医学]总体均数的估计与假设检验课件

1、医学总体均数的估计与假设检验统计分析统计分析统计描述统计描述统计推断统计推断用统计指标、统计表和统用统计指标、统计表和统计图来描述资料的分析规计图来描述资料的分析规律及其数量特征律及其数量特征总体参数估计总体参数估计 假设检验假设检验医学总体均数的估计与假设检验统计推断统计推断（statistical inference）通过样本统计量信息推断相应总体参数的方法。通过样本统计量信息推断相应总体参数的方法。包括对总体参数的置信推断及参数间差异的假设检包括对总体参数的置信推断及参数间差异的假设检验。验。医学总体均数的估计与假设检验第三章第三章 总体均数的估计与假设检验总体均数的估计与假设检验医学总

2、体均数的估计与假设检验总体均数的估计总体均数的估计 抽样误差与标准误 t分布 参数的估计医学总体均数的估计与假设检验总体样本抽样SX、估计、一、抽样误差与标准误医学总体均数的估计与假设检验 由于个体变异的存在，在抽样研究中产生样本统计量之间，样本的统计量和总体参数之间的差异，称为抽样误差（sampling error）。 各种参数都有抽样误差抽样误差的定义医学总体均数的估计与假设检验正态总体=4.83=0.52xs 1. 4.58, 0.38 2. 4.90, 0.45 3. 4.76, 0.49 99. 4.87, 0.59100. 4.79, 0.39100个样本100份样本的均数和标准差

3、份样本的均数和标准差医学总体均数的估计与假设检验 将这100份样本的均数看成新变量值，按频数分布方法，得到这100个样本均数，形成的直方图见图4-1。图4-1 随机抽样所得100个样本均数的分布医学总体均数的估计与假设检验抽样实验小结抽样实验小结 从正态总体从正态总体N(,2)中抽取样本，获得均数中抽取样本，获得均数的分布仍近似呈的分布仍近似呈正态分布正态分布N(, 2/n) ； 从任意总体中随机抽样，当样本含量足够大从任意总体中随机抽样，当样本含量足够大时时(n60)，其样本均数的分布逐渐，其样本均数的分布逐渐逼近正态逼近正态分布分布； 样本均数之均数样本均数之均数的位置始终在总体均数的附的

4、位置始终在总体均数的附近；近； 随着样本含量的增加，样本均数的离散程度随着样本含量的增加，样本均数的离散程度越来越小，表现为样本均数的分布范围越来越来越小，表现为样本均数的分布范围越来越窄，其高峰越来越尖。越窄，其高峰越来越尖。医学总体均数的估计与假设检验 我们仿造标准差的计算公式，写出样本均数的标准差2()xn2()xxk变量值的标准差样本均数的标准差医学总体均数的估计与假设检验标准误的意义 标准误反映了标准误反映了样本均数间样本均数间的离散程度的离散程度，也反映了也反映了样样本均数与总体均数本均数与总体均数的差异。的差异。 大大，抽样误差抽样误差大大，用用 估计估计的可靠程度的可靠程度低低

5、； 小小，抽样误差抽样误差小小，用用 估计估计的可靠程度的可靠程度高高。xsxxsx医学总体均数的估计与假设检验Xn在例数n一定时，标准误的大小与标准差成正比；当总体中各观察值变异较小时，抽到的样本均数与总体均数相差较小；当总体中各观察值变异较大时，抽到的样本均数与总体均数相差较大，则抽样误差大。 而当总体一定时，标准误与样本含量的平方根成反比；样本例数n越大，标准误越小。说明我们可以通过增加样本含量来减少抽样误差的大小。医学总体均数的估计与假设检验 在研究工作时，由于总体标准差常常未知，可以利用样本标准差近似估计Xssn医学总体均数的估计与假设检验例：对某地成年男性红细胞数的抽样调查中，随机

6、抽取了例：对某地成年男性红细胞数的抽样调查中，随机抽取了100100名成年男性，调查得到其均数是名成年男性，调查得到其均数是5.385.381012/L1012/L，标准差为，标准差为0.440.441012/L1012/L，求其标准误。，求其标准误。 n=100 s=0.44 n=100 s=0.4410101212/L/L044.010044.0nssX（10101212/L/L）医学总体均数的估计与假设检验二、二、 t 分布（分布（t-distribution）医学总体均数的估计与假设检验u分布Xu),(2nN随机变量随机变量X XN N（ ， 2 2）u变换标准正态分布标准正态分布N

