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时间:2020-10-01
《卫生学 10.分类变量资料的统计推断ppt课件.ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、统计分析统计描述统计推断统计分析第十章分类变量资料的统计分析内容率的抽样分布率的抽样误差与标准误总体率的置信区间估计两个率比较的U检验X2检验掌握:U检验适用条件x2检验的用途、四格表资料(配对资料)的x2检验应用条件行×列表资料的x2检验及其注意事项;熟悉:U检验计算方法x2检验计算方法了解:率的抽样分布、x2分布要求一、率的抽样分布在医学领域中,有一些随机事件是只具有两种互斥结果的离散型随机事件,称为二项分类变量(dichotomousvariable),如对病人治疗结果的有效与无效,某种化验结果的阳性与阴性,接触某传染源的感染与未感染等。二项分布(binomia
2、ldistribution)就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布。例10-5已知①π=0.3,n=5;②π=0.3,n=10;③π=0.3,n=15;④π=0.5,n=10。求阳性事件的概率并作概率分布图。P(2)=0.3087P(3)=0.1323P(4)=0.0283P(5)=0.0024二项分布的形状取决于π和n的大小,高峰在m=np处。当p接近0.5时,图形是对称的;p离0.5愈远,对称性愈差,但随着n的增大,分布趋于对称。当n→∞时,只要p不太靠近0或1,特别是当nP和n(1-P)都大于5时,二项分布近似于正态分布。率的
3、抽样分布特征:1、为离散型分布2、π为0.5时,呈对称分布3、当n不断增大时,二项分布逐渐逼近正态分布当nP和n(1-P)都大于5时,二项分布近似于正态分布。一、率的抽样误差和标准误(samplingerrorandstandarderrorofrate)二、率的抽样误差和总体率的估计结核菌素试验阳性率,检测1773人,结核菌属阳性者682人,阳性率为38.47%,试计算标准误。例正态近似法查表法三、总体率的估计(estimationofrate)n足够大,p或1-p均不太小(np和n(1-p)均大于5)总体率95%的可信区间为:总体率99%的可信区间为:适用于小样本
4、资料(n≤50),查二项分布参数π置信区间表例 试估计例10-6中结核菌素试验阳性率的95%和99%的置信区间。已知阳性率0.3847,标准误为0.0116一、样本率与总体率的比较四、两率比较的u检验例10-7一般情况下,直肠癌围术期并发症发生率为30%,现某医院手术治疗了385例直肠癌患者,围术期出现并发症有100例,并发症发生率为26%,问该院直肠癌患者围术期并发症发生率与一般情况有无差异。H0:π=π0H1:π≠π0α=0.05P=0.26查t界值表中υ为∝对应的界值,得P>0.05,按α=0.05水准,不拒绝H0,尚不能认为该院认为该院直肠癌患者围术期并发症发
5、生率与一般情况不同二、两样本率的比较1、正态近似法n足够大,p或1-p均不太小(np和n(1-p)均大于5)。例10-8为了解某地小学生蛔虫感染率的城乡差异,抽样调查了该地小学生,其中城镇小学生8207人,粪检蛔虫卵阳性数701人,蛔虫感染率为8.54%,乡村小学生14585人,粪检蛔虫卵阳性数2167人,蛔虫感染率为14.86%,试比较该地小学生蛔虫感染率城乡之间有无差异。H0:π1=π2H1:π1≠π2α=0.05本例:n1=8207,X1=701,P1=0.0854n2=14585,X2=2167,P2=0.1486查t界值表中υ为∝对应的界值得,P<0.01,
6、按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为该人群HBV感染率有性别差异。第三节x2检验卡方检验(Chi-squaretest)主要用于分类资料的统计分析,研究的变量是分类变量,而观察值以频数表示。该方法可用于推断两个及多个总体率(或构成比)之间有无差别、分类资料的关联度分析以及频数分布的拟合优度检验等。四格表x2检验的基本结构发生数未发生数合计A组aba+bB组cdc+d合计a+cb+dn一、x2检验的基本思想(chi-squaretestforfourfolddata)X2检验的基本思想例10-9某医生欲比较甲、乙两种药物对动脉粥样硬化的疗效,甲药治疗71例,有
7、效52例,乙药治疗42例,有效39例。问两种药物的有效率是否有差别?表10-7甲、乙两种药物治疗动脉硬化的疗效比较分组有效无效合计有效率(%)甲药 52(57.18)a19(13.82)b7173.24乙药 39(33.82)c3(8.18)d4292.86合计91(a+c)22(b+d)11380.53上表资料又被称之为四格表(fourfoldtable)资料。检验的统计量值为:根据检验假设H0:,即两样本来自同一总体。若H0成立,则实际频数与理论频数之差一般不会很大,即统计量值不应该很大,也可以说出现大的的概率P是很小的。如果P≤α(检验水准),
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