f(t) 2.T 878-2.101 2.1012.878 2.426 图5-1|t|≥2.426的两尾概率 如图5-1所示,说明无效假设成立的可能性,即试验的表面效应为试验误差的可能性 在0.01—0.05之间。 (三)根据“小概率事件实际不可能性原理”否定或接受无效假设上章曾 论及:若随机事件的概率很小,例如小于0.05,0.01,0.001,称之为小概率事件;在统 计学上,把小概率事件在一次试验中看成是实际上不可能发生的事件,称为小概率事件实 际不可能原理。根据这一原理,当试验的表面效应是试验误差的概率小于0.05时,可以认 为在一次试验中试验表面效应是试验误差实际上是不可能的,因而否定原先所作的无效假 设H0:1=2,接受备择假设H4:≠2,即认为:试验的处理效应是存在的。当试 验的表面效应是试验误差的概率大于0.05时,则说明无效假设H0:A=山2成立的可能性 大,不能被否定,因而也就不能接受备择假设H4:≠μ2。 本例中,按所建立的H0:41=H2,试验的表面效应是试验误差的概率在0.01-0.05 之间,小于0.05,故有理由否定H0:A1=2,从而接受H4:≠2。可以认为长白猪 与大白猪两品种经产母猪产仔数总体平均数1和2不相同。 综上所述,显著性检验,从提出无效假设与备择假设到根据小概率事件实际不可能性 原理来否定或接受无效假设,这一过程实际上是应用所谓“概率性质的反证法”对试验样 本所属总体所作的无效假设的统计推断。对于各种显著性检验的方法,除明确其应用条件, 掌握有关统计运算方法外,正确的统计推断是不可忽视的。 三、显著水平与两种类型的错误 在显著性检验中,否定或接受无效假设的依据是“小概率事件实际不可能性原理” 用来确定否定或接受无效假设的概率标准叫显著水平( significance level),记作α。在生 物学研究中常取a=0.05或α=0.01。对于上述例子所用的检验方法(t检验)来说,若57 如图 5-1 所示，说明无效假设成立的可能性，即试验的表面效应为试验误差的可能性 在 0.01─0.05 之间。 （三）根据“小概率事件实际不可能性原理”否定或接受无效假设 上章曾 论及：若随机事件的概率很小，例如小于 0.05，0.01，0.001，称之为小概率事件；在统 计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际上不可能发生的事件，称为小概率事件实 际不可能原理。根据这一原理，当试验的表面效应是试验误差的概率小于 0.05 时，可以认 为在一次试验中试验表面效应是试验误差实际上是不可能的，因而否定原先所作的无效假 设 H0 ： 1 =  2 ，接受备择假设 H A： 1 ≠  2 ，即认为：试验的处理效应是存在的。当试 验的表面效应是试验误差的概率大于 0.05 时，则说明无效假设 H0 ：1 =  2 成立的可能性 大，不能被否定，因而也就不能接受备择假设 H A： 1 ≠  2 。 本例中，按所建立的 H0 ： 1 =  2 ，试验的表面效应是试验误差的概率在 0.01─0.05 之间，小于 0.05，故有理由否定 H0 ： 1 =  2 ，从而接受 H A： 1 ≠  2 。可以认为长白猪 与大白猪两品种经产母猪产仔数总体平均数 1 和  2 不相同。 综上所述，显著性检验，从提出无效假设与备择假设到根据小概率事件实际不可能性 原理来否定或接受无效假设，这一过程实际上是应用所谓“概率性质的反证法”对试验样 本所属总体所作的无效假设的统计推断。对于各种显著性检验的方法，除明确其应用条件， 掌握有关统计运算方法外，正确的统计推断是不可忽视的。 三、显著水平与两种类型的错误 在显著性检验中，否定或接受无效假设的依据是“小概率事件实际不可能性原理”。 用来确定否定或接受无效假设的概率标准叫显著水平（significance level），记作  。在生 物学研究中常取  =0.05 或  =0.01。对于上述例子所用的检验方法（t 检验）来说，若 图 5-1 | t|≥2.426 的两尾概率