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《独立性检验的基本思想及其初中步应用》 教案
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课题:独立性检验的基本思想及其初步应用(第一课时)
教学目标:1、理解独立性检验的基本思想;
2、会从列联表、柱形图、条形图直观判断吸烟与患肺癌有关;
3、了解随机变量K2的含义。
教学重点:理解独立性检验的基本思想。
教学难点:1、理解独立性检验的基本思想;
2、了解随机变量K2的含义。
教学手段:多媒体课件。
教学方法:讲练结合。
教学过程:
引入:
问题:某医疗机构为了了解患肺癌与吸烟是否有关,进行了一次抽样调查,共调查了9965个成年人,其中吸烟者2148人,不吸烟者7817 人,调查结果是:吸烟的2148 人中49人患肺癌, 2099人不患肺癌;不吸烟的7817人中42人患肺癌, 7775人不患肺癌。
根据这些数据能否断定:患肺癌与吸烟有关?
从问题“吸烟是否与患肺癌有关系”引出独立性检验的问题,并借助样本数据的列联表,柱形图,和条形图的展示,使学生直观感觉到吸烟和患肺癌可能会有关系。
吸烟与肺癌列联表?患肺癌不患肺癌总计吸烟4920992148不吸烟4277757817总计9198749965
在不吸烟者中患肺癌的比重是 0.54%
在吸烟者中患肺癌的比重是 2.28%
说明:吸烟者和不吸烟者患肺癌的可能性存在差异,吸烟者患肺癌的可能性大。
通过数据和图表分析,得到结论是:吸烟与患肺癌有关。
但这种结论能否推广到总体呢?要回答这个问题,就必须借助于统计理论来分析。
独立性检验就是检验两个分类变量是否有关的一种统计方法:
用字母表示吸烟与患肺癌的列联表:
不患肺癌患肺癌合计不吸烟aba+b吸烟cdc+d合计a+cb+da+b+c+d样本容量 n=a+b+c+d
假设H0 : 吸烟与患肺癌没有关系。则吸烟者中不患肺癌的的比例应该与不吸烟者中相应的比例差不多,即:
作为检验在多大程度上可以认为“两个变量有关系”的标准 。
三、结论:
y1y2总计x1aba+bx2cdc+d总计a+cb+da+b+c+d2×2列联表
1)如果P(k10.828)= 0.001表示有99.9%的把握认为“X与Y”有关系;
2)如果P(k 7.879)= 0.005表示有99.5%的把握认为“X与Y”有关系;
3)如果P(k 6.635)= 0.01 表示有 99% 的把握认为“X与Y”有关系;
4)如果P(k 5.024)= 0.025表示有97.5%的把握认为“X与Y”有关系;
5)如果P(k 3.841)= 0.05 表示有 95% 的把握认为“X与Y”有关系;
6)如果P(k 2.706)= 0.10 表示有 90% 的把握认为“X与Y”有关系;
7)如果P(k≤2.706) , 就认为没有充分的证据显示“X与Y” 有关系。
用 K^2 统计量研究这类问题的方法称为独立性检验。
一般地,对于两个研究对象Ⅰ和Ⅱ,Ⅰ有两类取值,即类A和B(如吸烟与不吸烟);Ⅱ也有两类取值,即类1和2(如患病与不患病)。于是得到
下列联表所示的抽样数据:
类1类2总计类Aaba+b类Bcdc+d总计a+cb+da+b+c+d要推断“Ⅰ和Ⅱ有关系”,可按下面的步骤进行:
(1)提出假设H0 :Ⅰ和Ⅱ没有关系;
(2)根据2× 2列表与公式计算K^2 的值;
(3)查对临界值,作出判断。
由于抽样的随机性,由样本得到的推断有可能正确,也有可能错误。利用 K^2进行独立性检验,可以对推断的正确性的概率作出估计,样本量n越大,估计越准确。
四、应用举例:
例1.在500人身上试验某种血清预防感冒作用,把他们一年中的感冒记录与另外500名未用血清的人的感冒记录作比较,结果如表所示。问:该种血清能否起到预防感冒的作用?
?未感冒感冒合计使用血清258242500未使用血清216284500合计4745261000
五、作业:P21习题1.2的1、2和预习18页。
课后记:
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