求教-二项分布下的两总体均值相等的假设检验方法

最近在对一项完成了的调查(住户调查)进行总结，在调查户的接受率方面有如下的问题：一年前，开始进行调查，抽中的调查户(很多，有几百户)的接受率为85%；经过一年的宣传后，在同样的抽样框下，重新抽出的调查户的接受率为91%，可不可以认为经过一年的宣传，调查对象的接受率提高了呢？
我的想法是，假设宣传前后的全部调查目标为两个不同的总体，每个个体都服从一个接受-拒绝的二项分布，检验p1和p2是否显著不同？
不知道这样是否可行，如果可行的话，检验的统计量和相应的分布是什么？如果不可行的话，有没有什么别的方法？

还有问题不？是不是该把我的设为标准答案了，嘿嘿！

具体详细的分析建议楼主查看一下Lehmman的假设检验一书，若能看看，应该可以找到你的答案

在论坛里搜不到该书，请qy兄给出该书较详细点的信息吧，或者贴出电子版当然最感激了

答案请看附件

楼上是正解，这个肯定是大样本的比率检验，采用的方式是相关样本还是随机样本检验，要看你第二次问卷调查抽的是否与第一次调查完全同样的一群人。你写到“重新抽出的调查户”，说明不是配对样本，没有必要进行配对样本比率检验。另外，你对第二调查没有对照组，检验结果即使达到显著性水平，也不可以确定认为经过一年的宣传，调查对象的接受率提高了，因为你的宣传是操作。从实验设计上来说，你这个是准实验设计，无法得出很好的结论。

楼上是正解，这个肯定是大样本的比率检验，采用的方式是相关样本还是随机样本检验，要看你第二次问卷调查抽的是否与第一次调查完全同样的一群人。你写到“重新抽出的调查户”，说明不是配对样本，没有必要进行配对样本比率检验。另外，你对第二调查没有对照组，检验结果即使达到显著性水平，也不可以确定认为经过一年的宣传，调查对象的接受率提高了，因为你的宣传是操作。从实验设计上来说，你这个是准实验设计，无法得出很好的结论。

test  proportion difference of two population. 非参数检验的书籍应该有介绍, 不过应该指出人大版21世界系列的统计学书上给出的是错误的，不符合检验的原则.

我知道的公式是： z = (p1-p2) / sqrt(  p*(1-p)*(1/n1+1/n2)  )， 其中p为合并接受率

个人浅见。