假設(shè)檢驗

• 定義

又稱顯著性測驗，指根據(jù)總體或樣本參數(shù)，提出假設(shè)(H0和HA，通常構(gòu)成完全事件系)，在H0假設(shè)下，計算樣本觀測值發(fā)生的概率，從而做出判斷。

• 常用方法

u檢驗、t檢驗、F檢驗和卡方檢驗。

• 基本理論依據(jù)

理論分布、小概率不可能性原理。

小概率不可能性原理：在一次試驗中，概率很小的事件實際上是不可能發(fā)生的。（第一類錯誤 / 假陽性 α ；第二類錯誤 / 假陰性 β ）

• 步驟

① 根據(jù)總體和樣本參數(shù)，提出無效假設(shè)

② 確定一個否定H0成立的概率 （α?）?

③ 計算H0在1-α下成立的接受域，或H0成 立的概率p?

④ 做出統(tǒng)計推斷并對此加以解釋

單樣本t檢驗

推斷該樣本來自的總體平均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0（常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值）有無顯著差別。

假設(shè)某水稻品種A千粒重為34g，現(xiàn)對另一新品種的千粒重進行100次測量，結(jié)果列于examp3-1.csv。

檢驗新品種的千粒重是否顯著高于A？

多組數(shù)據(jù)t檢驗

假設(shè)某水稻品種A的千粒重為34g，現(xiàn)對另三個新品種的千粒重進行100次測量，結(jié)果列于example3-2.csv。

檢驗三個新品種的千粒重是否顯著高于A 5%？另輸出三個新品種的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、t統(tǒng)計數(shù)。

成對數(shù)據(jù)t檢驗

兩組樣本應(yīng)一一對應(yīng)，一對數(shù)據(jù)來源于實驗條件基本一致的小區(qū)。

假設(shè)現(xiàn)要研究某肥料能否比原肥料每畝增產(chǎn)5kg以上皮棉，選各條件最近似的相鄰小區(qū)組成一對，其中一區(qū)(x1)施新肥料，另一區(qū)施原肥料作對照(x2)，重復(fù)9次。產(chǎn)量結(jié)果見example3-3.csv。

檢驗新肥料能否比原肥料每畝增產(chǎn)10斤以上皮棉?

研究發(fā)現(xiàn)，基因的表達豐度主要受基因附近變異的順式調(diào) 控?，F(xiàn)有418個玉米品種，經(jīng)RNA-seq獲取了四個開花期基因 MADS69、ZCN8、myb74和Rap2.7的表達譜數(shù)據(jù)（ example3-4-2.csv），并檢測了每個基因啟動子區(qū)的一個核苷酸變異基因型（example3-4-1.csv）。

檢驗啟動子區(qū)的該核苷酸突變是否會顯著影響該基因本身的表達量？