原发布者:xiaoguihuner

4.数据的评价——显著性检验显著性检验的意义•利用统计学的方法，检验被处理的问题是否存在统计上的显著性差异。显著性检验的作用•分析工作者常常用标准方法与自己所用的分析方法进行对照试验，然后用统计学方法检验两种结果是否存在显著性差异。若存在显著性差异而又肯定测定过程中没有错误，可以认定自己所用的方法有不完善之处，即存在较大的系统误差。•因此分析结果的差异需进行统计检验或显著性检验。显著性检验的判断1.对标准试样或纯物质进行测定，所得到的平均值与标准值不完全一致；2.采用两种不同分析方法或不同分析人员对同一试样进行分析时，所得两组数据的平均值有一定的差异；问题：差异是由什么原因引起的?偶然误差还是系统误差?这类向题在统计学中属于“假设检验”。－如果分析结果之间存在“显著性差异”，就可认为它们之间有明显的系统误差，－否则就可以认为没有系统误差，仅为偶然误差引起的正常情况。显著性检验的步骤显著性检验的一般步骤是：1.做一个假设,即假设不存在显著性差异，或所有样本来源于同一体。2.确定一个显著性水准，通常等于0.1,0.05,0.01等值，分析工作中则多取0.05的显著性水准，即置信度为95%。3.统计量计算和作出判断。•下面介绍t检验法和F检验法。t检验法（1）平均值与标准值()的比较a.计算t值t计算XnSb.••根据要求的置信度和测定次数查表，得：