假设检验新知识点

假设检验一、假设检验的概念统计推断包括两大方面的内容，其一为参数估计(如总体均数的估计)，另一方面，即假设检验（hypothesis test)。假设检验过去亦称显著性检验（significance test)。其基本原理和步骤用以下实例说明。例 为研究某山区成年男子的脉搏均数是否高于一般成年男子的脉搏均数。某医生在一山区随机抽查了 25名健康成年男子，求得其脉搏的均数为 742次分，标准差为60次分。根据大量调查，已知健康成年男子脉搏均数为72次分；能否据此认为该山区成年男子的脉搏均数高于一般成年男子的脉搏均数？本例可用下图表示。显然，本例其目的是判断是否0。从所给条件看，样本均数X与已知总体均数0不等，造成两者不等的原因有二：非同一总体，即#0；同一总体即=0，两个均数不相等的原因在于抽样误差。假设检验的目的就是要判断造成上面两个均数不等的原因是哪一个。也就是说，是解决样本均数代表性如何的问题。上例是，样本均数比已知总体均数大，有可能是由于抽样误差引起，也有可能是由于所调查的样本人群的生活环境、生活习惯、遗传或其他原因所致，如何判断呢，这就需要利用统计学方法-假设检验方法。假设检验也是统计分析的重要组成部分。(提问：统计分析包括参数估计和假设检验)下面我们以例题所提出的问题学习假设检验的基本步骤，同时学习样本均数与总体均数比较的t检验。假设检验一般都是有“名”的，比如t检验，大家要知道假设检验的命名通常是以所要计算的统计量来命名的，如t检验、F检验、X2检验等。后面有进一步介绍。二、假设检验的基本步骤建立检验假设（一)建立假设假设有两种： 一种是检验假设，常称无效假设，用 H0表示。这种假设的含义是假设两个指标(样本指标与总体指标、或两个样本指标)是相等的，它们的差别是由于抽样误差引起的。另一种是备择假设，常称对立假设，常用H1表示，是与H0相对立的假设，假设两个指标不相等，它们的差别不是由于抽样误差引起的，若无效假设被否决则该假设成立。在建立检验假设时，应当注意： 检验假设是针对总体而言，而不是针对样本；H0和 H1是相互联系、对立的假设，后面的结论是根据 HO和 H1作出的，因此两者不是可有可无，而是缺一不可；H0为无效假设，其假定通常是：某两个（或多个)总体参数相等，或某两个总体参数之差等于0；H1的内容反映出检验的单双侧。若H1假设为0或100时可用u检验；两样本方差比较可选用F检验、率的比较可选用u检验或x2检验。(四)确定P值从假设检验的整个逻辑推理过程可看出，P的含义是指从由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（如 t或u)的概率，可以简单地理解P的含义是H0成立的概率。(五)作出统计推断根据计算出的检验统计量，查相应的界值表即可得概率P。如上例，算得t1833，查表14-16，t界值表，先从横标目找到自由度24一行，1. 833在界值1.711与2064之间，相对应纵标目的单尾P值分别为005与0.025，得本例0025 P 005；余类推。将获得的事后概率P，与事先规定的概率检验水准进行比较而得出结论。一般来说，推断的结论应包含统计结论和专业结论两部分。统计结论只说明有统计学意义（statistical significance)或无统计学意义（statistical significance)，而不能说明专业上的差异大小。它必须和专业结论有机地相结合，才能得出恰如其分、符合客观实际的最终结论。若P，则结论为按所取的检验水准，拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义（统计结论)，可认为不同或不等（专业结论)。如例题得到0025P005，按所取检验水准005，则拒绝H0，接受H1，有统计学意义，可认为该山区健康成年男子脉搏均数高于一般健康成年男子。若Pa，则结论为按检验水准，不拒绝H。，无统计学意义（统计结论)，还不能认为不同或不等（专业结论)。P过去称“无显著性”，在文献中常用 NS（non- significantno- significant。)表示，也就是人们常说的“阴性结论”。注意：虽然否定之否定为肯定，但不拒绝H0不等于完全接受H。,此时，尚没有足够的证据认为H。成立。从决策的观点：可认为暂时“接受”它，或“阴性待观察”。下结论时，对H0只能说：拒绝（reject)或不拒绝（not reject)；而对 H1只能说：接受 H1，除此之外的其它说法均不妥当。三.计量资料的假设检验假设检验的具体方法，通常以选定的检验统计量来命名。如检验统计量t和u分别对应于t检验（ttest，亦称 Students ttest)和 u检验（utest，亦称 Ztest)。假设检验方法的选择应根据不同的资料类型和性质，研究的目的等来确定。实际应用时，应弄清各种检验方法的用途、适用条件和注意事项。前面我们学过，统计资料可分为计量资料、计数资料和等级资料三种，这三种不同类型的资料都有其相应的假设检验方法：计量资料：常用t检验(u检验)、F检验(方差分析)等；计数资料：X2检验等；等级资料：秩和检验。我们首先学习计量资料的假设检验。同样是计量资料，还有不同的检验方法，这主要是要根据具体的资料内容的研究目的来确定。一般来说，两均数比较用t检验，而两个以上均数的比较就必须用方差分析了。t检验的应用条件：当样本含量n较小时（如n 50，理论上要求样本取自正态总体，两小样本均数比较时还要求两样本总体方差相等。但在实际应用时，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰近似对称分布，则对结果亦影响不大。u检验的应用条件：样本含量n较大, 一般要求n50。其实，u检验和t检验都属同类，其方法步骤也基本相同，不同的地方仅在于确定P值时界值的选择。(一)样本均数与总体均数比较的t检验下面我们以例题提出的问题为例，学习假设检验的一般步骤方法、掌握样本均数与总体均数比较的t检验的过程。在例题中，某医生在一山区随机抽查了 25名健康成年男子，其脉搏的均数为 742次分，标准差为60次分，这是一个样本。而已知的一般健康成人脉搏均数72次分可作为总体均数。这是一个样本均数与已知总体均数比较的问题，故选用t检验方法。(有的同学会问，不是说总体均数一般为未知的吗？是的，但医学上也有一些数据比较稳定、经过长时间研究应用的常数，如医学正常值、理论值、标准值，这些有时可作为总体均数来应用。)建立检验假设，确定检验水准H0：=0，即山区成年男子平均脉搏数与一般成年男子相等H1：0，即山区成年男子平均脉搏数高于一般成年男子=005选定检验方法，计算检验统计量因该例为计量资料且 n=2550，故选用样本均数与总体均数比较的 t检验。 已知 X=742次分，S=60次分，按下式计算统计量： t=(X-)/sx=1.833确定P值按自由度=n-1=25-1=24查t界值表得：单侧t0.05,24=1.711; t0.01,24=2.492 t0.05,24=1.711t t0.01,24 故单侧0.01P0.05。统计推断，下结论因