假设检验基础PPT课件.ppt

,第六章假设检验基础,第一节假设检验的概念及原理,第二节t检验,第三节二项分布与poisson分布资料的z检验,第四节假设检验的功效,1,一、假设检验的概念：一般科研程序：,统计上的假设检验:假设检验亦称为显著性检验，是判断样本指标与总体指标或样本指标与样本指标之间的差异有无统计学意义的一种统计方法。,假说,验证,对假说作出结论,2,假设检验的原理：假设检验的基本思想是反证法和小概率的思想。反证法思想：首先提出假设（由于未经检验是否成立，所以称为无效假设），用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，拒绝它；如果可能性大，还不能认为它不成立。小概率思想：是指小概率事件在一次随机试验中认为基本上不会发生。概率小于多少算小概率是相对的，在进行统计分析时要事先规定，即检验水准。,3,二、假设检验的基本步骤：例6-1已知北方农村儿童前囟门闭合月龄为14.1月。某研究人员从东北某县抽取36名儿童，得囟门闭合月龄均值为14.3月，标准差为5.08月。问该县儿童前囟门闭合月龄的均数是否大于一般儿童？,4,从统计学角度考虑东北某县与北方儿童前囟门闭合月龄有差别有两种可能：,1）差别是由于抽样误差引起的，统计学上称为差异无显著性。,2）差异是本质上的差异，即二者来自不同总体。统计学上称为差异有显著性。,5,造成两者不等的原因：,非同一总体，即存在本质上的差别，同时有抽样误差存在。,同一总体，即但有抽样误差存在；,6,假设检验的基本步骤（采用反证法思想）1、建立检验假设与单双侧假设有两种：一种为检验假设或称无效假设，符号为H0；一种为备择假设，符号为H1。这两种假设都是根据统计推断的目的要求而提出的对总体特征的假设。应当注意检验假设是针对总体而言，而不是针对样本。H0是从反证法的思想提出的，H1和H0是相联系的但又是相对立的假设。,7,H0一般设为某两个或多个总体参数相等，即认为他们之间的差别是由于抽样误差引起的。H1的假设和H0的假设相互对立，即认为他们之间存在着本质的差异。H1的内容反映出检验的单双侧。,8,单双侧的确定一是根据专业知识，已知东北某县囱门月龄闭合值不会低于一般值；二是研究者只关心东北某县值是否高于一般人群值，应当用单侧检验。一般认为双侧检验较为稳妥，故较为常用。,9,2、确定检验水准：亦称为显著性水准，符号为，是预先给定的概率值。是判定样本指标与总体指标或两样本指标间的差异有无统计学显著性意义的概率水准，在实际工作中，常取0.05。可根据不同的研究目的给予不同的设置，如方差齐性检验，正态性检验常取0.1或0.2。,10,3、选择检验方法并计算统计量：要根据所分析资料的类型和统计推断的目的要求选用不同的检验方法。4、确定P值：P值是指由H0所规定的总体中做随机抽样，获得等于及大于（或等于及小于）现有统计量的概率。当求得检验统计量的值后，一般可通过特制的统计用表直接查出P值。,11,5、作出推断结论：（包括统计结论和专业结论）,12,1、建立检验假设与单双侧,2、确定检验水准,3、选择检验方法并计算统计量,4、确定P值,5、作出推断结论,13,3、计算统计量：根据资料类型和检验方法选择,是随机样本的函数，它不包含任何未知参数。,14,4、确定P值P值的意义：如果总体状况和H0一致，统计量获得现有数值以及更不利于H0的数值的可能性（概率）有多大。,指从H0规定的总体中随机抽得等于及大于（或等于及小于）现有样本获得的检验统计量值的概率。,查t值表：,15,5、做推断结论：,假设检验的推断结论是对“H0是否真实”作出判断。这种判断是通过比较P值与检验水准的大小来进行的。,按=0.05水准，不拒绝H0，差别无统计学意义，故还不能认为该县儿童前囟门闭合月龄的均数大于一般儿童。,16,第六章假设检验基础,第一节假设检验的概念及原理,第二节t检验,第三节二项分布与poisson分布资料的z检验,第四节假设检验的功效,17,一、一组样本资料的t检验(onesample/groupt-test),目的：推断该样本所代表的未知总体均数与已知总体均数0是否相等已知总体均数0是指标准值，理论值或经大量观察所得的稳定值。现有取自正态总体N(,2）、容量为n的一份完全随机样本。,18,二、配对设计资料的t检验,配对设计是研究者为了控制可能存在的主要非处理因素而采用的一种试验设计方法。形式：1、将受试对象配成特征相近的对子，同对的两个受试对象随机分别接受不同处理；2、同一样品分成两份，随机分别接受不同处理（或测量）；3、同一受试对象处理前后，数据作对比。,19,20,表6-1用药前后患儿血清中免疫球蛋白IgG(mg/dl)含量,例6-2某儿科采用静脉注射人血丙种球蛋白治疗小儿急性毛细支气管炎。用药前后患儿血清中免疫球蛋白IgG(mg/dl)含量如表所示。试问用药前后IgG有无变化？,21,查t临界值表：t0.05/2,11=2.201，tt0.05/2,11,得PF0.05,(7,11)，得Pt0.05/2,8，得PZ0.001/2，得P0.05作出无统计学意义的“阴性”结论时，研究者则面临着犯第类错误的可能性，应当考虑是否总体间的差异确实存在，有可能由于检验效能不足而未能把总体中确有的差异反映出来。近年来，许多国际会议对于假设检验中P0.05作出的“阴性”结论，应附有第类错误概率为据，因而有必要介绍其计算方法。,51,1.一组样本资料t检验的功效,例6-13计算例6-1检验的功效1-。假定根据现有知识可以取=5月，=0.5月,单侧Z=1.645,由标准正态分布表查-1.045所对应的上侧尾部面积，得到=0.8519，于是1-=0.1481。说明该检验功效太小，即发现=0.5个月的差别的机会只有14.81%。,Z是负值时，0.5上侧尾部面积为=1-x=1-0.1481=0.85191-=0.1481,52,2.两组独立样本资料t检验的功效,例6-14计算例6-4检验的功效1-。假定根据现有知识可以取=1.5mm，=1mm,Z=1.96,n1=20,n2=34,上侧尾部面积为=x=0.34301-=0.6570,由标准正态分布表查0.4057所对应的上侧尾部面积，得到=0.3430，于是1-=0.6570。说明该检验功效偏小，即发现=1mm的差别的机会仅有65.70%。,53,3.二项分布两组独立样本资料Z检验的功效,54,例6-15试计算例6-9中检验的功效。假定根据现有知识可以取=0.20，1=0.76，2=0.96=(57+66)/(75+69)=0.854,由标准正态分布表查1.547所对应的上侧尾部面积，