卫生统计学课件第六章假设检验

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1、计量资料的假设检验1统计推断用样本信息推论总体特征的过程。包括:参数估计:运用统计学原理,用从样本计算出来的统计指标量,对总体统计指标量进行估计。假设检验:又称显著性检验,是指由样本间存在的差别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。2第一节假设检验▲显著性检验;▲科研数据处理的重要工具;▲某事发生了:是由于碰巧?还是由于必然的原因?统计学家运用显著性检验来处理这类问题。3假设检验的主要内容1、原因2、目的3、原理4、过程(步骤)5、结果41、假设检验的原因由于个体差异的存在,即使从同一总体中严

2、格的随机抽样,X1、X2、X3、X4、、、,不同。因此,X1、X2不同有两种(而且只有两种)可能:(1)分别所代表的总体均数相同,由于抽样误差造成了样本均数的差别。差别无显著性。(2)分别所代表的总体均数不同。差别有显著性。52、假设检验的目的3、假设检验的原理/思想反证法:当一件事情的发生只有两种可能A和B,为了肯定其中的一种情况A,但又不能直接证实A,这时否定另一种可能B,则间接的肯定了A。概率论:事件的发生不是绝对的,只是可能性大小而已。判断是由于何种原因造成的不同,以做出决策。64、假设检验

3、的一般步骤(1)建立假设:原假设(无效假设,H0):两个总体均数相等;备择假设(H1):与H0相反,即两个总体均数不等;(2)确定显著性水平():区分大小概率事件的标准(3)计算统计量:选择不同的统计方法:u,t(4)确定概率值:(5)做出推论75、假设检验的结果接受检验假设拒绝检验假设正确理解结论的概率性(都隐含着犯错误的可能性)。8第二节t检验▲t值表横标目:自由度,υ纵标目:概率,p,即曲线下阴影部分的面积;表中的数字:相应的

4、t

5、界值▲t值表规律:(1)自由度(υ)一定时,p越小,t越大;

6、(2)概率(p)一定时,υ越大,t越小;9均数的t检验小样本均数与已知总体均数比较的t检验二.配对资料的t检验三.两个小样本均数比较的t检验10一、小样本均数与已知总体均数比 较的t检验(一组样本资料的t检验)▲目的:比较一个小样本均数所代表的未知总体均数与已知的总体均数有无差别。▲计算公式:t统计量:自由度:n-111▲适用条件:(1)已知一个总体均数;(2)可得到一个样本均数及该样本标准误;(3)样本量小于100;(4)样本来自正态或近似正态总体。12例:已知一般婴儿平均出生体重为3.20kg,

7、某医生调查了25个难产婴儿出生体重,并计算其平均出生体重为3.42kg,标准差为0.42kg,试分析难产儿出生体重与一般婴儿出生体重有否差异?已知:难产婴儿出生体重(1)一个总体均数:3.20kg;(2)一个样本均数:3.42kg;(3)可计算出样本标准误:0.42/5(4)n=25<100;13假设检验:▲建立假设:检验假设:难产儿平均出生体重与一般婴儿平均出生体重相同;备择假设:难产儿平均出生体重与一般婴儿平均出生体重不同;▲确定显著性水平():0.0514▲计算统计量:t统计量:t=2.62

8、▲确定概率值:n=25,自由度=n–1=24,t0.05(24)=2.064t>t0.05(24),p<0.05▲做出推论:p<0.05<,小概率事件发生了,原假设不成立;拒绝H0,接受H1,可认为:难产儿平均出生体重与一般婴儿平均出生体重不同;难产儿平均出生体重比一般婴儿平均出生体重大;难产儿平均出生体重与一般婴儿平均出生体重差别显著。15二、配对资料的t检验什么是配对资料?治疗前后;不同检验方法;进行配对;……一对观察对象之间除了处理因素/研究因素之外,其它因素基本齐同。目的:判断不同的处理是

9、否有差别16公式:t自由度:对子数-1适用条件:两组配对计量资料。例题:p.34,例817三、两个小样本均数比较的t检验▲目的:由两个样本均数的差别推断两样本所代表的总体均数间有无差别。▲计算公式及意义:t统计量:自由度:n1+n2–218▲适用条件:(1)已知/可计算两个样本均数及它们的标准差;(2)两个样本之一的例数少于100;(3)样本来自正态或近似正态总体;(4)方差齐。19例题:p.32,例7已知:一个样本:均数491.4,标准差138.5(mg/100ml);另一个样本:均数672.3,

10、标准差150.7(mg/100ml);(2)n1=25;n2=23(3)近似正态分布:138.5x2<491.4;150.7x2<672.3(4)方差齐:25/23<220假设检验:▲建立假设:检验假设:心肌梗塞病人血清ß脂旦白与正常人血清ß脂旦白均数相同;备择假设:心肌梗塞病人血清ß脂旦白与正常人血清ß脂旦白均数不同;▲确定显著性水平():0.0521▲计算统计量:t统计量:t=4.34;自由度:25+23–2=46表中:t0.05(40)=2.021t0.05(

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