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1、1生活中的独立性检验问题生活中的独立性检验问题独立性检验在实际生活中有广泛的应用，解决该类问题的关键是准确的运算。例 1 为了研究色盲与性别的关系，调查了 1000 人，调查结果如下表所示： 男女正常442514色盲386根据上述数据，试问色盲与性别是否是相互独立的？解析：由已知条件可得下表男女合计正常442514956色盲38644合计4805201000依据公式得2 21000442 638 51427.139956 44 480 520K 。由于27.13910.828，有99%的把握认为色盲与性别是有关的，从而拒绝原假设，可以认为色盲与性别不是相互独立的。评注：根据假设检验的思想，比较
2、 计算出的2K与临界值的大小，选择接受假设还是拒 绝假设。例 2 考察黄烟经过培养液处理与否跟发生青花病的关系，调查了 457 株黄烟，得到下表中的数据，请根据数据作统计分析。 培养液处理未处理合计青花病25210235无青花病80142222合计105352457解析：根据公式得2 245725 14280 21041.61235 222 105 352K由于41.6110.828，说明黄烟经过培养液处理与否跟发生青花病是有关系的。2评注：计算2K的值与临界值的大小进行比较即可。练习：1在研究某种新药对猪白痢的防治效果问题时，得到以下数据： 存活数死亡数合计新措施13218150对照11436150合计24654300试问新措施对防治猪白痢是否有效？2在一次恶劣气候的飞行航程中，调查男女乘客在机上晕机的情况如下表所示，据此资料你是否 认为在恶劣气候飞行中男性比女性更容易晕机？ 晕机不晕机合计男性233255女性92534合计325789答案：1提示：27.3176.635K ，有99%的把握认为新措施对防治猪白痢是有效的2提示：22.1492.706K ，我们不能认为在恶劣气候飞行中男性比女性更容易晕机