7、N（0 0，1 12 2）均数均数nXu标准正态分布标准正态分布N N（0 0，1 12 2）医学总体均数的估计与假设检验 在实际工作中，由于 未知，常用 s代替，此时 服从t分布（t-distribution）即： ,/xtnsn 1/xn 医学总体均数的估计与假设检验t 分布（分布（t-distribution） X1,X2,X3, N ( , 2 ) N (0,1 )u 分布分布X1,X2,X3, N ( , 2x )N (0,1 )Sxt 分布分布XXuXuXsXtSx x医学总体均数的估计与假设检验t t分布曲线分布曲线0.00.10.10.20.20.30.30.40.4-4-3-

8、2-101234tf(t)自由度为1的t分布自由度为9的t分布标准正态分布 t t 分布分布有如下性质：有如下性质：单峰分布，曲线在单峰分布，曲线在t t0 0 处最高，并以处最高，并以t t0 0为中心为中心左右对称左右对称与正态分布相比，曲线与正态分布相比，曲线最高处较矮，两最高处较矮，两尾部翘得尾部翘得高高 t t分布曲线是一簇曲线分布曲线是一簇曲线，其形态变化与自由度（，其形态变化与自由度（=n-1=n-1）的大小有关。随）的大小有关。随自由度增大，曲线逐渐接自由度增大，曲线逐渐接近正态分布；分布的极限近正态分布；分布的极限为标准正态分布。为标准正态分布。医学总体均数的估计与假设检验n

9、 标准正态分布曲线有一定的面积特点，标准正态分布曲线有一定的面积特点，t t分布也有一定的面积特点。分布也有一定的面积特点。n 由于由于t t分布是一簇曲线，曲线的高低与分布是一簇曲线，曲线的高低与自由度有关，要获得相同的外侧面积，其自由度有关，要获得相同的外侧面积，其界值点并不相同，因此，外侧面积为界值点并不相同，因此，外侧面积为的的t t界值点表示为界值点表示为t t, , ，其值的大小可查，其值的大小可查t t界值表。界值表。t分布的面积特点及界值分布的面积特点及界值医学总体均数的估计与假设检验t 界值表（附表界值表（附表1）1.8122.228-2.228tf (t)=10=10的的t

10、 t分布图分布图医学总体均数的估计与假设检验表示法表示法：双侧：双侧 单侧单侧 0 05 2./ ,t0 05.,t用用 途途：1. 总体均数置信区间的估计总体均数置信区间的估计 2. 用于用于t检验检验 自由度相同时，自由度相同时，P值值 ， t值值 P值相同时，自由度值相同时，自由度 ， t值值 自由度自由度 时，时， t值值=u值值医学总体均数的估计与假设检验三、总体均数的置信区间估计三、总体均数的置信区间估计参数估计参数估计 parameter estimation医学总体均数的估计与假设检验概念 用样本统计量估计总体参数称参数估计（parameter estimation） 是统计推

11、断的一个重要内容 常用的估计方法有两种： 点估计 置信区间估计医学总体均数的估计与假设检验点估计（point estimation） 概念：指用样本统计量直接作为总体参数的估计值 方法：直接用随机样本的均数 作为总体均数的估计值，即 ；用样本率p作为总体率的估计值，即 特点：方法简单；但未考虑抽样误差的大小；点估计的准确性很难评价xxp医学总体均数的估计与假设检验置信区间估计（置信区间估计（ confidence interval estimation） 又称可信区间估计，即按预先给定的概率又称可信区间估计，即按预先给定的概率(1 )， 估计未知总体参数的可能范围。这一范围称为参估计未知总体参

12、数的可能范围。这一范围称为参数的可信区间或置信区间数的可信区间或置信区间(confidence interval，CI)医学总体均数的估计与假设检验置信度置信度（ confidence level） 也称也称可可信度信度：估计正确的概率，可以是：估计正确的概率，可以是90%、95%，99% 等。置等。置信度越大，区间要求越宽信度越大，区间要求越宽 90%可写成可写成1-0.10，95%可写成可写成1-0.05，99%可可写成写成1-0.01， 0.10、0.05、0.01用用 表示，为估计表示，为估计错误的概率，错误的概率，（1- ）即表示置信度）即表示置信度。 一般情况下，置信区间选择一般情

