一、判断正误，对的在前面的括号内画“√”，错的画“×”

（ √  ）1． 检验适用于计数资料和百分资料。

（ ×  ）2．方差分析在综合检验多个平均数间差异的同时也检验了任意两个平均数间的差异。

（ ×  ）3．自由度越小，t分布曲线的扩展程度越小。

（ √  ）4．统计假设检验中，接受H₀，则说明H₀假设确实真。

（ ×  ）5. 从两个正态总体中随机抽取的两组观测值，它们的次数分布的形状是相同的。

（ √  ）6. 概率是频率的极限。

（ √  ）7. t分布与标准正态分布一样，是一个以平均值0左右单峰对称分布。

（ √  ）8．中位数检验法主要是使用 统计量，检验两个独立样本组是否来自具有相同中位数的总体。

（ × ）9．事件的概率不仅由事件本身决定，而且与我们所用的计算方法有关。

（ × ）10.假如一个样本在总体中出现的机会很小，则完全有理由认为它们之间的差异是由偶然因素造成的。

（ √  ）11．非参数检验法不受总体分布形态和样本大小的限制。

（ ×  ）12．对于符号检验法，如果是大样本，则以二项分布原理为基础。

（ ×  ）13． Z分布、t分布、F分布和 分布都是对称分布。

（ ×  ）14．无论什么情况下，二项分布都近似正态分布。

（ √  ）15． 检验时，如果自由度为1，有一格理论次数小于5，则需要对 值进行连续性校正。

（ ×  ）16．秩和检验法中，大样本是指两个样本的容量都大于30。

二、单项选择，将正确的选项填在题前的括号里

（ A ）1．从两个正态总体中分别随机抽取 =10， =8的样本，方差分别为 =51， =43，当取 =0.05时，下面哪种情况说明 的原假设成立？

A. < _0.05（9，7）        B. < _0.05（7，9）  

C. > _0.05（9，7）       D. < _0.01（9，7）

（ A ）2．对相关样本间差异进行非参数检验时，使用的方法应该是：

A.符号检验   B. 中位数检验   C.秩和检验    D. 检验

（ A  ）3.当 、 已知， <30时，检验样本平均数与总体平均数间差异应采用：

A. 检验    B. 检验    C. 检验    D. 检验

（ B  ）4.某学生凭猜测回答两道选择题，答对第一题的概率为 ，答对第二题的概率为 ，那么他至少答错一道题的概率为：

A.0.35     B.0.95    C.0.75     D.0.8

（ C  ）5、从正态总体中随机抽取一个容量为 =26， =38， =6的样本，平均抽样分布的标准误为：

A.1.176    B.1.21     C.1.1    D.1.25

（ A  ）6.在统计假设检验中，若某样本在总体中出现的概率在0.01——0.05之间，则说明：

A.样本与总体之间无显著差异    B.样本与总体之间有显著差异  

C.样本与总体之间差异非常显    D.无法判断

（ B ）7.某资料实际观察次数与理论次数差异越小，其

A.分布越均匀    B. 值越小    C. 值越大    D.差异越显著

（ A ）8.从某总体中随机抽取一个容量为36的样本，其标准误为1.5；同样从该总体中随机抽取一个容量为64的样本，其标准误为：

A.1.125      B.0.9     C.1.25     D.1.5

（ B  ）9.下面哪种情况检验平均数间差异可近似地使用Z检验？

A.总体正态， 未知且不等    B.总体正态， 未知但相等， 均小于30

C.总体非正态， 均大于30    D.总体非正态， 均小于30

（ C ）10.某资料是按A、B两个因素分类的计数资料，每个因素又分为两个水平，欲想知道两个因素的相关程度，常用的统计方法是：

A.积差相关   B.点二列相关    C. 检验    D. 系数

（ D ）11．非参数检验法与参数检验法相比较，最大的缺点是：

A.计算量大   B.检验方法意义不明确    C.限制条件较宽    D.样本信息利用不充分

（ B ）12.从一个 =7.07，正态总体中随机抽取一个n=36的样本，求得 =79，则总体参数 0.99的置信区间为：

A. [76.7，80.3]    B.[75.7，81.3]    C.[72.2，83.8]    D. [73.6，82.4]

（ D ）13.下面假设检验的方法中，属于非参数检验的是：

A. 检验    B. 检验     C. 检验        D.符号检验

（  B）14．某市要抽样调查五年级学生的计算机水平，已随机抽取了一部分学生的成绩，求得 =36分。现要了解五年级学生计算机的平均水平，在 =0.05，误差不能大于2.5分的前提下，则应抽取的合适的样本容量为：

A.22    B.25    C.36    D. 50

（ C ）15. 检验两个或两个以上独立样本方差是否相等，宜采用：

A. 检验    B. 检验     C. 检验        D. 检验

三、简要回答下列问题

1．如何控制统计假设检验中的两类错误？

    进行统计假设检验时，有时尽管H0假设是正确的，而实际获得的样本统计量之值落入拒绝区，我们依此拒绝H0假设，得出了错误结论。此时犯的是一种弃真的错误，统计上称这种错误为第一类错误，统计推论时犯第一类错误的概率等于显著性水平 α。

