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18-6 測試

Z 測試提供各種不同的基于標準化的測試

。

當通過以前測試已知某個總体

（

例如一個國家的全部人口

）

的標準差時

，

它們能夠測試樣品是否精確地反

映總体

。

Z 測試用于需要重複進行的市場調查以及民意調查

。

1- 樣品

Z測試

：

當已知總体標準差時對于未知總体平均值的測試

。

2- 樣品

Z 測試

：

當已知總体標準差時

，

依據獨立樣品測試兩個總体平均值是

否相等

。

1- 比例 Z測試

：

測試成功的未知比例

。

2- 比例

Z測試

：

測試并比較來自于兩個總体的成功比例

。

t 測試使用樣品數量與得出的數據

，

檢測樣品取自于特定總体的假設

。

與經

証實的假設相反的假設被稱

為虛假設

，

而經証實的假設被稱為

備擇假設

。

t測試通常應用于測試虛假設

。

然后決定是采用虛假設亦或備擇假設

。

當樣品顯示某種趨勢時

，

依據樣品數量與方差數量可測試趨勢的概率

（

以

及在多大的程度上應用于總体

）。

相反

，

有關 t 測試的表達式也可以用于

計算提高概率所需要的樣品數量

。

即使未知總体標準差

，

也可以

使用 t 測

試

；

因此在只有單項調查的情況下

，

t 測試非常有用

。

1- 樣品

t 測試

：

當未知總体標準差時

，

對于單個未知總体平均值的假設進行

測試

。

2- 樣品 t測試

：

當未知總体標準差時

，

比較總体平均值

。

線性回歸

t測試

：

計算配對數據線性關聯的強度

。

除了上述測試之外

，

還提供許多其它功能

，

檢查樣品與總体之間的關系

。

χ

2

測試

：

測試有關許多獨立群組中每一個群組中所包括樣品比例的假設

。

它主要生成兩類變量

（

例如是

、

否

）

的交叉表格

，

并且評估這些變量的獨立

性

。

例如

，

它可以用于評估駕駛員是否卷入交通事故與其交通管理規則知

識之間的關系

。

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