研究生医学统计学-假设检验的研究.ppt

正态近似法 如果二项分布的π或1-π不太小，则当n足够大时，即阳性数与阴性数都大于等于5时，近似地有 检验假设为： 当H0成立时，检验统计量为： 当n不太大时，需作连续性校正： 例5-5 某医院称治疗声带白斑的有效率为80%，今统计前来求医的此类患者60例，其中45例治疗有效。试问该医院宣称的疗效是否客观？ 1、建立检验假设，确立检验水准 2、计算统计量：根据资料类型和检验方法选择 3、确定P值，做出统计推断 按ν=∞查t 临界值表： （单侧）Z0.10, ∞ =1.2816 Z Z0.10，得P0.10 按α=0.05水准不拒绝H0，故可认为该医院宣称的有效率尚属客观。 四、单组Possion分布资料的假设检验 直接计算概率法 检验假设为： 当H0成立时，检验统计量为： 例5－6 某罕见非传染性疾病的患病率一般为15/10万，现在某地区调查1000人，发现阳性者2人，问此地区患病率是否高于一般。 2、计算统计量：根据资料类型和检验方法选择 在H0成立的前提下，所调查的1000人中发现的阳性数 X～P(0.15),则有 1、建立检验假设，确立检验水准 3、确定P值，做出统计推断 这表明在自然情况下，1000人中阳性数不低于2人属于小概率事件，故在α=0.05水准上，拒绝H0，接受H1 ，差别有高度统计学意义，可以此地区患病率高于一般。 正态近似法 当总体均数μ≥20时，Poisson分布近似正态分布。 当H0成立时，检验统计量为： 例5-5 某地十年前计划到2000年把孕产妇死亡率将到25/10万以下。2000年监测资料显示，该地区平均而言，每10万例活产儿孕产妇死亡31人。问该地区降低孕产妇死亡的目标是否达到？ 2、计算统计量：根据资料类型和检验方法选择 1、建立检验假设，确立检验水准 3、确定P值，做出统计推断 按ν=∞查t临界值表：(单侧) Z0.10, ∞ =1.2816 Z Z0.10，得P0.10 按α=0.05水准不拒绝H0，故可认为该地区达到了预定目标。 五、单组样本的符号秩和检验 参数：描述总体的指标称为参数。 参数统计：许多统计推断方法，要求来自总体分布型是已知的，在这种假设基础上，对总体进行统计推断（进行估计和检验）称为参数统计。 非参数检验：不依赖于总体分布类型，也不对总体参数进行统计推断的假设检验的方法称为非参数检验。 非参数统计的适用条件： 1、分布型未知 2、分布极度偏态 3、方差明显不齐时 4、等级资料 参数与非参数检验区别 参数检验所检验的是参数 非参数检验检验的是分布 非参检验的优缺点： 优点： 1、计算简单便于掌握。 2、应用范围广。 3、收集资料方便。 缺点： 1、适用于参数检验的资料用 非参数检验时降低检验效能。 2、犯第二类错误的概率加大。 非参数检验方法种类 秩和检验 游程检验 序贯检验 χ2 检 验 例5-6 已知某地正常人尿氟含量中位数为2.15mmol/L。今在该地某厂随机抽取12名工人测得尿氟含量(mmol/L)，结果见表5-1。问该厂工人的尿氟含量是否高于当地正常人？ 表5-1　12名工人尿氟含量(mmol/L)测定结果 9 1.04 3.19 10 1.22 3.37 11 2.42 4.57 8 0.84 2.99 7 0.57 2.72 6 0.47 2.62 5 0.37 2.52 4 0.27 2.42 -1 -0.03 2.12 2. 5 0.05 2.20 -2.5 -0.05 2.10 0 2.15 秩次 差值d 尿氟含量 * * 第五章 假设检验基础 第一节 假设检验的基本思想及步骤 第二节 单组样本资料的假设检验 第三节 假设检验的两类错误 青岛大学医学院 流行病与卫生统计教研室 吴义丽 讲师 第五章 假设检验基础 第一节 假设检验的基本思想及步骤 第二节 单组样本资料的假设检验 第三节 假设检验的两类错误 一、假设检验的概念： 一般科研程序： 统计上的假设检验: 　　假设检验亦称为显著性检验，是判断样本指标与总体指标或样本指标与样本指标之间的差异有无统计学意义的一种统计方法。 假说 验证 对假说作出结论 假设检验的原理： 假设检验的基本思想是反证法和小　　概率的思想。 反证法思想：首先提出假设（由于未经检验是否成立，　　所以称为无效假设），用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，拒绝它；如果可能性大，还不能认为它不成立。 小概率思想：是指小概率事件