假设检验两均数比较—t检验假设检验可能犯错误：两类错误Ⅰ型错误：拒绝了实际上成立的H0，“弃真”。其概率大小用α表示Ⅱ型错误：接受了实际上不成立的H0，“存伪”其概率大小用β表示多个均数比较，采用t检验增加了犯第一类错误的概率。多个均数比较时，如6个样本均数的比较，如果采用两均数的t检验方法，需要比较次数为：又称均方分析或变异数分析英国统计学家R.A.Fisher于1923年提出的，F检验（F－test）两个或多个样本均数的比较采用方差分析法。第一节方差分析的基本思想二、方差分析例5-1研究单味中药对小白鼠细胞免疫功能的影响把40只鼠随机分为4组，每组10只，用药15天后，检测E-玫瑰花结形成率（E-SFC），结果如表，试比较各组均数差别有无显著性。总变异（totalvariation）组内变异(withingroupvariation)：随机误差，包括个体差异和观测误差组间变异(betweengroupsvariation)：造成组间差异的原因由于处理因素和随机误差三种变异的关系：当各组样本均来自同一总体（μ1=μ2=μ3……=μk），即各组之间无差别处理因素无作用，则组内变异与组间变异都只反映随机误差，理论上，这时二者应接近：四、方差分析的基本思想：按研究目的和设计类型，将总变异中的总离均差平方和和总自由度分解为几部分，然后求各部分的变异（即均方或称为方差），再将各自的均方与组内的均方（或误差的均方）相比，得到检验统计量F值，根据F值确定P值，最后作出统计推断。方差分析的假设：H0：μ1=μ2=μ3……=μk；H1：各总体均数不全相等。七、F分布与F检验：2、F检验：附表2，为右侧概率五、方差分析的条件：正态性（normality）被比较的各组来自各自的正态总体独立性（independency）各总体相互独立方差齐性（homogeneityofvarance）相同的方差六、应用：①两个或多个样本均数的比较；②分析两因素或多因素的交互作用；③方差齐性检验；④回归方程的假设检验等。方差齐性检验Bartlett法（M.S.Bartlett，1937）Levene检验变量变换五、应用：第二节完全随机化设计的方差分析二、完全随机设计方差分析的变异分解：总变异分解为两部分：组间变异和组内变异。第三节随机区组设计的方差分析二、变异的分解：总变异分解为处理组间变异、区组间变异和误差。SS总=SS处理+SS区组＋SS误差ν总=ν处理+ν区组+ν误差例5-1研究单味中药对小白鼠细胞免疫功能的影响把40只鼠随机分为4组，每组10只，用药15天后，检测E-玫瑰花结形成率（E-SFC），结果如表，试比较各组均数差别有无显著性。第四节多个样本均数间的两两比较一、多个样本均数间的每两个均数的比较：均数间两两比较的SNK（Student-Newman-Keuls）检验，俗称q检验。计算：建立检验假设-->样本均数排序-->计算q值-->查q界值表判断结果。公式：二、多个试验组与对照组均数比较:需用Dunnttt检验，也称q’检验。各试验组与对照组比较的检验，可进行k-1次比较（为处理组数）。公式：小结：