- 总体服从正态分布 N(μ,σ2),σ 未知
- 用样本标准差 S 代替 σ
假设:
- 双侧:H0:μ=μ0,H1:μ=μ0
- 右侧:H0:μ≤μ0,H1:μ>μ0
- 左侧:H0:μ≥μ0,H1:μ<μ0
检验统计量:
T=S/nXˉ−μ0∼t(n−1)
拒绝域:
| 检验类型 | 拒绝域 |
|---|
| 双侧 | ∥T∥>tα/2(n−1) |
| 右侧 | T>tα(n−1) |
| 左侧 | T<−tα(n−1) |
例题:某批零件的长度服从正态分布,标准长度为 50mm。现抽取 6 件,测得长度为:49.8, 50.2, 50.1, 49.7, 50.3, 49.9。在 α=0.05 下检验该批零件长度是否符合标准。
解:
H0:μ=50,H1:μ=50
xˉ=50.0,s=0.234
T=0.234/650.0−50=0
t0.025(5)=2.571,∣T∣=0<2.571,不拒绝 H0。
零件长度符合标准。
条件:σ12=σ22=σ2(未知)
检验统计量:
T=Swn11+n21(Xˉ−Yˉ)−d0∼t(n1+n2−2)
其中 Sw2=n1+n2−2(n1−1)S12+(n2−1)S22。
条件:σ12=σ22(未知)
检验统计量:
T=n1S12+n2S22(Xˉ−Yˉ)−d0
近似服从 t(ν),其中自由度
ν=n1−1(S12/n1)2+n2−1(S22/n2)2(n1S12+n2S22)2
例题:比较两种肥料对作物产量的影响。肥料A施于 7 块地,平均产量 xˉ=48.6,s1=4.2;肥料B施于 6 块地,平均产量 yˉ=44.2,s2=3.8。假设产量服从正态分布且方差相等,在 α=0.05 下检验两种肥料效果是否有显著差异。
解:
H0:μ1=μ2,H1:μ1=μ2
Sw2=116×17.64+5×14.44=11105.84+72.20=16.185
T=16.185×(1/7+1/6)48.6−44.2=16.185×0.3104.4=2.2394.4=1.965
t0.025(11)=2.201,∣T∣=1.965<2.201,不拒绝 H0。
两种肥料效果无显著差异。
当两个样本是配对的(同一组对象在不同条件下的测量),用配对 t 检验。
设 di=Xi−Yi(i=1,2,⋯,n),检验 H0:μd=0。
T=Sd/ndˉ∼t(n−1)
其中 dˉ=n1∑di,Sd2=n−11∑(di−dˉ)2。
- 配对设计:消除个体差异的影响,检验更灵敏
- 非配对设计:适用于独立样本
例题:为比较两种测量方法的差异,对 8 个样品分别用两种方法测量,差值(方法A - 方法B)为:0.3, -0.2, 0.5, 0.1, -0.1, 0.4, 0.2, -0.3。在 α=0.05 下检验两种方法是否有系统差异。
解:
H0:μd=0,H1:μd=0
dˉ=0.1125,sd=0.299
T=0.299/80.1125=0.10570.1125=1.064
t0.025(7)=2.365,∣T∣=1.064<2.365,不拒绝 H0。
两种方法无显著系统差异。
| 检验类型 | 条件 | 检验统计量 | 自由度 |
|---|
| 单总体 | σ 未知 | S/nXˉ−μ0 | n−1 |
| 双总体(等方差) | σ12=σ22 | Sw1/n1+1/n2Xˉ−Yˉ | n1+n2−2 |
| 双总体(不等方差) | σ12=σ22 | S12/n1+S22/n2Xˉ−Yˉ | Welch 公式 |
| 配对 | 配对设计 | Sd/ndˉ | n−1 |