医学统计假设检验和t检验

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1、 复习l标准差与标准误的区别/关系l参考值范围与可信区间的区别/关系l例 据大量调查知,健康成年男子脉搏的均数为72次/分,某医生在山区随机调查了25名健康成年男子,其脉搏均数为74.2次/分,标准差为6.5次/分,能否认为该山区成年男子的脉搏高于一般人群? 已知总体72次/分 样本未知总体?l两均数不相等的原因有两种可能:由于抽样误差所致。样本来自另一总体 (由于环境条件的影响,山区成年男子的脉搏确实高于一般)。 假设检验l 假设检验(hypothesis test) 亦称显著性检验(significance test),是统计推断的另一个重要方面 。假设检验的基本思想l小概率反证法假设检验

2、的基本步骤 l建立检验假设,确定检验水准 l 选定检验方法,计算检验统计量 l 确定P值,作出统计推断 建立检验假设,确定检验水准l假设有两种:一是无效假设(null hypothesis)或称零假设,用H0示之;二是备择假设(alternative hypothesis),用H1示之。H0和H1都是根据统计推断的目的提出的对总体特征的假设,是相互联系且对立的一对假设。 l建立假设前,先要根据分析目的和专业知识明确单侧检验还是双侧检验。 如何确定单侧检验还是双侧检验 样本均数(其总体均数为)与已知总体均数0的比较 目的 H0 H1双侧检验是否0 =0 0单侧检验是否0 =0 0或是否0 =0

3、时,表示在H0成立的条件下,出现等于及大于现有统计量的概率不是小概率,现有样本信息还不足以拒绝H0。l结论若P,拒绝H0,可以认为有差异。若P时,不拒绝H0,尚不能认为有差异。 t检验 t检验的应用条件:l要求样本来自正态分布总体;l两样本均数比较时,还要求两样本所属总体的方差相等。l例 据大量调查知,健康成年男子脉搏的均数为72次/分,某医生在山区随机调查了25名健康成年男子,其脉搏均数为74.2次/分,标准差为6.5次/分,能否认为该山区成年男子的脉搏高于一般人群? (1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:=0 山区成年男子平均脉搏数与一般人群相等 H1:0 山区成年男子平均脉搏数高于一

4、般人群 单侧 =0.05(2) 计算统计量 (3) 确定P值,作出统计推断 查 附 表 2, t界 值 表 , t0.05,24=1.711, t0.10,24=1.318, 得0.10P0.05,按=0.05水准不拒绝H0,尚不能认为该山区健康成年男子的脉搏均数高于一般健康成年男子的脉搏均数。 l其分析目的是推断样本所代表的未知总体均数与已知总体均数0有无差别。 1.样本均数与总体均数比较(例8.1)例 为探讨MRI无创性测量肺脉舒张压(PADP)的新途径,分别用MRI和右心导管两种方法测量12名患者的肺脉舒张压,资料如下表,问两种方法的检测结果有无差别?两种方法检测两种方法检测1212名患

5、者的肺脉舒张压名患者的肺脉舒张压(kPa)(kPa)结果结果 (1) 建立假设检验,确定检验水准H0:两方法检验结果相同,即d=0 H1:两方法检验结果不同,即d0 双侧=0.05(2) 计算统计量 =n-1=12-1=11 (3) 确定P值,作出统计推断 查附表3,t界值表,得0.20P0.10,按=0.05水准不拒绝H0 ,尚不能认为两种方法检查的结果不同。 配对设计的均数比较(例8.2)l在医学科学研究中的配对设计主要有以下情况:配对的两个受试对象分别接受两种处理之后的数据;同一样品用两种方法(或仪器等)检验的结果;同一受试对象两个部位的数据。其目的是推断两种处理(或方法)的结果有无差别

6、。 例: 某医生测得某医生测得1818例慢性支气管炎患者及例慢性支气管炎患者及1616例例健康人的尿健康人的尿1717酮类固醇排出量酮类固醇排出量(mg/dl)(mg/dl)分别为分别为X X1 1和和X X2 2, , 试问两组的均数有无不同。试问两组的均数有无不同。 X X1 1: 3.14 5.83 7.35 4.62 4.05 5.08 4.98 4.22: 3.14 5.83 7.35 4.62 4.05 5.08 4.98 4.22 4.35 2.35 2.89 2.16 5.55 5.94 4.40 5.35 4.35 2.35 2.89 2.16 5.55 5.94 4.40