13、况下，置信区间选择95%。置。置信度定位信度定位95%95%时，置信区间的大小就由抽样误差决定。时，置信区间的大小就由抽样误差决定。医学总体均数的估计与假设检验置信限（ confidence limit） 置信区间通常两个数值即置信区间通常两个数值即置信限置信限(confidence limit，CL)构成，构成， 较小的称为较小的称为置信下限置信下限（lower limit，L），）， 较大的称为较大的称为置信上限置信上限（upper limit，U）。）。 置信区间是指包括总体参数的范围，置信置信区间是指包括总体参数的范围，置信限是指范围的两个界限，置信区间的上下限是指范围的两个界限，置信

14、区间的上下限即为可信限。限即为可信限。医学总体均数的估计与假设检验总体均数置信区间的计算 已知时：已知时： 总体均数总体均数，95%的可信区间按下式计算：的可信区间按下式计算：1.961.96xxnn医学总体均数的估计与假设检验总体均数置信区间的计算 未知未知 n 较大时较大时(n100)，总体均数，总体均数 的的95%可信区间可信区间 n 较小时较小时(n100) ，总体均数，总体均数 的的95%可信区间可信区间(.,.)ssxxnn1 961 96.( ).( )(,)ssx tx tnn 005005医学总体均数的估计与假设检验例例 从某年某地从某年某地2020岁健康男大学生中抽得岁健康

15、男大学生中抽得110110名的一个样本名的一个样本, , 求得身高的均数为求得身高的均数为172.73cm, 172.73cm, 标准差为标准差为4.09cm, 4.09cm, 试估计试估计该地该地2020岁健康男大学生身高均数的岁健康男大学生身高均数的9595置信区间。置信区间。 39.011009.4nssX该地该地2020岁健康男大学生身高均数的岁健康男大学生身高均数的9595置信区间为置信区间为(171.97, 173.49) cm(171.97, 173.49) cm(172.73(172.731.961.960.39 , 172.730.39 , 172.731.961.960.3

16、9)0.39) =(171.97, 173.49) cm =(171.97, 173.49) cm医学总体均数的估计与假设检验例例 从某年某地从某年某地2020岁健康男大学生中抽得岁健康男大学生中抽得1111名的一个样本名的一个样本, , 求得身高的均数为求得身高的均数为172.25cm, 172.25cm, 标准差为标准差为4.09cm, 4.09cm, 试估试估计该地计该地2020岁健康男大学生身高均数的岁健康男大学生身高均数的9595置信区间。置信区间。 233.11109.4nssX该地该地2020岁健康男大学生身高均数的岁健康男大学生身高均数的9595置信区间为置信区间为(169.5

17、0, 175.00) cm(169.50, 175.00) cm =11-1=10=11-1=10，查，查t t界值表界值表, ,得得t t0.05/20.05/2（1010）=2.228=2.228(172.25(172.252.2282.2281.233, 172.251.233, 172.252.2282.2281.233)1.233)=(169.50, 175.00)=(169.50, 175.00)医学总体均数的估计与假设检验总体均数的总体均数的9595置信区间的含义置信区间的含义100100次抽样，可得到次抽样，可得到100100个置信区间，平均个置信区间，平均有有9595个置信区

18、间包括客观存在的总体均数，个置信区间包括客观存在的总体均数，只有只有5 5个置信区间未包括总体均数个置信区间未包括总体均数医学总体均数的估计与假设检验 医学总体均数的估计与假设检验四、假设检验(hypothesis test)医学总体均数的估计与假设检验10岁男孩为总体岁男孩为总体A=130cm,=7.5cm11岁男孩为总体岁男孩为总体B=140cm,=8.2cma2X=131.9cmn=10a1X=128.3cmn=10bX=138.2cmn=10H0:a1与与a2之差之差是抽样误差是抽样误差H1：b与与a2之差是之差是两不同年龄之差两不同年龄之差与抽样误差之和与抽样误差之和（本质之差）（本

19、质之差）医学总体均数的估计与假设检验 引起两个样本均数不相等的原因有两种可能引起两个样本均数不相等的原因有两种可能 ： 1 1、来自相同的总体，由于、来自相同的总体，由于抽样误差抽样误差所致；所致； 2 2、来自不相同的总体，由于、来自不相同的总体，由于本质差异本质差异所致。所致。 假设检验就是在这两者中作出决策的过程。假设检验就是在这两者中作出决策的过程。医学总体均数的估计与假设检验假设检验(hypothesis test) 假设检验的基本思想 假设检验的基本步骤 t检验和u检验 样本均数与总体均数比较 配对设计的两样本均数比较 完全随机化设计的样本均数比较 假设检验中应注意的问题医学总体均

