假设检验的基本概念.pptVIP

单样本率比较，当不满足正态分布应用条件时，可根据二项分布的原理直接计算概率，无效假设成立时，阳性数为X的概率：例8-5：某医院用黄芪注射液和胎盘球蛋白进行穴位注射治疗小儿支气管哮喘病人，黄芪注射液治疗117例，有效103例；胎盘球蛋白治疗55例，有效49例。试比较两种疗法有效率差异有无统计学意义。解：基本原理与两样本均数u检验类同，在H0成立和大样本条件下，两样本率差值(p1-p2)近似服从均数为π1-π2=0，方差为的正态分布。0102两个率比较的u检验建立假设，确定检验水准H0：π1=π2，H1：π1≠π2α=0.05计算统计量u确定P值，做出结论u0.05/2=1.96，现|u|u0.05/2，故P0.05，按α=0.05检验水准接受H0，差异无统计学意义，尚不能认为两种疗法治疗小儿支气管哮喘的疗效有差别。两样本率比较及多个样本率比较，当不满足正态分布应用条件时，可采用?2检验或Fisher精确概率法，详见后面的?2检验章节。假设检验的基本概念南方医科大学生物统计系谭旭辉统计分析统计描述统计推断参数估计假设检验(hypothesistest)(significancetest)例8-1:通过以往大规模调查，某地新生儿头围均数为34.50cm，标准差为1.99cm，为研究某矿区新生儿发育状况，现从该矿区随机抽取新生儿55人，得头围均数为33.89cm，问该矿区新生儿总体均数与一般新生儿头围总体均数是否不同。1导致矿区新生儿头围均数与该地新生儿头围均数不等的原因2由于抽样误差导致3矿区的地理环境及生活条件等因素对新生儿头围的影响两种可能性都可能发生，如何抉择？差异来源H0：该矿区新生儿总体均数(μ)与一般新生儿头围总体均数(μ0)相同H1：该矿区新生儿总体均数与一般新生儿头围总体均数不同可考虑样本资料和哪一个假设有较大的矛盾来决定拒绝哪一个假设。一般考察样本资料是否与H0有较大的矛盾。两个假设所得u值因样本而异，但其绝对值多数情况下落在0附近。u的分布规律可由u界值表查出。H0成立时会怎样？根据样本均数抽样分布知识得~N(μ0,σ02/n)。01本例n=55,=33.89,μ0=34.50σ0=1.99，得u=-2.273当前状况如何，发生的可能性（P值）有多大？02P值：指在H0成立的假设前提下，出现当前检验统计量以及更极端情况的概率。查u界值表，当前u值以外的双侧尾部面积介于0.05和0.02之间，即0.05P0.02决策决策者需要事先规定一个可以忽略的小概率值α。如取0.05，那么上述P值可认为很小。即H0成立时，几乎不可能出现当前的状况。于是，面临两种抉择，一是认为H0是成立的，而当前的极端情况又恰好偶然发生了；二是怀疑H0的正确性，从而接受H1。根据小概率事件在一次抽样中不可能发生的原理我们通常选择后者。本例，可以认为该矿区新生儿总体均数与一般新生儿头围总体均数不同。当然，此时决策者也可能错误地拒绝H0，其犯错的最大概率为α。H0：μ=μ0（检验假设hypothesistobetested）（无效假设nullhypothesis）H1：μ≠μ0（备择假设alternativehypothesis）显著性水平：α=0.05建立假设、确定检验水准假设检验的基本步骤选用适当的检验方法并计算相应的检验统计量根据研究分析目的要求、设计方法、资料类型和各假设检验方法的应用条件检验统计量属于样本指标，是根据现有样本，在H0成立的假设前提下，选用不同公式计算出来的不同的检验方法要计算其相应的统计量，它们各自服从特定的概率分布P值系指在H0成立的假设前提下，出现当前检验统计量以及更极端情况的概率。若检验结果是P≤α，下差别有统计意义的结论。依据是：在H0成立的条件下，得到当前结果（遇到当前情形）的概率小于α，而小概率事件一般不可能在一次试验中发生，但现在却发生了，所以怀疑H0的正确性，于是决定拒绝H0，接受H1。此时，我们犯错误的概率最大仅为α。确定P值并作出推断结论≠μ0，≠）。不管是拒绝还是不拒绝H0，都有可能发生错误。结论一般包含统计结论和专业结论。