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摘要：统计假设测验是农业科学研究中一种非常重要的统计分析方法。主要用于农业高校实验教学中获得数据的整理、分析和解释，进而应用到学生的毕业论文中。本文首先介绍了统计假设测验方法的种类；其次对于假设测验在高校实验教学中的应用加以阐述，最后对全文进行总结。

关键词：假设测验；高校；实验

《试验统计方法》是高等农业院校植物生产类专业及其相近专业的专业基础课，主要讲授田间试验的设计、实施和试验结果的统计分析方法^[1]。《试验统计方法》被农学领域的同行称为工具课，主要是因为学生在实验过程中获得的数据绝大多数都要通过《试验统计方法》中的统计假设测验方法来分析和解释，最后得出结论。

统计假设测验又叫显著性测验（test of significance），是农业科学研究中一种非常重要的统计分析方法^[2]。通常被用来解决事物间相比较的问题，即比较研究对象总体参数之间的关系^[3]。一般情况下，我们首先根据问题的需要对所研究的总体作某种假设H₀，选取合适的统计量使得在假设H₀成立时，其分布为已知；根据实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，做出拒绝或接受假设H₀的判断^[4]。

1.统计假设测验的方法

1.1 u测验

u值最原始的定义为正态离差。，作用是将服从正态分布的随机变量x通过正态离差公式转化为标准正态分布的u值，进而计算任意区间的概率。u值的计算有其必备的前提条件：一是总体方差已知，总体m 也已知，可以通过公式来计算u值；二是总体未知，总体m 也已知，但样本的容量n为大样本（n ≥30），也可以通过公式来计算u值。

1.2 t测验

t测验是当从总体方差未知，总体平均数m 已知的正态总体中随机地抽取容量为n的样本（n<30）时，对其进行标准化，由于总体方差未知而只能用自由度df＝n－1的样本方差s²来估计，于是有。

1.3 F测验

如果在一个正态总体中独立地随机抽取两个样本，其样本方差和自由度分别为s₁²，s₂²和df₁，df₂，则，经统计理论证明，样本方差的比值服从第一自由度为df₁，第二自由度为df₂的F分布。

1.4测验

在总体方差已知的正态总体中随机地抽取容量为n的样本，个体观察值为x₁，x ₂，…，x _n，其标准正态离差为u₁，u₂，……，u_n，定义标准正态离差平方值的总和为，=，公式也可转化为：，样本方差服从自由度为n－1的分布。对于次数资料的公式为。

2 .统计假设测验方法在实验教学中的应用

2.1 样本平均数的比较

单个样本平均数的假设测验：这是根据已知的单个样本的数据信息，去测验样本所属的未知总体的m与某一定值C或某一特定总体m₀之间有无差异。在σ²已知时，可用u测验；σ²未知但n≥30时，可用u测验；在σ²未知且n<30时，可用t测验。

两个样本平均数的假设测验：这是根据已知的两个样本的数据信息，测验样本各自所属总体的m₁和m₂之间的大小关系，即解决的是两个新事物相比的问题，一般用t测验，但是测验前需要检测方差的同质性。

2.2 方差的同质性测验

方差分析的三个基本假定之一就是误差方差的“同质性”，若各处理内误差方差不同质，则方差分析就失去了其所依据的假设总体的存在基础^[1]。所以无论是进行两个样本平均数的t测验还是进行方差分析，都必须进行方差同质性检测。由于进行同质性测验的样本数量不同，方差同质性测验包括以下三种形式：

单个样本方差的假设测验（n≤30）：单个样本方差的假设测验是测验一个样本方差s²所属的总体方差σ²和某一指定值c是否有显著差异，用测验，。

两个独立样本方差同质性测验可以采用F测验进行，。

多个样本方差的假设测验也用测验。

2.3 方差分析

方差分析是通过划分误差来源来分析变量之间的关系的一种方法，通过对误差来源的细分找出我们所关注的因素并分析它的作用^[5]。方差分析是植物生产类大学生毕业论文时用的主要分析方法，用来测验学生做实验时获得数据处理间的差异显著性，测验方法一般采用F测验。方差分析主要用于随机试验设计的数据结果的分析。

农业高校实验教学中试验设计方法一般采用的是完全随机和随机区组试验设计。完全随机试验设计主要针对室内试验，例如盆栽试验，在方差分析中变异来源只有处理间和处理内两项，通过处理内也就是误差项的方差来比较各个盆栽处理的差异显著性。而随机区组设计主要针对的是大田试验，变异来源有区组间、处理间和误差间三项，通过误差项的方差来比较处理不同的重复之间和处理彼此之间的差异。

3.小结

统计假设测验方法的掌握和运用对于农业高校实验教学至关重要，它涉及到植物生产类的每个专业，学生通过实验教学获得相应的试验数据，通过统计假设测验的方法整理数据和分析数据，最后得出结论或撰写发表论文，或撰写毕业论文。方差分析中的F测验是最常用的统计技术之一，通过方差分析的应用，能对多个总体均值进行比较并做出判断，在实际工作中具有很高的应用价值。

参考文献

[1]宁海龙．田间试验与统计方法．北京．科学出版社．2012.01:49-97

[2]刘芸．假设检验中各种参数的应用研究[J] ．贵州师范学院学报．2013.29（3）：24-26

[3]李武选．统计显著性，实际显著性及实际重要性[J] ．统计与决策,2008(4):145-146

[4]王创．统计假设检验中显著水平α的选择（硕士论文）．兰州商学院．2013.1-7

[5]贾婧．方差分析的概述[J]．商业文化，2008,7：217