20、数的估计与假设检验假设检验的基本思想假设检验的基本思想 亦称显著性检验（significane test） 它是利用小概率反证法的思想，从问题的对立面（ H0 ）出发间接判断要解决的问题（H1）是否成立，然后在H0成立的条件下计算检验统计量（test ststistic），最后获得P值（P-value）来判断。医学总体均数的估计与假设检验假设检验的步骤（1）1 1、建立检验假设，确定检验水准、建立检验假设，确定检验水准 （1 1）两种假设）两种假设 H H0 0: : 无效假设（无效假设（null hypothesisnull hypothesis） 差异由抽样差异由抽样误差所致，误差所致，=

21、0 0 H H1 1: : 备择假设（备择假设（alternative hypothesisalternative hypothesis）差异差异是由本质性差异引起，是由本质性差异引起，0 0（2 2）两侧检验：单侧，双侧）两侧检验：单侧，双侧（3 3）检验水准（显著性水平）（）检验水准（显著性水平）（level of testlevel of test） =0.05 =0.05 医学总体均数的估计与假设检验u与u0比较检验类型检验类型目的目的H0H1双侧检验双侧检验是否是否单侧检验单侧检验是否是否或是否或是否0uu0uu0uu0uu0uu0uu0uu0uu0uu医学总体均数的估计与假设检验2

22、 2、选择检验方法，计算检验统计量、选择检验方法，计算检验统计量 即计算样本与所假设总体的偏离情况 根据研究设计方法、统计推断的目的、资料根据研究设计方法、统计推断的目的、资料类型、样本含量和资料分布等选择适当的检类型、样本含量和资料分布等选择适当的检验方法，依据选择的方法公式计算相应的检验方法，依据选择的方法公式计算相应的检验统计量（验统计量（test statistictest statistic），如），如u u检验、检验、t t检验、检验、t t检验、检验、F F检验、检验、x x2 2检验等检验等假设检验的步骤（2）医学总体均数的估计与假设检验3 3、确定、确定P P值，作出统计推断

23、结论值，作出统计推断结论即与统计量即与统计量t t（u u、F F等）等）值对应的概率值对应的概率P P值：值：是指依据所计算的检验统计量确定是指依据所计算的检验统计量确定H H0 0成立成立的可能性大小，即确定在检验假设条件下由的可能性大小，即确定在检验假设条件下由抽样误差引起差别的概率。抽样误差引起差别的概率。统计推断应包括统计推断应包括统计结论统计结论和和专业结论专业结论两部分。两部分。假设检验的结论具有概率性。假设检验的结论具有概率性。假设检验的步骤（3）医学总体均数的估计与假设检验t t检验检验单样本单样本t t检验检验：样本均数与总体均数的比较：样本均数与总体均数的比较 成组成组t

24、 检验检验：两个：两个样本均数的比较样本均数的比较配对配对 t 检验检验 ：配对资料的比较配对资料的比较 t t检验和检验和u u检验检验u u检验：检验：适用条件：适用条件：大样本或已知总体标准差。大样本或已知总体标准差。 适用条件：适用条件：正态分布，总体方差齐同正态分布，总体方差齐同医学总体均数的估计与假设检验一、单样本一、单样本t t检验检验（one sample/group t-testone sample/group t-test）例例 某医生测量了某医生测量了3636名从事铅作业男性工人的血红名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其平均数为蛋白含量，算得其平均数为130.83g

25、/L130.83g/L，标准差，标准差25.74g/L25.74g/L，问从事铅作业工人的血红蛋白是否不，问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常男性平均值同于正常男性平均值140g/L140g/L？已知：总体均数已知：总体均数: :大量观侧得到的稳定值或理论值大量观侧得到的稳定值或理论值 0 0 。 样本均数：样本均数：医学总体均数的估计与假设检验1 1、建立检验假设，确定检验水准建立检验假设，确定检验水准2 2、计算检验统计量计算检验统计量t0:oH01:H05.001 3 0 8 31 4 02 1 3 82 5 7 43 6././xtsn 3 3、确定概率、确定概率 =n-1=36-

26、1=35,=n-1=36-1=35,查查t t界值表：界值表：t t0.05/20.05/2（3535）2.0302.030， t t0.02/20.02/2（3535）2.4382.438 2.030t2.438 2.030tP0.05P0.020.024 4、判断结果判断结果 按按 =0.05=0.05水准，拒绝水准，拒绝H H0 0，接受，接受H H1 1，有统计学意义，认为从，有统计学意义，认为从事铅作业工人血红蛋白含量与正常人不同事铅作业工人血红蛋白含量与正常人不同。医学总体均数的估计与假设检验1 1）自身配对自身配对：（1 1）同一受试对象给以某种处理前后的比较同一受试对象给以某种

