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1. 对于H0只能说拒绝与不拒绝,而对H1只能说接受。2. P≤α,则拒绝H0 ,接受H1 ,差异有统计学意义,可认为……不同或不等。3. Pα,则不拒绝H0 ,差异无统计学意义,尚不能认为……不同或不等。 4. 应事先确定α。选α=0.05只是一种习惯,而不是绝对的标准。 假设检验的基本原理: 抽样误差所致 P0.05 (来自同一总体) ? 假设检验回答 本身存在差别 P0.05 (来自不同总体) 两均数两率不等 二、假设检验的基本步骤 1.建立假设检验和确定检验水准 H0(无效假设):μ=μ0 H1(备择假设 ):μ≠μ0(双侧检验) 检验水准:在实际工作中一般取0.05。它确定了小概率事件的标准,即规定了概率不超过α就是小概率事件。 μμ0(单侧检验) μμ0 (单侧检验) α=0.05 例如:要比较经常参加体育锻炼的中学男生心率是否低于一般中学男生的心率,就属于单侧检验。 H1: μ≠μ0,双侧,μμ0与μμ0都有可能 H1: μμ0,单侧 H1: μμ0,单侧 单、双侧检验 单双侧问题要由专业知识确定 2.选择检验方法和计算统计量 根据资料的类型和分析目的选择适当的检验方法,并根据选择的方法计算相应的统计量。 3.确定概率P值和作出统计推断 样本统计量值的概率P 样本统计量值的概率P 用P值与检验水准α进行比较,根据比较结果作出统计推断。 检验水准α确定的P值 样本统计量值的概率P 检验水准α确定的P值 样本统计量值的概率P P≤ α,则拒绝H0,接受H1 P α,则接受H0,拒绝H1 检验水准α确定的P值 关于假设检验的几个观点 * * 流行病与卫生统计学教研室 金英良 本章主要内容: 第一节 均数的抽样误差与标准误差 第二节 总体均数的估计 第三节 假设检验的意义和步骤 第一节 均数的抽样误差与标准误差 假定某年某地所有13岁女学生身高服从总体均数μ=155.4cm,总体标准差σ=5.3cm的正态分布N(155.4,5.32)。随机抽取30人为一个样本(n=30),并计算样本的均数和标准差,共抽取100次,可以得到100份样本,每份样本可以计算相应的均数和标准差。 1. 156.7 5.16 158.1 5.21 155.6 5.32 99. 154.6 5.15 100. 156.6 5.25 μ=155.4cm σ=5.3cm X S 一百个样本 抽样误差(smpling error) 这种由抽样造成的样本统计量与总体参数之间的差异成为抽样误差. 总体 样本 随机抽样 统计量 参 数 只要有个体变异和随机抽样研究,抽样误差就是不可避免的。 若从正态总体N(μ, σ 2)中,反复多次随机抽取样本含量固定为n的样本,那么这些样本均数 也服从正态分布。样本均数 的总体均数仍为μ,样本均数的标准差为 ,其计算公式为: 中心极限定理 SAMPLE 1:x11 x12 x13 x14...x1n SAMPLE 2:x21 x22 x23 x24...x2n SAMPLE k:xk1 xk2 xk3 xk4...xkn 原始 总体 μ k个样本均数的频数分布图 标准误(standard error,SE) 样本均数的标准差。 它反映了来自同一总体的样本均数之间的离散程度以及样本均数和总体均数的差异程度,即均数的抽样误差的大小。 统计上用标准误来衡量抽样误差的大小! 由于在实际工作中,总体标准差σ往往未知,而是用样本标准差S来代替σ,故只能求得样本均数标准误的估计值S X ,其计算公式为: 估计 例 4.1 某市随机抽查成年男子140人,得红细胞均数4.77×1012/L,标准差0.38×1012/L,计算其标准误。 第二节 总体均数的估计 1.统计推断(statistical inference)在总体中随机抽取一定数量观察单位作为样本进行抽样研究,然后由样本信息推断总体特征,这一过程称为统计推断。 一、可信区间的概念 统计推断 参数估计 假设检验 点估计 区间估计(可信区间) 2.参数估计(parameter estimation)是指由样本统计量估计总体参数,是统计推断的一个重要内容。 (1)点估计(point estimation) 用样本统计量直接作为总
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