率原理提供了一种科学的方法，帮助我们从样本数据中进行推断，并作出合理的统计推断结论。小概率原理的应用：1、置信区间估计小概率原理也用于构建置信区间来对总体参数进行估计。在给定置信水平下，根据样本数据的均值和方差，计算总体参数落在置信区间内的概率。当置信区间很窄，且不包含特定值时，我们就可以得出较高的置信度，表明总体参数的真实值相对确定。2、风险评估小概率原理可以应用于风险评估和风险管理中。通过分析特定事件或条件发生的小概率，可以评估相关风险的程度，并采取适当的预防措施。例如，在金融领域中，小概率原理可用于评估股票或证券投资的风险，并帮助投资者进行决策。3、质量控制小概率原理在质量控制中也扮演着重要的角色。通过收集样本数据并对其进行统计分析，可以判断生产过程是否正常。当观察到的样本数据出现极端情况（小概率事件）时，可能表明生产过程存在异常，需要及时采取措施进行调整和改进。

假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。一、假设检验1、含义：假设检验又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。2、基本思想：假设检验的基本思想是“小概率事件”原理，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。二、基本步骤：1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0(样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的)；备择假设的符号是H1(样本与总体或样本与样本间存在本质差异)。预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。三、检验方法1、t检验是英国统计学家Cosset在1908年以笔名“student”发表的，因此亦称student"t检验。t检验是用t分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两总体均数的差异是否有统计学意义，主要用于样本含量较小(如n<60)，总体标准差σ未知，呈正态分布的计量资料。2、采用F检验检验方差齐性，要求样本均来自正态分布的总体。检验统计量F等于两样本的较大方差S1比较小方差S2，统计学家为应用的方便编制了的F分布临界值表，求得F值后，查F界值表得P值（F值愈大，P值愈小），然后按所取的α水准做出推断结论。3、Z检验又称U检验，是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法（总体的方差已知）。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

最本质的依据: 就是小概率事件原理.在一次实验中小概率事件的发生被认定为基本不可能. 这是最基本的.然后是在判定上可以利用三种方法进行H0检验:1: P值判定2: 置信区间判定3: 临界值 (早期手法,判定其值是否在拒绝域中)

统计假设检验，就是对一个命题进行检验。四步走：第一步，提出假设。第二下，计算统计量第三步，查表，得临界值。第四步，下结论：如果统计量落入接受域，就接受原假设。否则，拒绝的原假设。祝你成功，统计人刘得意

一、小概率原理 所谓小概率原理,就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。二、在假设检验中的应用 对总体样本的某个假设是真实的，那么不利于（或不支持）这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的；要是在一次试验中事件A竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设的真实性，拒绝这一假设。三、实例解析 对于双色球一等奖，每期单注中奖概率约1/1700万。 假设：买一注双色球中一等奖是小概率事件 事件A：买一注双色球中一等奖（复式或多倍认定为多次事件A） 对于双色球售卖机构（总体样本），“买一注双色球中一等奖是小概率事件“这个假设是真实，每期总有中奖总注数一般为个位数（2012年第068期117注），按最多注数算概率依然很低，是小概率事件，是真实的； 对于任一彩票购买者，"买一注双色球中一等奖（事件A）"，买一注就中，概率为100%，是不支持”买一注双色球中一等奖是小概率事件“这个假设的，我们就有理由怀疑这一假设的真实性。 事实上，对于多彩民个体来说，一辈子可能也中不了一等奖，这是小概率事件；对于彩票发行机构，每期都有中奖的，但也是小概率事件，也是大数原理。 另：有人说有一次购买就中奖的。是的，假设中是”怀疑这一假设的真实性“，可以再次检验，如果是小概率事件，事件A是不会再次发生的。对于任一人，一辈子被闪电击中的概率约1/400万，更何况被闪电击中两次呢；但全中国13亿人，还是有一辈子被闪电击中两次的。