27、处理前后的比较 目的：推断某种处理有无作用目的：推断某种处理有无作用（2 2）同一受试对象两个不同部位分别给以两种不同处同一受试对象两个不同部位分别给以两种不同处理的比较理的比较 目的：推断两种处理的效果有无差别目的：推断两种处理的效果有无差别（3 3）同一样品用两种方法（或仪器）检验的结果比较同一样品用两种方法（或仪器）检验的结果比较 目的：推断两种处理的效果有无差别目的：推断两种处理的效果有无差别2 2）异体配对：）异体配对： 不同受试对象配成对子，分别给以两种不同处理不同受试对象配成对子，分别给以两种不同处理 目的：推断两种处理的效果有无差别目的：推断两种处理的效果有无差别二、配对样本二

28、、配对样本t t检验检验医学总体均数的估计与假设检验配对资料的配对资料的t t检验公式检验公式nSdSdtdd/01nddSdS差数的均数差数的均数差数的标准差差数的标准差差数均数的标准误差数均数的标准误n 对子数对子数1)(22nnddSd医学总体均数的估计与假设检验例 为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同，随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解法和哥特里罗紫法测定其结果如下表第(1)(3)栏。问两法测定结果是否不同？医学总体均数的估计与假设检验两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果(%)编号(1)哥特里罗紫法(2)脂肪酸水解法(3

29、)差值d(4)=(2)(3)10.8400.5800.26020.5910.5090.08230.6740.5000.17440.6320.3160.31650.6870.3370.35060.9780.5170.46170.7500.4540.29680.7300.5120.21891.2000.9970.203100.8700.5060.3642.724医学总体均数的估计与假设检验配对样本t检验的基本思想 两同质受试对象配对分别接受两种不同处理。若两处理效应相同，即1=2，则1 - 2=0，因此可将此类资料看成是差值的样本均数 所代表的未知总体均数d与已知总体均数0的比较。d医学总体均数的

30、估计与假设检验 1.1.建立检验假设，确定检验水准建立检验假设，确定检验水准 H0： H1：2.2.计算统计量计算统计量t t值值 已知已知 05. 0则则0d0d10n12 724.niid210 8483.niid2 724 100 2724./.d 20 8483 2 724100 10879./.ds0 27247 9250 108710./t 9110医学总体均数的估计与假设检验3.3.确定确定P P值值 由由t t界值表得界值表得 t0.05/2,9 = 2.262, , t0.001/2,9 = 4.781本例本例t=7.925 t=7.925 t0.001/2,9 P0.001

31、 P0.0014.4.判断结果判断结果 在在 概率水平下拒绝概率水平下拒绝H H0 0，接受，接受H H1 1 ，可以认为，可以认为两法测两法测定结果不同定结果不同。05. 0医学总体均数的估计与假设检验三、两个样本三、两个样本t t检验检验（two-sample/group t-testtwo-sample/group t-test） 适用于完全随机设计两样本均数的比较， 完全随机设计： 将受试对象完全随机地分配到两组中，每组研究对象分别接受不同的处理，然后比较两组的平均效应。医学总体均数的估计与假设检验 分类：大样本（n60）小样本（n60） 两总体方差齐性（即 ）时，t检验 两总体方差不

32、齐时，t检验（Cochran and Cox法、Satterthwaite法）秩和检验2212医学总体均数的估计与假设检验方差齐性检验 由于存在着抽样误差，即使两总体方差相等，两样本方差也可能不同，所以要判断两总体方差是否具有齐性。 公式12121212210.05(,)220.05(,)0.05(,)0.05(,)()(),0.05,0.05,sFFsFFPFP较大较小值查F界值表F方差不齐F方差齐性医学总体均数的估计与假设检验已知已知 n1=7，x1=14.64，s1=1.63， n2=7，x2=12.74，s2=1.33. 查查F界值表，界值表，1=6， 2=6， 其界值为其界值为F0.