另外一种情况是，H0假设是错误的，但实际获得的样本统计量之值落入了接受区，我们接受了H0的假设，则得出错误结论。此时犯的是一种存伪的错误，统计上称为第二类错误。犯第二类错误的概率用β表示。

   两类错误的存在是不可避免的，同时，α与β是两个前提下的概率， α+β不一定等于1。人们只能适当控制两类错误，而不能完全避免它。在实际研究中，人们常采取三种方法控制两类错误的概率。一是选取适当的α水平，二是利用已知的被比较的两个量数间的大致关系，合理安排单尾或双尾检验；三是适当增加样本容量，减少随机误差。

2. 简述方差分析的前提条件。

变异的可加性、总体服从正态分布、方差齐性。

3．举例说明统计假设检验的基本原理。

统计假设检验是以概率保证的反证法。统计假设检验的逻辑思想是，先假设H0成立，然后收集实际信息，并在原假设条件下依据样本数据计算统计量，并依据小概率的实际推断原理进行判断，看实际获得资料导致的结果是否与原假设成立时应出现的结果一致。如果实际发生的结果与原假设成立前提下的结果出现了矛盾，则有理由认为原假设H0是错误的，应该给予否定，从而接收备择假设H1；如果没有出现矛盾，则没有充分理由否定原假设，当然也就没有充分理由接受备择假设。

在统计上，把概率小于或等于0.05的事件称做小概率事件，假设检验中通常取α=0.05或α=0.01。

4． 检验适用于哪些资料？有哪些用途？

的适合性检验主要用于检验按一个分类标志分类的资料，各类实际观察次数与理论是否相符合。 的独立性检验主要用于检验按两个分类标志分类的资料，这两个分类标志（或因素）之间是否独立。

5．参数假设检验与非参数假设检验有什么区别？

在假设总体正态分布的前提下，用样本统计量推断总体相应参数的特征，称之为参数检验法。在总体分布非正态或分布形态不清时，通过样本信息去推断总体时，不能直接对总体参数进行检验，而是通过检验其分布情况实现的，称之为非参数检验法。非参数检验法对总体分布形态及总体参数没有更多的规定条件，因此应用比较广泛。当资料不满足参数检验所要求的条件，无法应用参数检验时，可采用非参数检验法；当资料仅由一些等级构成或所提的问题中并不包含参数时，采用非参数检验法最合适；当我们需要迅速得出结果时，非参数方法提供这种可能。但是非参数检验法对资料信息的利用没有参数检验法充分，因此，在使用参数检验法更为适当的情况下应采用参数检验法。

6．统计假设检验中的两类错误是什么？

统计假设检验中的两类错误

    进行统计假设检验时，有时尽管H0假设是正确的，而实际获得的样本统计量之值落入拒绝区，我们依此拒绝H0假设，得出了错误结论。此时犯的是一种弃真的错误，统计上称这种错误为第一类错误，统计推论时犯第一类错误的概率等于显著性水平 α。

另外一种情况是，H0假设是错误的，但实际获得的样本统计量之值落入了接受区，我们接受了H0的假设，则得出错误结论。此时犯的是一种存伪的错误，统计上称为第二类错误。犯第二类错误的概率用β表示。

   两类错误的存在是不可避免的，同时，α与β是两个前提下的概率， α+β不一定等于1。人们只能适当控制两类错误，而不能完全避免它。在实际研究中，人们常采取三种方法控制两类错误的概率。一是选取适当的α水平，二是利用已知的被比较的两个量数间的大致关系，合理安排单尾或双尾检验；三是适当增加样本容量，减少随机误差。

7．什么是单因素完全随机设计及单因素随机区组设计？二者的区别是什么

单因素完全随机设计：在实验中只有一个实验因素，这个因素被分成k（k>2）种不同的水平，或称为k种不同的处理，将n名被试随机地分成k个实验组，每个实验组被随机地指定接受一种实验处理，这种实验设计就是单因素完全随机设计。

单因素方差分析的条件是总体分布正态；总体方差齐性；三个以上样本；随机抽取；等距数据

单因素随机区组设计

在检验某种因素不同水平之间差异的显著性时，为减少被试间个别差异对结果的影响，把从一总体中抽取的被试按照条件相同的原则分成n个组，使各个组内的被试尽量保持同质，这些组称为区组，这种实验设计称为单因素随机区组设计。

与单因素完全随机实验设计相比，随机区组设计最大的优点就是考虑到组内个别差异的影响，从而将个别差异的影响从区组内差异中区分开来，因此减少了实验误差，提高效率。这种由于被试之间性质不同导致产生的差异称为区组效应。但随机区组设计的这一优点必须建立在保证同一区组同质的前提下，如果区组内不能保证同质，则有出现更大误差的可能。