6、假设检验幻灯片.pptVIP

(3) 确定p值，判断结果 以 查 t 界值表 0.025＜P＜0.05 按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。可认为该山区健康成年男子脉搏数高于一般成年男子脉搏数。 第五节 u 检验 根据数理统计的中心极限定理,不论变量X的分布是否服从正态分布,当随机抽样的样本例数足够大,样本均数服从正态分布 其中?为原来的总体均数, ?为总体标准差 　　　 为均数标准误 标准正态变量为 U 检验原理 当总体标准差?已知,或样本量较大(如n50)时 样本均数与总体均数比较、配对设计样本均数比较和两独立样本均数比较的假设检验,可以计算检验统计量u值 标准正态变量u的界值双侧时,　　　　　　 单侧时 所计算的统计量u值与这些界值比较,很容易确定P值和作出推断结论 u0.05/2 u0.01/2 u＜1.96 P＞0.05 差异无统计学意义 u≥1.96 P≤0.05 差异有统计学意义 u≥2.58 P≤0.01 差异有统计学意义 U 检验原理 成组设计的两样本均数比较的统计量u值计算中,两均数差的标准误为 统计量u值的计算公式为 U 检验——实例分析 例5-4 研究正常人与高血压患者胆固醇含量(mg%)的资料如下,试比较两组血清胆固醇含量有无差别。 正常人组 高血压组 U 检验——实例分析步骤 1.建立检验假设, 确定检验水平 　　　　,即正常人与高血压患者血清胆固醇值总体均数相同; 　　　　,即正常人与高血压患者血清胆固醇值总体均数不同; ?=0.05,双侧。 2.计算统计量u值 将已知数据代入公式,得 U 检验——实例分析步骤 3.确定P值, 作出推断结论 本例u=10.402.58,故P0.01,按?=0.05水准拒绝H0,接受H1,差异有统计学意义，可以认为正常人与高血压患者的血清胆固醇含量有差别,高血压患者高于正常人。 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，同时各对比组具有良好的组间均衡性,才能得出有意义的统计结论和有价值的专业结论。 第六节 t 检验中的注意事项 2. 检验方法的选用及其适用条件,应根据分析目的、研究设计、资料类型、样本量大小等选用适当的检验方法。 t 检验是以正态分布为基础的，资料的正态性可用正态性检验方法检验予以判断。若资料为非正态分布，可采用数据变换的方法，尝试将资料变换成正态分布资料后进行分析。 第六节 t 检验中的注意事项 3.双侧检验与单侧检验的选择 需根据研究 目的和专业知识予以选择。单侧检验和双侧检验 中的t值计算过程相同，只是t界值不同，对同一 资料作单侧检验更容易获得显著的结果。单双侧 检验的选择，应在统计分析工作开始之前就决 定，若缺乏这方面的依据，一般应选用双侧检 验。 第六节 t 检验中的注意事项 4.假设检验的结论不能绝对化 假设检验统计结论的正确性是以概率作保证的，作统计结论时不能绝对化。在报告结论时，最好列出概率 P 的确切数值或给出P值的范围，如写成0.02P0.05，同时应注明采用的是单侧检验还是双侧检验，以便读者与同类研究进行比较。当 P 接近临界值时，下结论应慎重。 第六节 t 检验中的注意事项 5.正确理解P值的统计意义 P 是指在无效 假设 H0 的总体中进行随机抽样,所观察到的等于 或大于现有统计量值的概率。其推断的基础是小 概率事件的原理,即概率很小的事件在一次抽样 研究中几乎是不可能发生的，如果发生则拒绝H0。 因此，只能说明有统计学意义的“显著性”，但是 不代表两个均数的差别很大 。 第七节 假设检验中两类错误 假设检验是针对H0，利用小概率事件的原理对总体参数做出统计推论。无论拒绝H0还是不拒绝H0，都可能犯错误。 第七节 假设检验中两类错误 当H0为真时，检验结论拒绝H0接受H1，这类错误称为第一类错误或Ⅰ型错误（type Ⅰ error），亦称假阳性错误 检验水准，就是预先规定的允许犯Ⅰ型错误概率的最大值 当真实情况为H0不成立而H1成立时，检验结论不拒绝H0反而拒绝H1，这类错误称为第二类错误或Ⅱ型错误（type Ⅱ error），亦称假阴性错误 第七节 假设检验中两类错误 概率大小用β表示，只取单侧，一般未知，在已知两总体差值d（如μ1-μ2）、和 n 时，才能算出 为了更好地理解两类错误的意义，以样本均数与总体均数比较的u 检验来说明 设H0: ? =? 0， H1: ? ＞ ?0 H0实际上是成立的，但由于抽样误差的存在，偶然得到较大的　值（