第四讲 数值变量资料的统计推断 .ppt

第四讲;统计推断Statistical inference是用样本信息推论总体特征的过程。;一、参数估计;二、假设检验; ;统计理论表明：; 在实际工作中， 往往是用 来估计的，这时对正态变量 采用的不是 u 变换, 而是 t 变换，即: ; t 分布是一簇对称于0的单峰分布曲线。 自由度 （实际上是样本含量 n-1）越小，曲线越扁平，随着自由度的增大，t分布曲线逐渐逼近标准正态曲线。 t 分布主要用于总体均数的区间估计和 t 检验。;三、总体均数的估计(参数估计) 参数估计有两种方法： 点估计和区间估计 1. 点估计（point estimation）以样本统计量直接 估计总体参数。未考虑抽样误差的存在。即： μ 2.区间估计（interval estimation）以预先给定的概率估计总体参数???哪个范围内的估计方法称为区间估计。;（1）σ已知时，按正态分布原理，用公式 估计总体均数的95%的置信区间。 （2）σ未知、且样本例数较小时，按t分布原理，估计总 体均数的95%置信区间。 （3）σ未知，但样本例数 n 足够大时，按正态分布原理，估计总体均数95%置信区间。;区间估计（置信区间）例9-13 (P289);以14岁130例女孩计算指标：;四、假设检验的基本步骤 1. 建立检验假设：无效假设 H0 备择假设 H1 2. 确定检验水准： α=0.05 3. 选定检验方法和计算检验统计量 4. 根据自由度确定P值 5. 判定统计结果,定专业结论 ; 第四节 t 检验 和 u 检验 t 检验( t-test )的应用条件： 当样本例数较小（n30)，样本来自呈正态分布的总体，总体标准差未知。在做两个样本均数比较时，还要求两样本相应的总体方差相等（ ）。 一、样本均数与总体均数的比较 样本均数与总体均数比较的目的是推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数μ0是否有差别。;例 9-15 P 291;二、配对资料的比较 配对设计的均数的假设检验有三种情况： 1. 自身比较； 2. 同一样品用两种方法检验的结果； 3. 对成对设计的两个受试对象分别给予两种处 理，目的都是推断两种处理的效果有无差别。 统计量的计算公式为： ;例 问该药是否对高血压患者治疗前后舒张压 是否有影响？;三、 两个小样本均数的比较; 表 用两种不同蛋白质含量饲料喂养 大鼠后体重增加的克数 高蛋白组 134 146 104 119 124 161 107 83 113 129 97 123 低蛋白组 70 118 101 85 107 132 94 1.建立检验假设，定检验水准： α=0.05　　　　 2. 计算t 值：;3. 定P值： t = 1.89 4.定结果: 在α=0.05的水准上, 接受H0 , tt0.05,172.11, ∴P0.05, 差别无显著性，不能认为两种饲料对大白鼠有影响。 ; U 检验（U-test)