统计学(57)-从另一个角度来理解t检验
2020-02-16 本文已影响0人
Zhigang_Han
1、t检验的一般公式
(1)
image.png如两组比较,一般假定总体参数为两组差值=0,则公式为:
image.png
从公式中,我们可以看出检验的思想。
但是,这里最难理解的就是分母。我认为还是对分母的推导过程不了解有关,不过拒绝强迫症
其实,分子是样本统计量(两组均值之差),分母是样本统计量的标准差,根据中心极限定理,从总体中抽样的样本,其统计量应该是紧密围绕总体参数波动的,波动程度用样本统计量的标准差来反映。
2、偏离程度的确定
偏离程度越大,越说明不大可能是从该总体中抽样出来的样本。
(1)小于0.05就算是“不大可能”
(2)t分布的形状与自由度有关,自由度越小,对应0.05面积的t值越大。
如当自由度分别为3、9、99时,右侧曲线下0.025面积所对应的t值分别为3.18、2.26和1.98;同样,由于t分布是对称的,因此,左侧曲线下0.025面积所对应的t值分别为-3.18、-2.26和-1.98。
(3)如当自由度为9时,如果t值为2.37, 则可以计算相应P值为0.042, 意思是:在”两组总体均值相等"的无效假设前提下,样本出现如此大(甚至更大)的偏离,其概率只有不到4.2%。因此,我们怀疑无效假设可能有误,更倾向于接受无效假设的对立面,认为该样本很可能不是来自”两组均值相等"的总体,即认为两组总体均值可能不等。
3、通俗解释(好理解了)
上面公式无非加入了假设检验而已!
从公式中可以看出,分子反映了实际样本数据的两组均值差,而分母标准误则反映了抽样误差。t 检验公式则反映了:相对于抽样误差而言,两组差值的大小;或者说,在这么大的两组差值中,抽样误差所占的比例有多大。