生物医学研究的统计方法-假设检验

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1、假设检验孙彬假设检验在统计方法中的地位描述统计推断统计参数估计假设检验统计方法什么是假设检验?(hypothesistest)1.先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。2.逻辑上运用反证法，统计上依据小概率原理。假设检验的基本思想【例】由统计资料得知，2005年某地新生儿的平均体重为3190克，现从2006年的新生儿中随机抽取100个，测得其平均体重为3210克，问2006年的新生儿与2005年相比，体重有无显著差异。产生差异的原因：◆抽样的随机性造成的抽样误差；◆总体平均数确实发生显著的变化。假设检验的基本思想反证法思想为了检验一个

2、假设是否成立，先假定这个假设是正确的。然后根据样本信息和抽样理论，观察由此假设而导致的结果是否合理，从而判断是否接受该假设。反证法是带有概率性质的反证法。假设检验中的小概率原理什么是小概率？1.在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率2.在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设3.小概率由研究者事先确定假设检验的基本思想抽样分布...因此我们拒绝假设=30...如果这是总体的真实均值样本均值m=30H0这个值不像我们应该得到的样本均值...20二、假设检验的步骤提出零假设H0与备择假设H1选择适当的检验统计量，并计算具体数值规定显著性水平，计算临界值，

3、指定拒绝域。将统计量的值与临界值比较，作出决策■统计量的值落在拒绝域，拒绝H0，否则不拒绝H0■可以直接利用P值作出决策(一)提出原假设和备择假设什么是零假设？(nullhypothesis)1.待检验的假设，又称“虚无假设”2.研究者想收集证据予以反对的假设3.总是有等号,或4.表示为H0H0：某一数值，或某一数值例如,H0：3190（克）什么是备择假设？(alternativehypothesis)与原假设对立的假设，也称“研究假设”研究者想收集证据予以支持的假设，总是有不等号:,或表示为H1H1：≠某一数值,<或某一数值例如,H1：

4、≠3190(克)，<或3190(克)原假设和备择假设原假设与备择假设的确定检验研究中的假设将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设H1一个研究者总是想证明自己的研究结论是正确的一个销售商总是想证明供货商的说法是不正确的备择假设的方向与想要证明其正确性的方向一致与之对立的假设作为原假设H03.先确立备择假设H1原假设与备择假设的确定检验某项声明的有效性将所作出的说明(声明)作为原假设对该说明的质疑作为备择假设先确立原假设H0除非我们有证据表明“声明”无效，否则就应认为该“声明”是有效的当拒绝H0时，应考虑采取措施纠正该项说明【例】由统计资料得知，2005年某地新生儿的

5、平均体重为3190克，现从2006年的新生儿中随机抽取100个，测得其平均体重为3210克，问2006年的新生儿与2005年相比，体重有无显著差异。试陈述用于检验的原假设与备择假设原假设与备择假设的确定解：研究者抽检的意图是倾向于证实2006年的新生儿平均体重有无差别。建立的原假设和备择假设为H0：=3190H1：≠500双侧检验与单侧检验备择假设没有特定的方向性，并含有符号“”的假设检验，称为双侧检验或双尾检验(two-tailedtest)备择假设具有特定的方向性，并含有符号“>”或“<”的假设检验，称为单侧检验或单尾检验(one-tailedtest)备择假设的方向

6、为“<”，称为左侧检验备择假设的方向为“>”，称为右侧检验双侧检验与单侧检验双侧检验与单侧检验(假设的形式)假设双侧检验单侧检验左侧检验右侧检验原假设H0:m=m0H0:mm0H0:mm0备择假设H1:m≠m0H1:mm0（二）选择适当的检验统计量什么是检验统计量？(teststatistic)1.根据样本观测结果计算得到的，并据以对原假设和备择假设作出决策的某个样本统计量2.对样本估计量的标准化依据原假设H0为真点估计量的抽样分布确定适当的检验统计量1.选择统计量时，需考虑：是大样本还是小样本总体方差已知还是未知2.检验统计量的基本形式为确定适当的检验统计

7、量μ0为被假设的参数值（即总体均值）（三）规定显著性水平，计算临界值、拒绝域显著性水平(significantlevel)什么是显著性水平？1.是一个概率值2.原假设为真时，拒绝原假设的概率被称为抽样分布的拒绝域3.表示为(alpha)常用的值有0.01,0.05,0.104.由研究者事先确定拒绝域什么是拒绝域？(rejectionregion)能够拒绝原假设的检验统计量的所有可能取值范围区域大小由显著性水平决定什么是临界值？(criticalvalue)根据给定的