医学统计学7讲实习课件.ppt
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- 关 键 词:
- 医学 统计学 实习 课件
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1、实习课难点内容:假设检验的基本思想假设检验的基本思想 假设检验的基本步骤假设检验的基本步骤 t检验的应用条件检验的应用条件 t检验与检验与u检验应用的联系检验应用的联系 关于第一类错误与第二类错误关于第一类错误与第二类错误 假设检验的注意事项假设检验的注意事项 解题思路与例题解题思路与例题 计算器的使用计算器的使用假设检验的基本思想 根据研究目的,提出检验假设(H0),并依据假设的总体,推导出获得手头样本(含与总体参数偏离更大的样本)的概率P,将此概率与事先确定的检验水准比较,作出结论。假设检验的基本步骤 三个步骤:一、建立检验假设,确定检验水准 H H0 0:无效假设或零假设 H1:备择假设
2、在所设H0的总体随机获得手头样本的概率不允许超过5。(界定小概率的标准)“手头样本”也包括与总体参数偏离更大的样本在内。二、计算检验统计量和P值。根据资料特点选用合适的检验方法(检验统计量),按检验统计量所依从的分布,选用相应的公式计算,然后根据其在H0规定的总体中的抽样分布再求得P值。P值表示从所设总体随机获得手头样本(含与总体参数偏离更大的样本)的概率。P值标明以多大的误差拒绝H0;或者说,作出“拒绝H0而接受H1”的结论时冒了P风险。P值小,风险小,认可此结论的误差也小;P值大,风险大,难以认可此结论。P值不会为0,结论不可能没有误差或不冒风险。三、界定P值作出结论。如果 如果P ,不拒
3、绝H0,差异无统计学意义。当P 时,表示从所设总体随机获得手头样本(含与总体参数偏离更大的样本,下同)的概率未超过事先确定的 水准。当P 时,表示从所设总体随机获得手头样本的概率已经超过事先确定的 水准。t检验的应用条件 t检验,亦称检验,亦称student t检验(检验(Students t test),主要用于样本含量较小,总体标准),主要用于样本含量较小,总体标准差差未知的正态分布资料。未知的正态分布资料。样本所服从的总体服从正态性分布样本所服从的总体服从正态性分布(正态性)(正态性)两样本均数比较时,两样本对应的两样本均数比较时,两样本对应的总体方差相等总体方差相等(方差齐性)(方差齐
4、性)各观察值之间相互独立各观察值之间相互独立(独立性)(独立性)应用条件应用条件(1)样本大小()样本大小(n50)(2)大样本时,对原资料的正态分布要求可)大样本时,对原资料的正态分布要求可以放宽以放宽n1+n2?小样本小样本大样本大样本方差?u检验是是方差不齐方差不齐t 检验t 检验J(1)当拒绝拒绝 H0 时时,可能犯错误,可能可能犯错误,可能拒绝了实际拒绝了实际上成立的上成立的H0,称为称为 类类错误错误(“弃真弃真”的错的错误误),称为),称为“假阳性假阳性”,其概率大小用其概率大小用 表示表示。J(2)当)当不能拒绝不能拒绝 H0 时,也可能犯错误,时,也可能犯错误,没有没有拒拒绝
5、实际上不成立的绝实际上不成立的H0,这类称为这类称为 II 类类错误错误(”存伪存伪”的错误的错误),称为称为“假阴性假阴性”,其概率大小其概率大小用用 表示表示,值一般不能确切的知道值一般不能确切的知道。型错误和型错误和型错误型错误 对于一般的假设检验,对于一般的假设检验,定为定为0.050.05(或(或0.010.01),),b b的大小的大小取决于取决于H H1 1。通常情况下,比较总体间有。通常情况下,比较总体间有无差异并不知道,即无差异并不知道,即H H1 1不明确,不明确,b b值的值的大小无法确定,也就是说,对于一般的大小无法确定,也就是说,对于一般的假设检验,我们并不知道犯假设
6、检验,我们并不知道犯型错误的型错误的概率概率b b有多大有多大。通常情况下通常情况下型错误未知型错误未知 由样本推断的结果由样本推断的结果 真实结果真实结果 拒绝拒绝H H0 0 不拒绝不拒绝H H0 0 H H0 0成立成立 型错误型错误 推断正确推断正确(1(1 )H H0 0不成立不成立 推断正确(推断正确(1 1b b)型错误型错误b b(1 1b b)即)即把握度把握度(power of a test):power of a test):两总两总体确有差别,被检出有差别的能力体确有差别,被检出有差别的能力(1 1)即)即可信度可信度(confidence level)confiden
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