淺析統計學中的單樣本假設檢驗在農作物中的應用

周小紅

摘 ? ?要：對單樣本進行假設檢驗，主要是以樣本信息推斷所屬的總體信息，對所屬總體和某一指定的總體作比較，一般應用于比較不同總體的差異顯著性是否明顯的問題。樣本平均數在經過科學設置顯著性水平的情況下，通過統計推斷估算出樣本所在總體平均數的一個合理范圍。

關鍵詞：統計學;假設檢驗;農作物;應用

文章編號： 1005-2690（2021）07-0110-03 ? ? ? 中國圖書分類號： S339.31 ? ? ? 文獻標志碼： A

1 ? 統計推斷意義、原理和方法

1.1 ? 統計推斷基本原理和意義

由一個樣本所得的統計數去推斷總體的特征，稱為統計推斷。統計推斷包括參數估計和假設檢驗兩種，參數估計是由樣本結果對總體參數作出點估計和區間估計，再利用估計值去作假設檢驗。

樣本假設測驗是先對總體的特征作出某種假設，然后通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是被接受作出相應推斷。如果假設符合試驗結果的概率大，認為試驗結果所得差異是由于真實處理效應引起的，就接受假設，否則拒絕假設。從而確定某樣本所在總體的平均數和某一指定的總體平均數的差異是否顯著。

1.2 ? 統計推斷的基本方法

1.2.1 ? 統計假設測驗首先要對研究總體提出假設

一種是無效假設，記作H0，無效假設是實驗結果所得的差異由誤差所致;另一種是備擇假設，記作HA，備擇假設實驗結果所得的差異是由于真實處理效應所引起的[1]。

1.2.2 ? 規定顯著性水平

接受或否定原假設的概率標準叫顯著性水平，一般用α表示，α是人們規定的小概率的界限標準，在統計研究中常用α=0.05和α=0.01兩個等級。

1.2.3 ? 計算概率

1.2.4 ? 統計推斷

假設測驗中若通過概率的計算，得出的概率值<0.05或<0.01，就可以認為是小概率事件;在數理統計上認為實際不可能發生事件，否定原假設。相反，如果得出的概率值>0.05或>0.01，則認為是大概率事件;在一次試驗中容易發生，接受原假設[2]。

單樣本假設檢驗過程涉及提出假設、規定顯著性水平、計算概率、統計推斷、總結了5個步驟，這5個步驟是單樣本假設檢驗的完整體現，每一步都是非常重要的環節，這也是進行測驗時需要注意的問題[6]。

4 ? 假設檢驗需注意的問題

單樣本假設檢驗是根據所給總體的指標，假設某一未知總體指標等于所給總體的指標值（一般用平均數來衡量），然后利用樣本的統計值采用一定的統計推理方法計算出原假設是否合理，用樣本估計總體，結論不一定完全可靠，這時需要進一步檢驗。如果一事件發生的可能性非常小，認為其實際不發生，也就是小概率事件不發生原理。使用樣本的統計量對總體進行推斷，可能會犯兩類錯誤：一是原假設是符合實際情況，檢驗結果將它否定了，稱為棄真錯誤;二是錯誤是原假設不符合實際情況，檢驗結果無法否定它，稱為取偽錯誤。數理統計中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。

在當今大數據時代，不僅需要學會假設檢驗的理論知識，還需要學會應用。

參考文獻：

[ 1 ] 王寶山.田間試驗與統計方法[M].北京：中國農業出版社，2003.

[ 2 ] 吳贛昌.概率論與數理統計[M].北京：中國人民大學出版社，2017.

[ 3 ] 王燕.試析LIMS在農作物種子質量檢驗中的應用探討[J].現代園藝，2019（23）：198-199.

[ 4 ] 顧芹芹，姚丹青，樓堅鋒.LIMS在上海農作物種子質量檢驗中的應用探討[J].上海農業科技，2016（1）：17-18.

[ 5 ] 樓堅鋒，夏建明，姚丹青，等.上海市農作物種子質量管理現狀問題與對策[J].種子世界，2015（11）：16-17.

[ 6 ] 覃斌毅.太赫茲光譜結合化學計量在農作物農藥殘留快速檢測中的應用研究[D].西安：西安電子科技大學，2018.