DPS统计分析教程:从单样本到多因素方差分析

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"DPS教程第二章专业统计分析涵盖了单样本和两样本统计检验,包括显著性检验、平均数和总体差异检验、样本量估计、样本率与总体率的比较、Poisson分布均数比较、两样本均值差异的t检验、非参数检验、Bonferroni检验、两样本率差别检验、样本含量与功效估计以及概率模型拟合优度检验。此外,还涉及了方差分析的各种设计,如完全随机设计、随机区组设计、系统分组设计、二因素无重复和完全随机设计、二因素随机区组设计以及多因素试验设计。" 本教程深入探讨了统计分析的核心概念和DPS软件的应用。首先,介绍了显著性检验的基本原理,这是所有统计检验的基础,用于判断观察到的结果是否可能由随机变异引起。接着,讲解了如何检验单个或两个样本的平均数是否显著不同,以及如何估计总体均值所需的样本量。 在样本率与总体率的比较中,教程涵盖了正态理论方法和精确方法,适用于不同分布的情况。对于Poisson分布的均数比较,教程区分了小样本和大样本两种情况下的检验方法。两样本均值差异的t检验是统计学中的经典方法,分为成对数据和两组独立数据的比较。 非参数检验部分,特别提到了小样本均值差异的Fisher非参数检验,通过DPS数据操作进行实例演示。Bonferroni检验是一种用于控制多重比较错误的方法,避免了假阳性结果的发生。两样本率差别检验则提供了多种方法,包括正态理论法、列联表方法、Fisher精确检验,并展示了在DPS系统中的具体操作。 在功效和样本含量估计方面,教程详细讨论了如何估计对比两总体均值或率时所需样本大小,以及如何计算功效,确保试验有足够的检测力。概率模型拟合优度检验中,涉及了Pearson卡方检验和似然比卡方检验,以评估模型对数据的适应性。 方差分析章节是统计分析中的关键部分,教程详尽阐述了其基本原理、多重比较、数据转换以及如何解释结果。包括单因素完全随机设计、随机区组设计、系统分组设计、二因素无重复和完全随机设计、二因素随机区组设计,以及多因素试验设计等复杂设计的分析方法和DPS软件的实际操作步骤。 通过这个教程,学习者将能够掌握DPS软件进行专业统计分析的技能,从而更好地理解和应用统计学原理于实际研究中。