User Manual

6-24
1-样本
Z 测试 在总体标准差已知时，对未知总体平均值进行测试。
2-样本
Z 测试 在两个总体标准差已知时，依据独立样本测试两个总体平均值是否相等。
1-比例
Z 测试 测试成功的未知比例。
2-比例
Z 测试 测试并比较两个总体的成功比例。
t 测试 在总体标准差未知时测试假设。与经证实的假设相反的假设称为 虚假设 ，而已经证实的假
设称为 备择假设 。
t测试通常用于测试虚假设。然后确定采用虚假设或者备择假设。
1-样本
t 测试 在总体标准差未知时，测试单个未知总体平均值的假设。
2-样本
t 测试 在总体标准差未知时，比较总体平均值。
线性回归
t 测试 计算配对数据线性关联的强度。
借助
χ
χ
2
测试 ，提供许多独立群组并针对每个群组包含样本的概率测试假设。
χ
χ
2
GOF测试 （ χ
2
单向测试）测试观察的样本数据计数是否符合某个特定分布。例如，可用于确定
是否符合正态分布或者二项分布。
χ
χ
2
双向测试 生成主要由两个定性变量（例如“是”和“否”）构成的列联表并评估这些变量的独
立性。
2-样本 F 测试 测试样本方差比值的假设。例如，它可用于测试多个可疑因素（例如吸烟、饮酒、
缺乏维生素、大量饮用咖啡、缺少活动、不良生活习惯等）的致癌作用。
ANOVA 测试在有多个样本时各样本的总体平均值相等的假设。例如，它可用于测试材料不同组
合对最终产品的质量与寿命是否有影响。
单向ANOVA 用于存在一个独立变量和一个因变量的情况。
双向ANOVA 用于存在两个独立变量和一个因变量的情况。
以下几页说明了在上述原则基础上的各种统计计算方法。有关统计原则与术语的详细说明，请
参阅标准统计教材。
在初始 STAT 模式屏幕中，按下 3(TEST)，显示包含以下项目的测试菜单。
• 3(TEST) 1(Z) ...
Z测试（第6-25页）
2(t) ...
t测试（第6-27页）
3(CHI) ... χ
2
测试（第6-30页）
4(F) ... 2-样本
F测试（第6-31页）
5(ANOV) ... ANOVA（第6-32页）
完成所有参数的设置之后，使用 c突出显示“Execute”，然后按下面的某个功能键执行计算
或者绘制图形。
• 1(CALC) ... 执行计算。
• 6(DRAW) ... 绘制图形。
• 视窗设置针对图形绘制功能自动优化。