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医学统计学,第七章 t 检验,第一节 t 检验,假设检验是通过两组或多组的样本统计量的差别或样本统计量与总体参数的差异来推断他们相应的总体参数是否相同；医疗卫生实践中最常见的是计量资料两组比较的问题，如两种疗法治疗糖尿病的疗效比较；t检验 (one-sample t-test) 是用于计量资料两组比较的最常用的假设检验方法。, 25例糖尿病患者随机分成两组，甲组单纯用药物治疗，乙组采用药物治疗合并饮食疗法，二个月后测空腹血糖(mmol/L) 问两种疗法治疗后患者血糖值是否相同？,药物治疗,药物治疗合并饮食疗法,1,2,n1=12,=15.21,=10.85,n2=13,甲组,乙组,总体,样本,？,推断,t分布t 值与t分布的引入,X,0,N(,2),N(0,1),样本均数正态分布,观察值正态分布,t分布,标准正态分布,S代替,一、单个样本t 检验,又称单样本均数t检验(one sample t test),适用于样本均数与已知总体均数0的比较,比较目的是检验样本均数所代表的总体均数是否与已知总体均数0有差别。已知总体均数0一般为标准值、理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值。单样t检验的应用条件是总体标准未知的小样本资料( 如n t0.05，11，P F0.05(11,12)，P t0.05,12, P 0.05 ,差异有统计学意义,可认为两种饲料饲养后小白鼠增重的均数不同。,t-test,按Cochran & Cox法计算校正界值,先查t界值表 得t0.05,112.201，t0.05,122.179,再按公式计算 , P 0.05,结论同前。,t-test,第三节 t 检验中的注意事项,1. 假设检验结论正确的前提 2. 检验方法的选用及其适用条件 3. 双侧检验与单侧检验的选择 4. 假设检验的结论不能绝对化 5. 正确理解P值的统计意义 6. 假设检验和可信区间的关系,第四节 假设检验中两类错误,假设检验是针对H0，利用小概率事件的原理对总体参数做出统计推论。无论拒绝H0还是接受H0，都可能犯错误。,检验效能（power of a test）,也称把握度，表示当两总体确实有差别时，按规定的检验水准能发现其差别的能力。给定的检验水准值越小，出现类错误的概率越大，反之亦然。若要同时减小 和 ，可以通过增加样本量的方法实现。,小 结,1. t 检验是计量资料两均数比较的一种假设检验方法，包括单样本均数的t 检验、配对样本均数的t 检验、两独立样本均数的t 检验。 2. t 检验要求资料服从正态分布,且两总体方差相等。若两总体方差不等，可采用数据变换或 检验，也可以采用第十章的秩转换的非参数检验方法。,3.由两样本方差推断两总体方差是否相同的检验方法可用F 检验。 4.假设检验能够说明组间是否具有差别，而可信区间则能够说明差别有多大，帮助判断结果是否具有实际意义。两者可以结合使用。 5.检
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