2025年生物统计学中的假设检验方法.pdfVIP

长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。——李白

生物统计学中的假设检验方法

生物统计学是研究生物学现象的统计方法，是生物学研究的基

础。假设检验是生物统计学中常用的统计分析方法之一，在生物

学研究中扮演着至关重要的角色。本文将介绍生物统计学中的假

设检验方法、其原理和应用。

一、什么是假设检验？

假设检验（Hypothesistesting）是基于样本数据对总体或总体

参数的假设进行判断和决策的统计推断方法。在假设检验中，我

们首先提出一个原假设（nullhypothesis），也就是总体或总体参

数的某种情况或性质。然后我们去找到一些样本数据（sample），

根据这些样本数据，我们来计算一个统计量（teststatistic），比如

t值或F值。接着，我们根据该统计量和一些预设的显著水平

（significancelevel）去判断原假设是否成立。如果我们得出的统

计量超过了一定的显著水平，即我们预设的极小概率，则我们拒

绝原假设，否则我们接受原假设。

假设检验是一种重要的统计方法，至关重要的是，它能够帮助

我们确定某一种实验结果是有意义的还是无意义的，是因为随机

因素所致还是因为某一种大的趋势所致。在生物学研究中，假设

古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

检验能够帮助我们确定实验结果与总体或总体参数之间的关系，

例如，药物是否对人类有益，一种肿瘤治疗方法是否能够显著降

低通过标志物来检测出的患病率等。

二、假设检验的基本原理

要理解假设检验的基本原理，我们首先要了解一个重要的概念：

零假设（nullhypothesis）和备择假设（alternativehypothesis）。

零假设是一种默认的假设，我们在开始研究前就提出了一个关

于总体或总体参数的假设，采取一个极为保守的观点来面对问题。

通常我们将零假设记为H_0，例如，我们假设某种药物对人类没

有益处。

备择假设是与零假设相对应的假设，它是我们提出的真正想要

验证的假设。备择假设通常记为H_1，例如，我们想要验证某种

药物是否对人类有益。

在判断零假设是否成立时，我们根据一些样本数据得到了一个

统计量，并且计算出了该统计量的概率。这个概率称为p值（p-

天行健，君子以自强不息。地势坤，君子以厚德载物。——《周易》

value），它是原假设成立的条件下，样本数据出现所占的比率。

如果p值小于我们预设的显著水平，我们就可以决定拒绝零假设，

否则我们无法拒绝零假设。

三、假设检验的应用

假设检验在生物学研究中有着广泛的应用，下面我们将从两个

实际的例子中来说明。

1.学生t检验

假设有两个班级，班级A和班级B，我们想要比较班级A和班

级B的数学成绩的差异是否显著。我们可以采集两个班级各自的

前10个学生的数学成绩，并使用学生t检验来比较两个班级的数

学成绩是否存在显著差异。

在这个例子中，我们提出如下的原假设和备择假设：

H_0：班级A和班级B的数学成绩相同。

H_1：班级A和班级B的数学成绩不同。

子曰:“知者不惑，仁者不忧，勇者不惧。”——《论语》

我们可以将这个例子中的t检验过程概括如下：

1.计算两个样本的均值和标准差；

2.计算t统计量；