生统 | t测验3种无效假设的接受域和拒绝域是什么啊？
2024-01-12 阅读 49
在生物统计学中，t检验通常用于比较两组样本均值是否有显著差异。对于t检验，有三种无效假设，分别是：
- 均值相等的无效假设（H_0: \mu_1 = \mu_2）
- 第一组均值大于第二组的无效假设（H_0: \mu_1 \leq \mu_2）
- 第一组均值小于第二组的无效假设（H_0: \mu_1 \geq \mu_2）
对于这三种无效假设，对应的接受域和拒绝域如下：
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均值相等的无效假设：
- 接受域：|t| \leq t_{\alpha/2, df}
- 拒绝域：|t| > t_{\alpha/2, df}
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第一组均值大于第二组的无效假设：
- 接受域：t \leq t_{\alpha, df}
- 拒绝域：t > t_{\alpha, df}
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第一组均值小于第二组的无效假设：
- 接受域：t \geq t_{1-\alpha, df}
- 拒绝域：t < t_{1-\alpha, df}
这里的t表示计算得到的t统计量，t_{\alpha/2, df}表示自由度为df的t分布上的临界值，\alpha表示显著性水平。在进行t检验时，根据实际计算得到的t统计量与对应的临界值的关系，可以判断是否拒绝原假设。
更新于 2024年04月08日
