7章t检验资料.ppt

1.建立假设检验，确定检验水准 H0： μ=μ0 ，该地难产儿与一般新生儿平均出生体重相同； H1： μ≠μ0 ，该地难产儿与一般新生儿平均出生体重不同； α=0.05。 将同质受试对象完全随机分入两组，接受两种不同的处理： 治疗组与对照组 新药组与传统药组 对两个组的均数差值进行检验：如果来源同一总体，则均数的差值主要由抽样误差所致。 4.公式（方差齐） （1）何谓方差齐？ （2）怎么判断？ 方差齐性检验 5、正确理解P值的统计意义 P值是指在H0成立的前提下，重复抽样，所观察到的等于或大于现有统计量值的概率。 P值的含义：拒绝H0接受H1时所冒的风险；如果P值越小，则表明拒绝拒绝H0所冒的风险越小，那么研究者就越愿意做这样的结论。P值越小，并不是说明两个总体间的差别越大。 只是表明越有理由拒绝H0接受H1，而不是表明差别越大； P值在0.05附近时要慎下结论； 6、假设检验和可信区间的关系 假设检验：样本是否来自于同一总体？ 可信区间：总体参数在哪里？ 在相同的α之下，若假设检验拒绝H0(p＝ α)，那么可信度为(1- α)的可信区间必然不包括总体参数； 反之成立。 可信区间和假设检验是对同一问题所作的不同结论，效果等价。 （1）H0成立，但由于样本的随机性，拒绝了原本正确的H0所犯的错误称第一类错误或Ⅰ型错误或拒真错误。犯第一类错误的概率记作α（0.05） （漏诊） （2）H0不成立，但由于样本的随机性，不拒绝原本错误的H0所犯的错误称第二类错误或Ⅱ型错误或受伪错误。犯第二类错误的概率记作β （误诊） I 型错误和 II 型错误图示 当P ≤? 而拒绝H0接受H1，要注意第一类错误出现； 当P ＞? 而不拒绝H0，要注意第二类错误的出现。 在一次抽样研究中，只可能犯两类错误中的一种，若要同时减少一类错误和二类错误，增大样本量是唯一的方法 小结 单个样本t检验、配对样本t检验、两独立样本t检验的应用条件和三步骤。 配对 一类错误和二类错误 第二节 方差不齐时两样本均数检验 一、两样本方差齐性检验 在正态分布情况下，检验统计量F值按下列公式计算 为较大的样本方差，　为较小的样本方差； 若样本方差的不同仅为抽样误差的影响，F值一般不会偏离1太远。查附表3（方差齐性检验用的F界值表）可得P值。 ν１＝n１-1， ν2= n２-1 例7-4 两组小白鼠分别饲以高蛋白和低蛋白饲料，4周后记录小白鼠体重增加量(g)如表7-3所示，问两组动物体重增加量的均数是否相等？ H0:?12＝?22，即高蛋白与低蛋白饲料喂养后小白鼠体重增加量的总体方差相同; H1:?12≠?22，即高蛋白与低蛋白饲料喂养后小白鼠体重增加量的总体方差不同; ?＝0.05。 计算检验统计量，对表的数据计算可得： 按公式计算 确定P值，作出统计推论。查附表3的F界值表， F0.05(11,12) ＝ 3.34 ，F F0.05(11,12)　，P 0.05，认为两组体重增加量的总体方差不等。 二、　检验　　 当两总体方差不等（方差不齐）时，两独立样本均数的比较，可采用 检验，主要有Satterthwaite法近似t检验、Welch法近似t检验和Cochran Cox法近似t检验。其中Cochran Cox法是对临界值校正 ；而Satterthwaite法和Welch法是对自由度进行校正。 检验的统计量的计算公式为 Cochran Cox法校正临界值 的公式为 式中 ， t’-test Satterthwaite法是统计软件中普遍使用的方法，其自由度校正公式为 根据自由度查t界值表,作出推断结论。 t’-test 对例7-4资料进行检验 H0：?1??2，即两种饲料小白鼠增重总体均数相同; H1：?1??2，即两种饲料小白鼠增重总体均数不相同; ??0.05 两总体方差不同，应选用t’ 检验 t’-test 确定P值，作出推断结论 按Satterthwaite法计算校正自由度,得 查t界值表得t0.05,12＝2.179, t 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t0.05,11＝2.201，t0.05,12＝2.179,再按公式计算 , P 0.05,结论同前。 t’-test 第六节 t 检验中的注意事项 1.假设检验结论正确的前提 作假设检验用的样本资料，必须能代表相应的总体，同时各对比