第05讲假设检验基础.ppt

* 多次重复检验问题 多个观察指标的多次重复检验问题 一个观察指标多次测量的重复检验问题 * 小结 1.假设检验的过程是：建立假设；选择检验方法，计算检验统计量；确定P值，得出结论。 2.假设检验的基本思想是：小概率事件在一次抽样中不太可能出现。 3.假设检验方法很多，每种方法均有相应的适用条件。综合考虑研究目的、设计类型、变量类型、样本含量等要素，才能选择合适的检验方法。 * u检验 资料 检验假设 应用条件 计算公式 大样本均数和总体均数比较 n30 两独立大样本均数比较 n1与n2均大于30 样本率与总体率的比较 np及n(1-p)均大于5 两独立样本率比较 两组np及n(1-p)均大于5 * 习题 1.两个样本均数比较，经t检验，差别有统计学意义时，P值越小，说明（ ） A.两样本差别越大 B.两总体均数差别越大C.越有理由认为两总体均数不同 D.越有理由认为两样本均数不同 E.拒绝H1犯错误的概率越小 2.两样本均数比较时，以下检验水准中第二类错误最小的是（ ） A.α=0.05 B. α=0.01 C. α=0.15 D.α=0.20 E. α=0.30 3.（ ）时，应做单侧检验 A.已知A药不会优于B药 B.已知A药优于B药 C.已知A药劣于B药 D.不知A药好还是B药好 E.以上答案都不对 * 4.某年级全体男女同学的平均血压作对比，要不要进行假设检验？ 5.为什么假设检验的结论不能绝对化？ 计量资料的统计推断 * 第七章 假设检验 * 假设检验（hypothesis test） 在数理统计上亦称显著性检验是对所估计的总体首先提出一个假设，然后通过样本数据去推断是否拒绝这一假设 科研数据处理的重要工具; 某事发生了： 是由于碰巧？还是由于必然的原因？统计学家运用显著性检验来处理这类问题 举例：上课迟到，买鸡蛋 * 假设检验的原因 由于个体差异的存在，即使从同一总体中严格的随机抽样，X1、X2、X3、X4、、、，不同。 因此，X1、X2 不同有两种（而且只有两种）可能： （1）分别所代表的总体均数相同，由于抽样误差造成了样本均数的差别。差别无统计学意义 。 （2）分别所代表的总体均数不同。差别有统计学意义。 * 假设检验的基本原理 已知健康成年男子的脉搏均数为72次/分。某医生在某山区随机调查25名健康男子，求得脉搏均数为74.2次/分，标准差6.5次/分。能否认为该山区的成年男子的脉搏均数高于一般成年男子的脉搏均数？ 样本均数和总体均数的差异有两种可能： 抽样误差所致, 有本质差异 n=25 * 利用反证法思想，假设是由于第一个原因，计算产生 的概率（P）。 若P较小，是小于或等于小概率事件的概率，即在一次抽样中一般不能发生，现在发生了，则有理由拒绝原假设 ，接受与之对立的假设。 若P不是很小，暂时接受原假设。 * 假设检验的一般步骤 ▲建立假设、确定检验水准 1．两种假设： (1)检验假设：又称无效假设、零假设、原假设，是从反证法思想提出的。 (2)备择假设：拒绝H0时而被接受的假设，与H0对立。有三种情况： 双侧检验 单侧检验 单侧检验 2．单、双侧的选择：由专业知识来确定。 3．检验水准：α，又称显著性水准，是小概率事件的概率。通常取0.05。 * ▲选定检验方法，计算检验统计量 根据资料类型和推断目的选用不同的检验方法。不同的检验方法有相应不同的检验统计量及计算公式。 所有检验统计量都是在H0 成立的条件下计算出来的，反映了抽样误差的大小，并且服从已知的分布。 例： 成立条件下 ， 则 用s代替σ，检验统计量为 * -2.064 1.692 2.064 0 ? =24 0.025 0.025 t0.05,24=2.064 P =P ( |t| ≥2.064 )=0.05 P=P(|t|≥1.692)＞0.05 * ▲确定P值，作出推断结论 1．P的含义：从规定的总体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的概率。根据检验统计量值，查相应的界值表，确定P值。 2