(基础医学)假设检验研

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1、5假设检验【例5-1】某一般中学男生的心率平均值μ0=75次/分，标准差σ=5.0次/分（大规模调查获得）；我们通过抽样调查，获得经常参加体育锻炼的某中学100名男生的心率平均值为；问：经常参加体育锻炼的男生心率是否与一般中学男生的不同？未知总体第二种可能性：已知总体样本均数与拟比较的总体均数不等有两种可能：抽样误差本质差异－运动的影响n=100第一种可能性：解析：（1）抽样误差（2）环境因素上述两种可能是对立的，互不相容的，事实上只能是其中的一个，如何进行判断呢？我们可通过假设检验来回答这个问题。5.1假设检验的基本思想无罪假设无差异假设统计推断刑

2、事诉讼作检验学术上：唯证据原则—反证法找证据基本思路：首先假定该样本来自的总体就是已知总体，即＝0，然后根据样本统计量的特征，找出它取样于或不取样于总体0的证据，从而取得间接的判断。H0：零假设t界值t分布图，ν=25a/2a/2-t界值根据P值，得出结论H1：备择假设验证假设建立假设下结论检验统计量预设α=0.05P值假设检验的小概率事件原则和检验水准α小概率事件（0.05or0.01）检验水准—α（leveloftest）：假设检验中，定义发生概率≤α的事件叫小概率事件，并称α为检验水准，一般α取0.05。故对于H0为真而言，检验统计量超过

3、α对应的临界值的概率P≤α，对于一次随机抽样而言，一般是不会发生的，所以如果出现这种情况，可以凭此作出拒绝H0的决策。假设检验中的P值：所谓P值，由H0所规定的总体中作一次随机抽样，获得依据现有样本获得的检验统计量的概率，也即是H0成立的概率。换言之，是指在H0成立的前提下，出现统计量目前值及更不利于零假设数值的概率。假设检验中的P值P≤αP≤α-t界值t界值P>α假设检验(hypothesistest)的概念：亦称显著性检验(significancetest)，是依据样本提供的有限信息对总体作推断的统计学方法，是在对研究总体的两种对立的判断之间做选

4、择的决策程序。选用适当方法根据样本对总体提供的信息作检验对总体的参数或分布作出某种假设推断此假设应当拒绝或不拒绝提出假设验证假设得出结论5.2假设检验的步骤建立假设，确定检验水准确定P值计算检验统计量作推断结论拒绝H0，接受H1，认为差异有统计学意义P≤αP>α不拒绝H0，认为差异无统计学意义一、对立假设、确定检验水准：根据资料类型，选择检验方法；2.根据实际情况、确定单、双侧检验3.建立假设H0、H14.确定检验水准α1.明确资料类型、选择检验方法：假设检验的方法很多，如t检验、F检验及检验等，各有其适用条件和范围。应根据研究目的、设计类型和资料特

5、点等因素选择合适的检验方法，并计算出对应统计量。变量数值变量分类变量单样本资料两、多组独立样本资料配对设计资料3.根据数据特征和专业知识，确定单、双侧t临界值-t临界值问：经常参加锻炼的男生与一般男生心率有何不同？①②双侧检验：用于推断两总体有无差别时，对两总体间可能存在的两种位置关系均要考虑在内。拒绝域拒绝域a/2a/2接受域1-t临界值问：经常参加锻炼的男生是否低于一般男生的？拒绝域接受域1-2.单侧检验：用于推断两总体有无差别时，仅考虑两总体间可能存在的两种位置关系的一种。①a一般情况下，如结果不明确时，采用双侧假设H1：某一数值，如

6、0（双侧，包括0和<0两方面）如果从专业上能肯定其中一侧是不可能的，则采用单侧对立假设H1：<某一数值；如<0（左单侧）H1：某一数值；如0（右单侧）单侧、双侧检验的确定原则及描述方法：3.建立假设：提出无效假设和备择假设什么是零假设(NullHypothesis)？（1）一般是作没有差别的假设，又称“原假设”或“无效假设”，表示为H0，即H0：=某一数值，如=0（2）该假设将差异的原因归结为抽样误差什么是备择假设(AlternativeHypothesis)？（1）与无效假设相对立有差别的假设，由不等号,

7、或组成，常表示为H1；即H1：某一数值；或<某一数值，某一数值。（2）该假设将差异的原因归结为环境因素，或是一种本质差异。4.确定检验水准又称显著性水准，是判断应当拒绝或不拒绝H0的水准。它规定什么是“不大可能”，规定概率不超过的事件就是小概率事件，依据的是“小概率事件在一次随机试验中不大可能发生”的理论。由研究者事先确定。表示为，常用的值有0.01、0.05；是一个概率值，假设原假设为真时，拒绝原假设的概率，又被称为抽样分布的拒绝域。注意：二、计算检验统计量：检验统计量：属于样本指标，用来反应样本信息，用于计算“H0成立”的概

8、率P，从而抉择是否要拒绝H0。各检验方法都有其相应的检验统计量，不同的检验统计量通常都依据于其特定的抽样分布