数值变量资料的统计分析-统计推断.ppt

主要内容 学习目标 1.说出抽样误差的概念 2.记住标准误计算公式并能说出公式的含义 3.描述t分布的特征及应用 4.说出参数估计的含义及方法 5.描述均数检验t检验和u检验的方法 统计推断 statistical inference 一 均数的抽样误差 1.抽样试验 抽样试验(n=5) 抽样试验(n=10) 抽样试验(n=30) 1000份样本抽样计算结果 3个抽样实验结果图示 抽样实验小结 2.中心极限定理( central limit theorem) 二 t分布 t分布曲线 t分布曲线 t分布曲线下面积 三 总体均数的估计 1.总体均数的估计 (3). 大样本总体均数的可信区间 2.可信区间的解释 四 均数的假设检验 1.样本均数与总体均数的比较 实 例 根据专业知识确定单、双侧检验 2.配对资料的比较 2.配对资料的比较—方法 例： 两法测定12份尿铅含量的结果 两法测定结果的比较 3.两样本均数的比较 实 例 4.大样本均数比较的u检验 5.假设检验的步骤及有关概念 假设检验的步骤 Ⅰ型错误和Ⅱ型错误 通常情况下Ⅱ型错误未知 假设检验注意事项 2.6314 1.34 -- -- 合 计 0.0225 -0.15 0.92 0.77 12 0.1521 -0.39 1.45 1.06 11 0.0361 -0.19 1.83 1.64 10 0.6724 0.82 1.24 2.06 9 0.0016 0.04 5.41 5.45 8 0.5184 0.72 4.44 5.16 7 0.2401 0.49 4.00 4.49 6 0.0196 -0.14 3.81 3.67 5 0.0400 -0.20 3.43 3.23 4 0.7569 0.87 1.88 2.75 3 0.0196 -0.14 3.04 2.90 2 0.1521 -0.39 2.80 2.41 1 差值(d ) 常规法 简便法 尿铅含量(μmol.L－1) 样品号 完全随机设计(completely random design) ：把受试对象完全随机分为两组，分别给予不同处理，然后比较独立的两组样本均数。各组对象数不必严格相同。 目的：比较两总体均数是否相同。 条件：假定资料来自正态总体，σ12=σ22 两样本均数比较时当每组样本量大于30(或50)时，可采用u检验；但只是近似方法。 优点：简单，u界值与自由度无关， u0.05＝1.96， u0.01＝2.58 总体间差异： 1. 个体差异，抽样误差所致； 2. 总体间固有差异 判断差别属于哪一种情况的统计学检验，就是假设检验(test of hypothesis)。 t检验是最常用的一种假设检验之一。 小概率思想: P0.05(或P0.01)是小概率事件。在一次试验中基本上不会发生。 P≤α(0.05) 样本差别有统计学意义；P α(0.05) 样本差别无统计学意义 1、建立假设与确定检验水准(α) H0: μ1＝μ2 无效假设(null hypothesis) H1: μ1≠μ2 备择假设(alternative hypothesis) 检验水准(level of a test)：α=0.05(双侧) 2、选定方法和计算统计量： 根据统计推断目的、设计、资料组数、样本含量、等选择方法。如两组小样本比较用t检验、大样本比较u检验、方差齐性检验用F检验。 3、确定P值，作出判断 P≤α(0.05) 样本差别有统计学意义； P α(0.05) 样本差别无统计学意义 拒绝H0 不拒绝H0 真实结果 H0成立 Ⅰ型错误 a 推断正确(1－a ) H0不成立 推断正确(1－b) Ⅱ型错误b 由样本推断的结果 (1－b)即把握度(power of a test):两总体确有差别，被检出有差别的能力 (1－a)即可信度(confidence level):重复抽样时，样本区间包含总体参数(m)的百分数 对于一般的假设检验， a定为0.05(或0.01)，b的大小取决于H1。通常情况下，比较总体间有无差异