最新伍、假設檢定、變異數分析與迴歸分析PPT课件.ppt

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1、伍、假設檢定、變異數分析與迴歸分析伍、假設檢定、變異數分析與迴歸分析一、區間估計二、假設檢定三、變異數分析四、迴歸分析一、區間估計經過一般抽樣程序所獲得的樣本的相關資訊以及初步統計出來的有關樣本的分布，只是一個根據樣本推估母體參數值的點估計，我們在解讀的時候，還必須將抽樣誤差列入考慮，這樣的推論才會較為合理。表5-1　民眾對國內主要政黨評分的區間估計2.獨立樣本間平均數差異的差異以百分之九十五信賴區間，兩套獨立樣本間的差異為：=()(5.9)如果兩個母體的變異數相同，公式可以改寫為：=()(5.10)不知道母體的變異數時，獨立樣本間平均數差異

2、的計算不知道母體的變異數時，百分之九十五信賴區間，獨立樣本間的差異就變成：=()(5.11)而的計算方式，在假定兩個母體的變異數相同的情況下，它的計算公式為：=(5.12)估計t分布的自由度的計算方式則是d.f.=()+()(5.13)先計算個別選民評分的差異：D=-(5.14)建構平均母體差異，△，的信賴區間：△＝(5.15)(5.16)也可以用以下的公式計算與表示△＝=()(5.17)3.配對樣本(MatchedSamples)間平均數差異的估計4.百分比的區間估計1)單一大樣本的區間估計2)兩套獨立樣本差異的區間估計1)單一大樣本的區

3、間估計以百分之九十五的信心水準而言，在大樣本時對母體百分比的區間估計公式為：(5.18)其中，=母體的比例P=樣本的比例N=樣本數2)兩套獨立樣本差異的區間估計例如，我們要估計兩個不同時間點所做的民意調查，是不是出現了顯著差異時，我們若是要對兩次訪問的差異進行比較，以百分之九十五信心水準而言，估計公式為：二、假設檢定在統計上，有以下兩種假設。1)虛無假設(nullhypothesis)通常用來代表。2)對立假設(alternativehypothesis)通常用來表示，也有用來表示的。統計假設的兩種決策1)拒絕虛無假設通常p值小於0.05。2)不

4、拒絕虛無假設通常p值大於或是等於0.05。兩種統計上假設檢定的錯誤類型表5-3統計檢定的兩種錯誤類型表幾個統計檢定常用的名詞(1-)乘以100我們稱之為信心水準(confidencelevel)。我們常說的百分之九十五信心水準，就是當等於5%時，計算出來的結果。又稱之為顯著程度（significancelevel），也就是我們犯下第一型錯誤的機率。（1-）稱之為檢定力(powerofatest)或是統計的效力(statisticalpower)。古典的假設檢定的步驟1)設定虛無假設以及對立假設，並確定樣本數、標準差以及顯著程度，一般而言，統計上可

5、以接受的顯著程度為0.05或是更小的值。2)利用上述資訊找出統計檢定的判別值(criticalvalue)（通常用Z*來表示）以及拒絕虛無假設的區域。3)利用公式，計算觀察樣本的Z值。如果我們觀察樣本的Z值大於統計檢定的判別值，我們就拒絕虛無假設；否則，就不拒絕虛無假設。假設檢定判別值的決定單尾檢定而言，統計檢定決定的Z*值在=0.05時為1.645。雙尾檢定而言，統計檢定決定的Z*值在=0.05時為1.96。而計算Z值的公式為Z=(5.21)三變異數分析當我們的依變數是數字資料，而我們的獨立變數為多類別的資料時，可以使用。以下的重點在單因子變異

6、數分析。變異數分析的假設檢定我們的虛無假設是：各組之間不存在顯著差異。(5.22)假設檢定的決策規則是，如果1)則拒絕虛無假設2)則接受虛無假設四迴歸分析當我們的依變數是數字資料，獨立變數是類別或是數字資料，可以使用迴歸分析。以模型中的獨立變數的變化情況，來解釋或是預測依變數的變化情況。迴歸的運用與解釋Y是我們的依變數，也就是民眾對李登輝先生過去擔任12年總統的評價。而X1是我們的獨立變數或是解釋變數，是一個用來解釋影響李登輝先生評價的因素。β0是迴歸方程式中的常數項，它的定義是當我們把其他解釋變數的值設定為0時，依變數，Y，的平均值。β１是解釋

7、變數X1的係數，他表示當X1每變動1單位時，Y變動的大小。ε則是我們模型中的誤差項，當誤差愈小，表示我們的模型愈能夠正確地預測我們的依變數。（6.26）（6.27）Oncologymultidisciplinaryteam(MDT)肿瘤多学科综合治疗协作组规划多学科综合治疗协作组（Multidisciplinaryteam，MDT）MDT简介MDT是为了向肿瘤患者提供一种综合、全面、以病人为中心的诊断治疗模式。即根据病人的机体状况，肿瘤的病理类型、侵犯范围（病期）和发展趋向，有计划地、合理地应用现有的各科治疗手段，以期较大幅度地提高肿瘤治愈率和改

8、善病人的生活质量的目的。由两个以上相关学科构成相对固定的专家组成的小组针对某一器官或系统疾病通过定期、定时、定址的会议提出诊疗意见MDT