33、10(6,6)=4.28，1.480.10说明方差齐性。说明方差齐性。.sFs2212221 631 481 33医学总体均数的估计与假设检验 S1=90.41，n1=13；s2=9.23，n2=11 H0： H1： =0.05 P221222()90.4194.92()9.28sFs大小190.41s 1636.87X 113n 2179.72X 211n 29.28s 医学总体均数的估计与假设检验方差齐性时，方差齐性时，t t检验公式检验公式221nn2121XXSXXt)11(21221nnSScxx21XX 21xxS的标准误的标准误 2CS合并方差合并方差1111212222112n

34、nSnSnSC 11/212222212121nnnXXnXX医学总体均数的估计与假设检验12121212212122211221212122222111222121212211()1111()11/11()112XXccXXXXtSXXSnnXXnSnSnnnnXXXXnXXnnnnnnnSS为两样本均数之差的合并标准误；合并方差医学总体均数的估计与假设检验案例 例3-7 为研究国产四类新药阿卡波糖胶囊的降血糖效果，某医院用40名2型糖尿病病人进行同期随机对照试验。试验者将这些病人随机等分到试验组(用阿卡波糖胶囊)和对照组(用拜糖平胶囊)，分别测得试验开始前和8周后的空腹血糖，算得空腹血糖下

35、降值见表3-6，能否认为该国产四类新药阿卡波糖胶囊与拜糖平胶囊对空腹血糖的降糖效果不同？医学总体均数的估计与假设检验表表3-6 试验组和对照组空腹血糖下降值试验组和对照组空腹血糖下降值(mmol/L)试验组X1(n1=20)-0.70 -5.60 2.002.800.70 3.50 4.005.807.10-0.502.50-1.60 1.703.000.40 4.50 4.602.506.00-1.40对照组X2(n2=20)3.706.505.005.200.80 0.20 0.603.406.60-1.106.003.802.001.602.00 2.20 1.203.101.70-2.

36、00医学总体均数的估计与假设检验1 1、建立假设、建立假设, ,确定检验水准确定检验水准 122211221212122222121111112 0652 6250 6423 062 4220().XXtnSnSnnnnXXSSn 210:H211:H05. 02 2、计算统计量、计算统计量t t值值 已知已知 12 065.X 13 06.S 120n 22 625.X 2242.S 220n 则则2210.10(19,19)2223.061.602.42sFFs医学总体均数的估计与假设检验20 20 2 38 3 3、确定概率、确定概率 t=0.642 ， 0.05/2,382.024t0

37、5.0P4 4、判断结果、判断结果 在在 的概率水平下不拒绝的概率水平下不拒绝H H0 0；即尚不能认为两；即尚不能认为两胶囊对空腹血糖的降糖效果不同。胶囊对空腹血糖的降糖效果不同。 05. 0医学总体均数的估计与假设检验方差不齐的两样本t检验 CochranCox法 Satterthwaite 法 Welch法医学总体均数的估计与假设检验CochranCox法 公式112121222121222, 2,22xxxxXXtssnns ts ttss 医学总体均数的估计与假设检验 例3-8 在上述例3-7国产四类新药阿卡波糖胶囊的降血糖效果研究中，测得用拜糖平胶囊的对照组20例病人和用阿卡波糖胶

38、囊的试验组20例病人，其8周时糖化血红蛋白HbA1c(%)下降值如表3-7。问用两种不同药物的病人其HbA1c下降值是否不同？ XS表3-7 对照组和试验组HbA1c下降值(%)分 组n对照组201.461.36试验组201.130.70S S医学总体均数的估计与假设检验1 1、建立假设、建立假设, ,确定检验水准确定检验水准 210:H211:H05. 02 2、计算统计量、计算统计量t t值值 则则12222212121.461.130.9651.360.702011XXtssnn2210.05(19,19)222( )1.363.772.15( )0.70sFFs大小医学总体均数的估计与

39、假设检验3 3、确定概率、确定概率 t=0.965 ， 0.05/2,192.093t0.05P 4 4、判断结果、判断结果 在在 的检验水平下不拒绝的检验水平下不拒绝H H0 0, ,无统计学意义，即认为无统计学意义，即认为两组药物疗效相同。两组药物疗效相同。05. 0112120.05/2(19)2222, 20.05/222222.093,1.360.702.0932.09320202.0931.360.702020 xxxxts ts ttss t0.2/2,19=1.328, t0.40/2,19=0.861 0.20P0.40医学总体均数的估计与假设检验Satterthwaite法 公式1)(1)()(11)(22222121212222121221222222212121,2111nnsnnsnsnsnsnsssnsnsxxttxxxx医学总体均数的估计与假设检验1 1、建立假设、建立假设, ,确定检验水准确定