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• 会用样本平均数与表B对总体平均数μ做单边和双边检验。
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D.双向表
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• 会把一些个体的两个类别变量的数据，用双向表的计数表示出来。
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• 会利用双向表中的计数算出百分比，描述两个类别变量之间的关系。
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• 对于特定的双向表，能说明卡方检验要检验的零假设是什么。
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• 会根据双向表算出预期计数、卡方统计量与自由度。
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• 会用表24-1的卡方检验来评估统计学显著性，以及结合特定的双向表解释检验结果。
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练习
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IV.1 计算机犯罪。2010年10月，盖洛普调查访问了一个包含1025位成年人的简单随机样本，问他们是否在之前的12个月受到计算机犯罪或网络犯罪的伤害，其中有133人回答“是”。我们可把这当成一个简单随机样本。给出2010年10月之前的12个月里，受到计算机或网络犯罪伤害的成年人比例的95%置信区间。
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IV.2 喝酒。2010年7月盖洛普调查访问了一个包含1020位成年人的简单随机样本，问他们是否饮用含酒精饮料（烈性酒、葡萄酒或啤酒），其中有337人声称自己从不喝酒。假设这个样本是简单随机样本，给出完全不喝酒的成年人比例的95%置信区间。
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IV.3 计算机犯罪。练习IV.1里有一个由1025位成年人构成的简单随机样本。假设（做调查的人不知道这一点）在2010年10月之前的12个月中有15%的成年人是计算机或网络犯罪的受害者。想象一下我们从这个总体中抽取许多个大小为1025的简单随机样本，并记录每一个样本中声称自己在那段时间是计算机或网络犯罪受害者的百分比。所有这些百分比的中间95%的值，会落在什么范围内？
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IV.4 喝酒。练习IV.2里有一个包含1020位成年人的简单随机样本。假设在包含所有成年人的总体当中，恰好有30%的人声称他们从不喝酒。想象我们从总体中抽取很多个大小为1020个成年人的简单随机样本，并记录下每一个样本中声称自己从不喝酒的人的比例。
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（a）描述我们的样本比例的抽样分布情况。
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（b）利用这个分布与68-95-99.7规则，找出所有样本当中有超过34.3%的人声称自己从不喝酒的近似百分比。
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IV.5 诚实度。2010年11月19~21日盖洛普做了一项民意调查，要求一个包含1037位成年人的样本对一些行业的从业人员的诚实度和道德水平做出评估。其中有239人认为电视记者具有较高或很高的诚实度和道德水平。假设这个样本是简单随机样本，给出所有成年人中对电视记者给予同样评价者比例的95%置信区间。
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IV.6 轮盘赌。轮盘的38格中有18格是红色的。你观察轮盘的转动许多次，并记录下小球停在红格中的次数。现在，你想用这些数据来检验小球停在红格中的概率p是否符合一个公平的轮盘该有的值。写出你要检验的零假设H0和备择假设Ha。
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IV.7 65岁居民。表11-1记录了美国50个州中每一个州65岁或以上居民的比例。你可以检视一下，其中有12个州的百分比达到14%或更高。所以，居民之中至少有14%的人为高龄者的州的样本比例是=12/50=0.24。请说明为什么再去算总体比例p的95%置信区间没有意义。
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IV.8 领救济金的妈妈们。有一项研究比较了两组有年幼孩子且两年前领过救济金的美国妈妈。其中一组自愿参加了培训课程，该课程是在当地一所职业学校开设的免费课程，并在当地的媒体上做广告。另一组没有参加该培训课程。研究发现，两组中仍在领救济金的妈妈的比例存在显著性差异（P＜0.01）。差异不仅具有统计学显著性，而且很大。报告说未参加培训课程组中仍在领救济金的妈妈的比例，比参加培训组高出21%±4%，置信度是95%。假设你是美国某议员的助理，该议员十分关心领救济金的妈妈们的处境，并问你对这篇报告的看法。
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（a）用简单易懂的语言说明“存在显著性差异（P＜0.01）”是什么意思。
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（b）简要清楚地说明“95%置信度”是什么意思。
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（c）研究结果并不能有力地证明让领救济金的妈妈们参加职业培训，能够大幅度降低继续靠救济金生活的妈妈们的比例。向议员解释这一点。
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IV.9 对赌医疗体系。有些医生觉得医疗体系的规定或限制太多，导致他们无法有效地治疗病人，因此他们选择从宽解释，帮助病人获得医疗偿付。以下是从一项有关这个问题的研究中摘录的一句话：“为了提供高品质的医疗服务，同意必须和医疗体系对赌的医生比起不同意的医生，前者中有更多人承认曾在偿付方面做过手脚（64.3%vs35.7%，P＜0.001）。”
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（a）试着向医生说明在这项研究中P＜0.001是什么意思。
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