5.卡方分布 P45
6.F分布
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1、概率抽样：根据已知的概率选取样本 简单随机抽样：完全随机地抽选样本 分层抽样：总体分成不同的“层”，然后在每一层内进行抽样 整群抽样：将一组被调查者（群）作为一个抽样单位 等距抽样：在样本框中每隔一定距离抽选一个被调查者 2、非概率抽样：不是完全按随机原则选取样本 非随机抽样：由调查人员自由选取被调查者 判断抽样：通过某些条件过滤来选择被调查者
3、配额抽样：选择一群特定数目、满足特定条件的被调查者
抽样分布：从一个给定的总体中抽取（不论是否有放回）容量（或大小）为n的所有可能的样本，对于每一个样本，计算出某个统计量（如样本均值或标准差）的值，不同的样本得到的该统计量的值是不一样的，由此得到这个统计量的分布，称之为抽样分布
1. 所有样本指标（如均值、比例、方差等）所形成的分布称为抽样分布 2. 是一种理论概率分布
3. 随机变量是 样本统计量——样本均值, 样本比例等 4 结果来自容量相同的所有可能样本
（符号）
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样本平均数的基本性质：
（1）样本均值的均值（数学期望）等于总体均值?x??
?)??,则称?? 是? 的无偏估计 定义： 一个参数 ?的估计量是?? ，如果E(?
（2）样本均值的方差等于总体方差的1/n ??2x?2n
（3）样本平均数的标准误差的定义
（4）当总体服从正态分布N~(μ, σ)时，来自该总体的所有容量为n的样本的均值 也服从正态分X2
布， 的数学期望为σ2/n) Xμ，方差为σ/n。即 ～N(μ, X2
中心极限定理：设从均值为?，方差为? 2的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布 两个独立样本平均数差数的分布 P44 第四章
假设检验：又称显著性检验：根据总体的理论分布和小概率原理，对未知或不完全知道的总体提出两种彼此对立的假设，然后由样本的实际结果，经过一定的计算，做出在一定概率意义上应该接受的那种假
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设的推断。
如果抽样结果使小概率事件发生，则拒绝假设。 如果抽样结果没有使小概率事件发生，则接受假设 特点：（1）采用逻辑上的反证法（2）依据统计学上的小概率原理 生物统计学上，一般认为：等于或小于0.05或0.01的概率为小概率 在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率。
假设检验的步骤： 1、提出假设 2、确定适当的检验统计量
3、确定显著性水平a 4、计算概率 5、推断是否接受假设
两类:1）弃真错误；2）取伪错误
一．大样本平均数的假设检验——u检验 应用范围：1）总体方差 ? 已知
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2）总体方差 ? 未知，但样本为大样本( n?30 ), 用s2来代替 ?
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两个样本平均数比较的u检验
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二、小样本平均数的假设检验——t检验 应用范围：
n ? 总体方差 ? 2 未知，且样本为小样本( 30 ), 采用t检验
当总体方差 ? 2 为未知时，当样本容量小于30，检验一个样本平均数 x 是否属于平均数为 的指
x??定总体，其 遵循自由度为df＝n－1的t分布 ?0sxT分布的计算：
2、成组数据平均数比较的t 检验
成组数据资料是两个样本的各个变量从各自总体中抽取的，即两个抽样样本彼此独立。这样，不论两样本容量是否相同，所得数据皆为成组数据。
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