7、5.35 3.80 4.12 3.80 4.12 X X2 2: 4.12 7.89 3.24 6.36 3.48 6.74 4.67 7.38 : 4.12 7.89 3.24 6.36 3.48 6.74 4.67 7.38 4.95 4.08 5.34 4.27 6.54 4.62 5.92 5.18 4.95 4.08 5.34 4.27 6.54 4.62 5.92 5.18 (1) 建立假设检验,确定检验水准H0:1=2 , 即两总体均数相等H1:12 , 即两总体均数不相等双侧=0.05 (2) 计算统计量 (见见P93)(3) 确定P值,作出统计推断 查附表3 ,t界值表, 得

8、0.10P0.05,按=0.05水准不拒绝H0,尚不能认为慢性支气管患者尿17酮类固醇的排出量与健康人不同。 3. 成组设计的两样本均数的比较l适用于完全随机设计的两样本均数的比较。目的是推断两样本均数和分别代表的两总体均数1和2有无差别。 例 某地抽样调查了部分健康成人的红细胞数,其中男性360人,均数为4.6601012/L,标准差为0.5751012/L;女性255人,均数为4.1781012/L,标准差为0.2911012/L,试问该地男、女平均红细胞数有无差别?(1) 建立假设检验,确定检验水准 H0:1=2,即该地男、女平均红细胞数相等。 H1:12,即该地男、女平均红细胞数不等。

9、双侧=0.05(2) 计算统计量 (3) 确定P值,作出统计推断 查附表3,t界值表(=时),得P0.001,按=0.05水准拒绝H0,接受H1,可认为该地男女红细胞数的均数不同,男性高于女性。 Z检验l两大样本均数比较,可用Z检验lZ检验为检验为t检验在样本含量较大时的近似计算法检验在样本含量较大时的近似计算法例8.4 为比较两种狂犬疫苗的效果,将120名患者随机分为两组,分别注射精制苗和PVRV,测定45天两组的狂犬病毒抗体滴度,结果见表3.4,问两种狂犬疫苗的效果有无差别? 表8.3 2种疫苗狂犬病毒抗体滴度的比较(1)建立检验假设,确定检验水准建立检验假设,确定检验水准 H0:两种疫苗

10、的总体几何均数对数值相等两种疫苗的总体几何均数对数值相等 H1:两种疫苗的总体几何均数对数值不等:两种疫苗的总体几何均数对数值不等 双侧双侧 =0.05 两样本几何均数的比较 (2)计算统计量计算统计量 将将两两组组数数据据分分别别取取对对数数,记记作作X1、X2 ,用用变变换换后的数据计算后的数据计算 =60+60-2=118 (3)确定P值,作出统计推断 查附表3,t界值表,得0.01P0.05,得出结论,尚不能认为两组的疗效有差异。l比较下面三种说法若P,拒绝H0,可以认为有差异。若P,拒绝H0,可以认为差异有显著性。若P,拒绝H0,可以认为差异有统计学意义。“有显著性” 不是指两组均数

11、差异较大假设检验与区间估计的联系假设检验与区间估计的联系 假设检验用于推断总体参数是否不相等。两者假设检验用于推断总体参数是否不相等。两者既有区别,又有联系。既有区别,又有联系。 就同一份资料,如例就同一份资料,如例7.3,若假设检验的结果,若假设检验的结果是是 ,拒绝,拒绝H0 ,接受,接受H1 ,则其,则其(1- )的置信的置信区间必定不包括所规定的总体参数,反之亦然。区间必定不包括所规定的总体参数,反之亦然。置信区间能够给出总体参数的可能范围,而假设置信区间能够给出总体参数的可能范围,而假设检验能够给出一个确切的概率检验能够给出一个确切的概率P值。值。图图7.2 置信区间提供的信息置信区间提供的信息 置信区间与假设检验的作用是相辅的,若置信区间与假设检验的作用是相辅的,若两者结合起来,可以提供更为全面的统计推断两者结合起来,可以提供更为全面的统计推断信息。因此学术期刊建议论文在报告假设检验信息。因此学术期刊建议论文在报告假设检验结论的同时,应该报告相应的区间估计的结果。结论的同时,应该报告相应的区间估计的结果。标准差和标准误的区别 标准差(s) 标准误( ) 计算公式 应用表示观察值的变异程度 估计均数的抽样误差的大小计算变异系数 估计总体均数可信区间确定医学参考值范围 进行假设检验 计算标准误均数可信区间与参考值范围

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