例5.1设某地区的单地小麦品种一般亩产300KG,多年种植结果获得标准 差为75KG。现有某新品种=25，平均数330，问新品种样本所属总体与当地品 种这个总体是否差异显著。 第一步统计假设H0:4= 第二步计算统计量4=-弘 330-30-2 σ1Wn751√25 查附表2，即得u值对应的概率p<0.05。表明30Kg差异属于试验误差的 概率小于5%。 根据小概率事件实际不可能性原理，这个假设应被否定，即表面差异不全 为试验误差，新品系与原品种之间存在真实差异。 判定是否属小概率事件的概率值叫显著水平(significant level), 般以a表示。农业上常取0.05和0.01。凡计算出的概率p小于a的事件即为 小概率事件。 统计上，当1%<p≤5%称所测差异显著，p≤1%称差异极显著，p>5%称 差异不显著，所以，统计假设测验又叫差异显著性测验(difference significance test) 显著水平的选择应根据试验要求和试验结论的重要性而定。 第三步统计推断 过 若|u|≤1.96，故p>5%,接受假设H0,差异不显著 若2.58>|u|>1.96,故1%<p≤5%，拒绝假设H0,差异达显著。 若|u|>2.58,故p≤1%，拒绝假设H0,差异达极显著。 第四步依题意写结论 上例u=2>1.96,新品种产量显著高于当地品种。 四、统计假设测验的几何意义 a=0.01时，由附表3得u=1.96,则0：=0的接受区域为 (4-1.96oX(04+o) 图5.15%显著水平假设测验图示（表示接受区域和否定区域） 4 255 270 285 300 315 330 345 0.00 0.01 0.02 0.03 fN (y) y 270.6 329.4 否定区 域 2.5% 否定区 域 2.5% 接 受 区 域 平均数取值 教 学 过 程 例 5.1 设某地区的单地小麦品种一般亩产 300KG，多年种植结果获得标准 差为 75KG。现有某新品种 n=25,平均数 330，问新品种样本所属总体与当地品 种这个总体是否差异显著。 第一步 统计假设 H0:  = 0 第二步 计算统计量 2 75/ 25 330 300 / 0 = − = − = n x u u  查附表 2，即得 u 值对应的概率 p＜0.05。表明 30Kg 差异属于试验误差的 概率小于 5%。 根据小概率事件实际不可能性原理，这个假设应被否定，即表面差异不全 为试验误差，新品系与原品种之间存在真实差异。 判定是否属小概率事件的概率值叫显著水平(significant level), 一 般以α表示。农业上常取 0.05 和 0.01。凡计算出的概率 p 小于α的事件即为 小概率事件。 统计上，当 1%＜p ≤5%称所测差异显著，p ≤1%称差异极显著，p＞5%称 差 异 不 显 著 ， 所以 ， 统 计 假 设测 验 又 叫 差异 显 著 性 测验 (difference significance test) 显著水平的选择应根据试验要求和试验结论的重要性而定。 第三步 统计推断 若│ｕ│≤ 1.96，故 p＞5% ，接受假设 H0，差异不显著。 若 2.58＞│ｕ│＞ 1.96，故 1%＜p ≤5%，拒绝假设 H0，差异达显著。 若│ｕ│＞ 2.58，故 p ≤1%，拒绝假设 H0，差异达极显著。 第四步 依题意写结论 上例 u=2>1.96，新品种产量显著高于当地品种。 四、统计假设测验的几何意义 α =0.01 时 ，由 附表 3 得 u=1.96 ， 则 H0 ： µ= µ0 的 接受 区域 为 ( ) ( ) x x 0 −1.96 x 0 + 图 5.1 5%显著水平假设测验图示（表示接受区域和否定区域）