一、小概率原理所谓小概率原理,就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。二、在假设检验中的应用对总体样本的某个假设是真实的，那么不利于（或不支持）这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的；要是在一次试验中事件A竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设的真实性，拒绝这一假设。三、实例解析对于双色球一等奖，每期单注中奖概率约1/1700万。假设：买一注双色球中一等奖是小概率事件事件A：买一注双色球中一等奖（复式或多倍认定为多次事件A）对于双色球售卖机构（总体样本），“买一注双色球中一等奖是小概率事件“这个假设是真实，每期总有中奖总注数一般为个位数（2012年第068期117注），按最多注数算概率依然很低，是小概率事件，是真实的；对于任一彩票购买者，"买一注双色球中一等奖（事件A）"，买一注就中，概率为100%，是不支持”买一注双色球中一等奖是小概率事件“这个假设的，我们就有理由怀疑这一假设的真实性。事实上，对于多彩民个体来说，一辈子可能也中不了一等奖，这是小概率事件；对于彩票发行机构，每期都有中奖的，但也是小概率事件，也是大数原理。另：有人说有一次购买就中奖的。是的，假设中是”怀疑这一假设的真实性“，可以再次检验，如果是小概率事件，事件A是不会再次发生的。对于任一人，一辈子被闪电击中的概率约1/400万，更何况被闪电击中两次呢；但全中国13亿人，还是有一辈子被闪电击中两次的。

小概率原理，就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。对总体样本的某个假设是真实的，那么不利于（或不支持）这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的；要是在一次试验中事件A竟然发生了，我们就有理由怀疑这一假设的真实性，拒绝这一假设。小概率事件是一个事件的发生概率很小，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。

【正确】小概率事件是指在一次事件中几乎不可能发生的事件。一般称之为“显著性水平”，用α表示。

若随机事件的概率很小，通常认为概率小于0.05、0.01、0.001(根据实际情况考虑)，就称为小概率事件。小概率事件虽然不是不可能事件，但进行一次试验，小概率事件发生的可能性很小，不发生的可能性很大，以至于实际上可以把小概率事件看成是不可能发生的事件。进行一次试验，把小概率事件看成是实际不可能发生的事件，称为小概率实际不可能性原理，亦称为小概率事件原理(或原则)。

坐飞机，没掉下去，就是没发生

数学应该是多做多练习，练习足够了自然而然就会了，依靠别人解答是不明智的做法，别人做的终究是别人会，而你还是不会。好好加油吧！

显著性检验的F值是什么意思？方差分析会输出F值和P值,F值是中间过程值用于计算P值,如果显著水平是0.05，P值小于0.05说明差异。操作如下：结果如下：从上表可以看出：不同学历样本对于满意度全部均不会表现出显著性(p>0.05)，意味着不同学历样本对于满意度全部均表现出一致性，并没有差异性。具体可以参考折线图：

统计学提到的小概率事件是指：小概率事件是一个事件的发生概率很小，那么它在一次试验中是几乎不可能发生的，但在多次重复试验中是必然发生的。在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。小概率事件原理小概率事件性质：1、在（即在大量重复试验中出现的频率非常低）称为小概率事件2、在概率论中我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件...一般多采用0.01~0.05两个值即事件发生的概率在0.01以下或0.05以下的事件称为小概率事件这两个值称为小概率标准3、概率论把这些概率很小的随机事件称为小概率事件.具体概率小到何种程度才算小概率.概率论中不作具体规定而是指出不同的场合有不同的标准。统计学拓展意义：统计学是一门处理数据的收集、整理与分析的艺术，是指导人们如何对科学探索活动进行严密地设计、获取可靠的数据、正确地归纳分析与推理判断的科学。医学统计学在医学研究中帮助揭示疾病或现象发生、发展规律，为预防疾病、促进健康提供客观依据。

不错的啊

可以哈 的

王见定教授挑战“生命科学突破奖” （三）申报“生命科学突破奖”的理由 作为统计学突破的又一最大受益者（它与经济学并列），非生命科学莫属。生命科学简单地可以定义为：它是系统阐述与生命特征有关的重大课题的科学。医学是针对人进行生命特征研究的科学，从这点意义上讲，医学是生命科学的一个最主要的组成部分。每一个学习生物或医学的人都会发现统计学贯串了生物学与医学的整个过程。 一般认为最早的记录是1348年欧洲一半人死于黑死病（鼠疫）；第一世界大战时爆发的西班牙流行性感冒，几个月内带走2000万人的生命，一年时间内，全球范围内5000万到一亿人死于此疫（HINI禽流感）......到1859年达尔文完成了《物种起源》，1865年孟德尔完成的《植物杂交试验》，1889年高尔顿完成的《自然遗传》，1916年皮尔逊完成的《数学对进化论的贡献》，1925年费希尔完成的《研究人员用统计方法》，......这些都是早、中期运用统计学进行生命科学研究的典范。到了20世纪50年代，遗传物质DNA螺旋结构的发现，整个试验过程处处使用了现代统计学方法，开创了从分子水平研究生命活动的新纪元。进一步对基因的检验以及基因检测结果能告诉你有多高的风险患上某种疾病，而且正确指导你合理用药，均应用了现代统计学的基本方法。最后，我们注意到各种病毒、病菌的发现，生存原理、控制方法以及相应的各种药物的研发、各种疾病相关指标的测定无一不是采用了各种统计学方法...... 一句话，统计学是生命科学的生命线，离开了统计学，生命科学不得生存和发展。“社会统计学与数理统计学统一理论”作为统计学的最新理论，必将全面提升生命科学的水平，当然完全达到了挑战“生命科学突破奖”的水准。

