《假设检验的基本概念课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《假设检验的基本概念课件（52页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第四军医大学卫生统计学教研室,第八章 假设检验的基本概念,第四军医大学卫生统计学教研室,第一节 检验假设与P值,第四军医大学卫生统计学教研室,假设检验过去称显著性检验。它是利用小概率反证法思想，从问题的对立面(H0)出发间接判断要解决的问题(H1)是否成立。然后在H0成立的条件下计算检验统计量，最后获得P值来判断。,假设检验基本思想,问题实质上都是希望通过样本统计量与总体参数的差别，或两个样本统计量的差别，来推断总体参数是否不同。这种识别的过程，就是本章介绍的假设检验(hypothesis test)。,第四军医大学卫生统计学教研室,例81 通过以往大规模调查，已知某地一般新生儿的头围均数为3
2、4.50cm，标准差为1.99cm。为研究某矿区新生儿的发育状况，现从该地某矿区随机抽取新生儿55人，测得其头围均数为33.89cm，问该矿区新生儿的头围总体均数与一般新生儿头围总体均数是否不同？,第四军医大学卫生统计学教研室,假设检验的目的就是判断差别是由哪种原因造成的。, 抽样误差造成的； 本质差异造成的。,第四军医大学卫生统计学教研室,一般新生儿头围34.50cm,33.89cn,矿区新生儿头围34.50cm,一种假设H0,另一种假设H1,抽样误差,总体不同,第四军医大学卫生统计学教研室,第二节 假设检验的基本步骤,第四军医大学卫生统计学教研室,例81 通过以往大规模调查，已知某地一般新
3、生儿的头围均数为34.50cm，标准差为1.99cm。为研究某矿区新生儿的发育状况，现从该地某矿区随机抽取新生儿55人，测得其头围均数为33.89cm，问该矿区新生儿的头围总体均数与一般新生儿头围总体均数是否不同？,第四军医大学卫生统计学教研室,第四军医大学卫生统计学教研室, H1的内容直接反映了检验单双侧。若H1中只是 0 或 0，则此检验为单侧检验。它不仅考虑有无差异，而且还考虑差异的方向。 单双侧检验的确定，首先根据专业知识，其次根据所要解决的问题来确定。若从专业上看一种方法结果不可能低于或高于另一种方法结果，此时应该用单侧检验。一般认为双侧检验较保守和稳妥。,第四军医大学卫生统计学教研
4、室,(3) 检验水准，过去称显著性水准，是预先规定的概率值，它确定了小概率事件的标准。在实际工作中常取 = 0.05。可根据不同研究目的给予不同设置。,第四军医大学卫生统计学教研室,第四军医大学卫生统计学教研室,第四军医大学卫生统计学教研室,3. 确定P值，下结论 如例81已得到P60)或 已知时。检验统计量分别为,P121 例8-2,第四军医大学卫生统计学教研室,P121 例8-2,例82（续例7-5） 1995年，已知某地20岁应征男青年的平均身高为168.5cm。2003年，在当地20岁应征男青年中随机抽取85人，平均身高为171.2 cm，标准差为5.3cm，问2003年当地20岁应征
5、男青年的身高与1995年相比是否不同？,第四军医大学卫生统计学教研室,P121 例8-2,检验界值u0.05/2 = 1.96，u0.01/2 = 2.58，u u0.01/2, 得P30且n230)时。检验统计量为,P122 例8-3,两均数之差的标准误的估计值,第四军医大学卫生统计学教研室,P122 例8-3,两均数之差的标准误的估计值,第四军医大学卫生统计学教研室,由于u0.05/2=1.96，u0.01/2=2.58，|u|u0.01/2, 得P u0.01, 故P0.01, 按=0.05水准拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义，可认为经健康教育后，该地成年男性高血压患病率有所降低。,
6、第四军医大学卫生统计学教研室,二、两个率比较的u检验推断两个总体率是否相同P124例8-5,第四军医大学卫生统计学教研室,例85 某医院用黄芪注射液和胎盘球蛋白进行穴位注射治疗小儿支气管哮喘病人，黄芪注射液治疗117例，有效103例；胎盘球蛋白治疗55例，有效49例。试比较两种疗法有效率有无差别,第四军医大学卫生统计学教研室,u0.05/2=1.96，现|u|0.05，按=0.05检验水准接受H0，差异无统计学意义，尚不能认为两种疗法治疗小儿支气管哮喘的疗效有差别。,第四军医大学卫生统计学教研室,第五节 检验水准与两类错误,第四军医大学卫生统计学教研室,I型错误和II型错误,假设检验是利用小概
7、率反证法思想，从问题的对立面(H0)出发间接判断要解决的问题(H1)是否成立，然后在假定H0成立的条件下计算检验统计量，最后根据P值判断结果，此推断结论具有概率性，因而无论拒绝还是不拒绝H0，都可能犯错误。详见表8-1。,第四军医大学卫生统计学教研室,I 型错误：“实际无差别，但下了有差别的结论”，假阳性错误。犯这种错误的概率是（其值等于检验水准）II型错误：“实际有差别，但下了不拒绝H0的结论”，假阴性错误。犯这种错误的概率是（其值未知） 。 但 n 一定时， 增大， 则减少 。,第四军医大学卫生统计学教研室,可能发生的两类错误,医疗等本科班医学统计学 Dr. 宇传华 制作,图8-2 I型错
8、误与II型错误示意图(以单侧u检验为例),第四军医大学卫生统计学教研室,1- ：检验效能（power）:当两总体确有差别，按检验水准 所能发现这种差别的能力。,第四军医大学卫生统计学教研室,a,b,减少（增加）I型错误，将会增加（减少）II型错误 增大n 同时降低a 与 b,a 与 b 间的关系,第四军医大学卫生统计学教研室,减少I型错误的主要方法：假设检验时设定 值。,减少II型错误的主要方法：提高检验效能。,提高检验效能的最有效方法：增加样本量。,如何选择合适的样本量：实验设计。,第四军医大学卫生统计学教研室,第六节 单侧检验与双侧检验,第四军医大学卫生统计学教研室,图83 双侧u检验的检
9、验水准,图84 单侧u检验的检验水准,单侧检验 概念,第四军医大学卫生统计学教研室,第七节 假设检验的统计意义与实际意义,第四军医大学卫生统计学教研室,1.要有严密的研究设计，尤其是下因果结论。 2.不同的资料应选用不同检验方法。 3.正确理解“显著性”一词的含义(用统计学意义一词替代)。,第四军医大学卫生统计学教研室,4.结论不能绝对化 ，提倡使用精确P值。 5.注意统计“显著性”与医学/临床/生物 学 “显著性” 的区别,第四军医大学卫生统计学教研室,6.可信区间与假设检验各自不同的作用，要结合使用。,一方面，可信区间亦可回答假设检验的问题，算得的可信区间若包含了H0，则按水准，不拒绝H0；若不包含H0，则按水准，拒绝H0，接受H1。,第四军医大学卫生统计学教研室,另一方面，可信区间不但能回答差别有无统计学意义，而且还能比假设检验提供更多的信息，即提示差别有无实际的专业意义。,第四军医大学卫生统计学教研室,可信区间在统计推断上提供的信息,第四军医大学卫生统计学教研室,虽然可信区间亦可回答假设检验的问题，并能提供更多的信息，但并不意味着可信区间能够完全代替假设检验。可信区间只能在预先规定的概率 检验水准的前提下进行计算，而假设检验能够获得一较为确切的概率P值。,
