第二节 适合性检验 第三节 独立性检验

§3 单个总体均值分量间结构关系的检验 §4 两个总体均值的检验 §5 两个总体均值分量间结构关系的检验

 基本概念  正态总体均值的假设检验  正态总体方差的假设检验

1. 掌握 T 检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握 T 检验的适用条件（样本特性）。 3. 掌握配对 T 检验的适用条件和方法。 4. 掌握两组独立样本的 T 检验的适用条件和方法。 5. 掌握样本均数与总体均数的比较的 T 检验方法。 6. 学会通过 T 检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义

1. 掌握卡方检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握卡方检验的适用条件（样本特性）和样本数据的的特点。 3. 知道卡方检验中对变量进行加权的意义。 4. 掌握卡方检验中实际数和理论值的运算关系，以及不同的实际数和理论值条件下对检验结果的影响。 5. 学会通过卡方检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 6．行列分割的意义和方法

在社会研究中我们经常要采用定序尺度，但直到现在，我们都还没有机会讨论涉及到定序尺度的显著性检验。本章要讲述某些用于定序尺度的双样本检验。与以前所讲的检验不同，使用这类方法不需要对总体分布作任何事先的假定(例如正态总体)。同时从检验的内容来说，也不是检验总体分布的某些参数(例如均值、成数、方差等)，而是检验总体某些有关的性质，所以称为非参数检验。非参数检验，泛指“对分布类型已知的总体进行参数检验”之外的所有检验方法

前边我们介绍的假设检验都属于参数检验,也就是说检验目标是判断总体参数是否等于 某一指定值,或两个总体的某一参数是否相等。本节主要介绍另一类检验,这就是非参数检 验。它检验的目标一般与参数无关,而是总体分布的某种性质,例如是否服从某种指定的分 布,两个事件是否独立等等 x2检验在非参数检验中应用相当广泛

假设检验的基本思想和方法 假设检验的一般步骤 假设检验的两类错误 双侧假设检验与单侧假设检验

第一节均数的抽样误差与标准误 第二节t分布 第三节总体均数的估计 第三节 总体均数的估计 第四节 t 检验和u检验 第五节 两均数的等效检验 第六节 假设检验的基本步骤 及注意事项 第七节 正态性检验 和两样本方差齐性检验

第一节 2×2表x2检验 第二节 行×列表x2检验 第三节 配对资料x2检验 第一节 配对资料的符号秩和检验 第二节 两样本比较的秩和检验 第三节 多个样本比较的秩和检验