医学统计学假设检验原理与t检验PPT参考课件.ppt

假设检验(a) hypothesistest，1，整体，样本，整体参数，样本统计，抽样，统计推断，参数估计，假设检验，2大学生张三不骂人吗？4，是，很多调查结果：1998年在特定地点，成年男性的脉搏为72次/分钟。一位医生2018年在这个场所随机挑选了75名男子，脉搏平均为74.2次/分钟，标准差为6.5次/分钟。这片土地上成年男子的脉搏数是否与1998年不同？可以选择研究结果的结论(目前的假设)是什么？1，该地区成年男子的脉搏数与1998年没有差异2，该地区成年男子的脉搏数与1998年有差异5，两种假设的统计意义，抽样研究有抽样误差！全部平均值=72，样品1，样品2，6，1=72，样品1，样品2，样品3，全部1中的抽样，平均数量和72的差异是由抽样错误引起的，平均数量和72的差异是根本差异，7-嗯？-嗯？-嗯？必须推断74.2和72的差异是由取样错误引起的，还是由本质差异引起的。8，0=72，72，现在有两个符号分别表示前两个整体，0: 1998年大量调查结果：脉搏数的总体平均值(72): 2018年脉搏数的总体平均值，9，1:观察到的差异是取样误差引起的，11，在此情况下，零假设h0: = 0=72替代假设h1: 0=72，u=2.93，说明？-嗯？-嗯？12，样本计算的u值，p值示意图，统计的尾部区域，即p值，13，假设你理解两个方面：反证法思想，小概率原理，14，第二，假设测试的基本阶段，检验是否否定p 的前提是H0在成立的条件下，现在的情况不是小概率事件，没有充分的理由否定H0。做出不拒绝H0的决定。判断标准(小概率原理)，1 .如果p，则表示H0在成立的条件下获得当前情况的小概率事件，根据“小概率原理”，有充分的理由怀疑(拒绝)H0的真实性，从而否定(拒绝)H0，因此仅允许H1。16，假定检查的两类错误，检查的两类错误类错误(typeIerror):拒绝原始正确的H0，导致推断结论的错误。类ii错误(type error) :最初不拒绝错误H0，导致推断结论的错误。，17，18，假设检查中的两种类型的错误，第类错误的概率较小，第ii类错误的概率增大，同时减少这两种类型的错误，需要假定测试中的注意事项，假设测试结果正确20，两个值的比较为假设测试方法，21，一，单个样本数据的假设测试，测试为h0: =0，h1: 0(单侧测试 0或 0)大样本时，目的：样本的整体平均值对于由22、2、设计数据对组成的假设检验，对的实现主要是：(1)不同的源对：对象的两个特性相似的两个对象成对，同一对的两个对象分别接受不同的处理；(2)同一对象的两个部分分别接受不同的处理；或者，将相同的样品分成两个，分别接受不同的处理，23，检验假定H0:d=0，H1:d0，检验统计数据，分析点：分析每对的两个观察值之间的差异，差异的总平均值为0，24，3，两个独立样品的whh也就是说，如果两个样本表示的平均总数是否存在差异，25，H0:1=2，h 1336012 H0设置，则检验统计自由度=n1 n2-2，3，对两个独立样本数进行假设检验，26，26Satterthwaite近似t检验(t 检验)，30，案例1，目的：美泰宁对睡眠的影响组：40只体重相近的雄性小鼠，随机分为溶剂对照组和3个剂量组效果指标，睡眠者为1，睡眠者为0结果：睡眠者为0，即可从workspace页面中移除物件。即可从workspace页面中移除物件。即可从workspace页面中移除物件。即可从