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第一节一种新的研究方法 概率的定义 一次试验中出现某事件e的机会大小称为事件e的概率 记为p e 条件概率 对于任意两个事件a和b 称事件a发生条件下事件b的发生概率为条件概率 记为p b a 常用的三种抽样分布 一 分布二 t分布三 f分布 均为连续型随机变量分布 分布只与自由度 即样本含量有关 3 84 7 81 12 59 p 0 05的临界值 2分布 chi squaredistribution 5 99 二 t分布 t distribution 随机变量xn m s2 标准正态分布n 0 12 z变换 均数 标准正态分布n 0 12 studentt分布自由度 n 1 s s 图4 2不同自由度下的t分布图 t分布的特征 以0为中心 左右对称的单峰分布 t分布曲线是一簇曲线 其形态变化与自由度的大小有关 自由度越小 则t值越分散 曲线越低平 自由度逐渐增大时 t分布逐渐逼近z分布 标准正态分布 当趋于 时 t分布即为z分布 t界值表 p279 附表2 1 812 2 228 2 228 t f t 10的t分布图 t分布曲线下面积 附表2 双侧t0 05 2 9 2 262 单侧t0 025 9单侧t0 05 9 1 833双侧t0 01 2 9 3 250 单侧t0 005 9单侧t0 01 9 2 821双侧t0 05 2 1 96 单侧t0 025 单侧t0 05 1 64 三 f分布 f分布的概率密度函数 f分佈是為了紀念著名的統計學家r a fisher 1890 1962 而得名 f分布曲线 f界值表 附表5f界值表 方差分析用 单侧界值 上行 p 0 05下行 p 0 01 5 f分布曲线下面积与概率 第七节小结 本章介绍了三个最常用的分布模型 离散型变量的二项分布 poisson分布以及连续型变量的正态分布1 如果每一次试验只有两种可能的结果 每次试验阳性结果的发生概率均为 阴性结果的发生概率均为1 那么 独立重复n次试验 发生阳性结果的次数x的概率分布称为二项分布 2 发生概率 或1 很小 而观察例数n很大时 二项分布近似于poisson分布 3 正态分布是一种很重要的连续型分布 很多医学现象都近似地服从正态分布 正态分布也是许多统计方法的理论基础 确定正态分布的两个参数 均数 标准差 为了应用方便常对任意一个正态分布随机变量x作z变换转换为标准正态分布 应用正态分布曲线下面积分布规律 可估计医学参考值范围 进行质量控制 和 1 均大于5时 二项分布近似于正态分布 20时 poisson分布近似于正态分布 检验统计
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