假设检验的思想和方法的根据是小概率原理，具体地说当我们对问题提出原假设和备择假设，并要检验“。是否可信时，可以先假设原假设是正确的，在此假定下，经过一次抽样，若发生了一个小概率事件，可以根据“小概率事件在一次实验中几乎不可能发生”的理由，怀疑原假设原假设不真，而作出拒绝原假设的决定，反之，如果小概率事件没有发生，就没有理由拒绝衬原假设，从而接受原假设。由于抽样的随机性，利用小概率原理对原假设是否成立作出判断时，难免要犯两类错误。邱芳对该问题进行相关研究，结论如下：（1）犯两类错误的概率是相互有关联的，当样本容量M固定时，犯第一类错误的概率的减小会导致犯另一类错误的增加。（2）犯第一类错误的概率可以通过适当改变检验的拒绝域来进行调整。（3）当样本容量n给定时，由于很难得到第二类错误的表达式，在实际应用中，一般只是对犯第一类错误的概率加以控制，特别是在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想的结果的反面。（4）当零假设不真时，参数的真值越接近零假设下的值时，犯第二类错误的概率就越大。（5）要同时降低犯两类错误的概率，需要增加样本容量。

P<0.05即为小概率事件，根据小概率原理，这种事件在一次实验中可以认为不会发生或发生的概率极小。

1．假设检验的原理假设检验：统计学中的一种推论过程，通过样本统计量得出的差异作为一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异 假设检验的实质是对可置信性的评价，是对一个不确定问题的决策过程，其结果在一定概率上正确的，而不是全部。（1）两类假设对于任何一种研究而言，其结果无外乎有两种可能,即是否符合我们预期。一般来说证伪一件事情比证实一件事容易，在行为科学的研究中，由于我们无法了解总体中除样本以外的个体情况，因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证明备择假设。备则假设：因变量的变化、差异却是是由于自变量的作用 往往是我们对研究结果的预期，用H1表示。虚无假设：实际上什么也没有发生，我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在 观察到的差异只是随机误差在起作用，用H0表示。（2）小概率原理小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的至于什么就算小概率事件，那就是我们在计算前明确的决策标准，也就是显著性水平α。在检验过程中，我们假设虚无假设是真实的，同时计算出观测到的差异完全是由于随机误差所致的概率。之后将其与我们实现界定好的显著性水平比较，从而考虑是否依据小概率原理来拒绝虚无假设。（3）两类错误（本部分内容请参照实心信号检测论对照来看。 ——MJ注）Ⅰ型错误：当虚无假设正确时，我们拒绝了它所犯的错误，也叫α错误 研究者得出了处理有效果的结论，而实际上并没有效果，即所谓“无中生有”Ⅱ型错误：当虚无假设是错误的时候，我们没有拒绝所犯的错误，也叫β错误 假设检验未能侦查到实际存在的处理效应，即所谓“失之交臂”两类检验的关系①α+β不一定等于1②在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大（4）检验的方向性单侧检验：强调某一方向的检验，显著性的百分等级为α双侧检验：只强调差异不强调方向性的检验，显著性百分等级为α/2对于同样的显著性标准，在某一方向上，单侧检验的临界区域要大于双侧检验，因此如果差异发生在该方向，单侧检验犯β错误的概率较小，我们也说它的检验效力更高。（5）假设检验的步骤①根据问题要求，提出虚无假设和备择假设②选择适当的检验统计量③确定检验的方向性并规定显著性水平④计算检验统计量的值⑤将统计量的值与临界值对比做出决策

F值是检验计量模型的总体显著水平。原理：显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释：1、小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，假若在一次试验中小概率事件事实上发生了。那只能认为该事件不是来自我们假设的总体，也就是认为我们对总体所做的假设不正确。2、观察到的显著水平：由样本资料计算出来的检验统计量观察值所截取的尾部面积。这个概率越小，反对原假设，认为观察到的差异表明真实的差异存在的证据便越强，观察到的差异便越加理由充分地表明真实差异存在。以上内容参考：百度百科-显著性检验