课件：医学统计推断.pptVIP

*******************医学统计推断医学统计推断是利用统计学原理，从样本数据中推断总体特征的科学方法。它在医学研究中扮演着至关重要的角色，为临床决策提供可靠的证据支持。统计推断的概述从样本推断总体统计推断是利用样本数据来推断总体特征的过程。参数估计与假设检验推断包括参数估计，即估计总体参数的值，以及假设检验，即检验关于总体参数的假设。应用于医学研究统计推断广泛应用于医学研究中，例如药物疗效的评估、疾病流行率的估计。假设检验与常见分布1假设检验假设检验是医学研究中常用的统计方法，用于检验关于总体参数的假设是否成立。2常见分布常用的统计分布包括正态分布、t分布、卡方分布和F分布，它们在假设检验中扮演着重要角色。3假设检验流程假设检验通常包含五个步骤：提出假设、确定检验统计量、计算P值、比较P值与显著性水平、做出结论。4P值P值代表在原假设为真的情况下，获得当前样本或更极端样本的概率。Z检验：均值的检验1Z检验的定义Z检验用于检验总体均值是否与已知的总体均值相等，假设总体方差已知。2Z检验的应用Z检验适用于样本量较大，总体方差已知的情况，例如大规模调查中的数据分析。3Z检验的步骤建立原假设和备择假设计算Z统计量确定临界值比较Z统计量和临界值得出结论假设检验的概念提出假设对总体参数进行假设，例如假设某种药物对疾病有效。收集数据收集样本数据，用于检验假设是否成立。计算统计量根据样本数据计算统计量，例如t统计量、z统计量。做出决策根据统计量和显著性水平，判断是否拒绝原假设。第一类错误和第二类错误在假设检验中，我们根据样本数据对总体参数做出判断。由于样本信息并非完整，判断结果可能存在错误。第一类错误指的是错误地拒绝了正确的原假设。第二类错误则是错误地接受了错误的原假设。1第一类错误也称为假阳性2第二类错误也称为假阴性显著性水平和检验功效显著性水平是指拒绝原假设的概率，通常用α表示，常见值为0.05。检验功效是指在原假设为假的情况下，正确拒绝原假设的概率，也称为检验效能，通常用1-β表示。选择合适的显著性水平和检验功效可以帮助研究者更好地控制犯错误的风险。例如，如果研究者想要确保在原假设为假的情况下能够有更大的把握拒绝原假设，那么可以选择更低的显著性水平或更高的检验功效。双侧检验和单侧检验双侧检验双侧检验检验原假设在两个方向上的偏离。例如，检验药物是否影响血压，无论升高还是降低血压都属于拒绝原假设的范围。单侧检验单侧检验检验原假设在特定方向上的偏离。例如，检验药物是否能降低血压，仅当血压降低时才拒绝原假设。T检验：均值的检验T检验的原理T检验是一种统计检验方法，用于比较两个样本的均值，确定它们之间是否存在显著差异。T检验的假设T检验假设数据服从正态分布，且样本的方差相等或近似相等。T检验的类型T检验包括单样本T检验、双样本T检验和配对样本T检验，根据数据类型选择相应的检验方法。T检验的应用T检验在医学研究中广泛应用，用于比较药物治疗效果、比较不同治疗组的疗效等。独立样本与配对样本的T检验独立样本T检验两个独立样本的均值比较，样本之间相互独立。配对样本T检验同一组对象的两个不同指标的均值比较，样本之间相互关联。数据分析两组数据是否来自相同总体？两种治疗方法的疗效是否有显著差异？方差分析比较多个样本均值方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异的统计方法。它可以帮助确定组间差异的显著性，并识别哪些组之间存在差异。检验组间差异通过分析组内方差和组间方差，方差分析可以检验多个组的平均值之间是否存在显著差异。它是一种强大而灵活的工具，适用于各种科学和医学研究。单因素方差分析1样本均值多个样本组的均值比较2方差分析检验组间差异是否显著3F检验比较组间方差和组内方差4显著性水平判断组间差异是否真实存在单因素方差分析是检验一个因素的多个水平对因变量的影响是否显著的方法，例如不同药物对血压的影响。其原理是将总体方差分解为组间方差和组内方差，通过比较两者的差异来判断因素对因变量是否有影响。方差分析常用的统计量是F统计量，通过F检验可以判断组间差异是否显著。多重比较与事后检验TukeysHSD用于比较多个组均值，控制整体的显著性水平。Scheffé检验更保守的检验方法，适用于事后检验多个组之间的所有可能比较。Bonferroni校正通过降低每个比较的显著性水平，来控制整体的显著性水平。线性回归：简单线性回归1回归模型描述两个变量之间线性关系2回归方程Y=β0+β1X3参数估