醫(yī)學(xué)]假設(shè)檢驗(yàn)liuya(已修改)
2025-01-16 06:15 本頁面
【正文】 假 設(shè) 檢 驗(yàn) Hypothesis Testing 劉 婭 流行病與為衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室 第三講 part two 統(tǒng)計分析 統(tǒng)計描述 統(tǒng)計推斷 集中趨勢 離散趨勢 參數(shù)估計 假設(shè)檢驗(yàn) 點(diǎn)估計 區(qū)間估計 一、假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想 二、假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟 三、 t 檢驗(yàn) 四、假設(shè)檢驗(yàn)的正確應(yīng)用 主要內(nèi)容 ? 在知道 A和 B總體的參數(shù)時 a1a2 抽樣誤差 a1b1 本質(zhì)差別 Example 1 ：紅細(xì)胞數(shù) ? 假如事先不知道 A和 B是不是同一個總體 ab 抽樣誤差 本質(zhì)差別 ？ A≠B A=B 假設(shè)檢驗(yàn) 例 某醫(yī)生隨機(jī)抽查 25名某病女性患者的 Hb， 求得 其均數(shù)為 150g/L， 標(biāo)準(zhǔn)差為 ， 已知正常女性 的平均 Hb含量為 132g/L。 問該病女性患者的平均 Hb 含量是否與正常女性的平均 Hb含量不同 ？ 0???? 已知總體 132g/L 0?樣本 n=25 1 5 0 g/L?X未知總體 ?? 某病女性患者 正常女性 造成樣本均數(shù) 與已知總體 不等的原因有二： ① 是同一總體 ， 即 ， 差異是由 抽樣誤差 造成的； ② 非同一總體 ， 即 ， 存在 本質(zhì)差異 。 X0?0???0???一、假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想 ? 提出一個假設(shè) H0 ? 如果假設(shè)成立，會得到現(xiàn)在的結(jié)果嗎？ 兩種： ? 得到現(xiàn)在結(jié)果的可能性很小 (小概率事件 ) ?拒絕 H0 ? 有可能得到現(xiàn)在的結(jié)果 (不是小概率事件 ) ?沒有理由拒絕 H0 反證法＋小概率原理 ? H0： ?＝ 132，病人與正常人的平均血紅蛋白含量相等； ? H1： ?≠132，病人與正常人的平均血紅蛋白含量不等。 二、假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟 第一步：建立假設(shè) 第二步：確定檢驗(yàn)水準(zhǔn) （ α ， size of a test ） α：檢驗(yàn)水準(zhǔn) ， 是預(yù)先規(guī)定的概率值，確定了小概率事件的標(biāo)準(zhǔn)。一般 α =。 根據(jù) H0有： 已知 n=25， =150g/L,s=,?0=132g/L 則： 45 13 215 00?????nsXt?X=24 第三步：計算統(tǒng)計量 第四步：確定 P值 ?根據(jù) α 、 υ 值 ， 查 t界值 表得 : ,24= ( | | 54 5 ) 5Pt ?? 0 v＝ 24 P值含義 ：從 H0假設(shè)的總體中進(jìn)行抽樣，獲得大于、等于現(xiàn)有統(tǒng)計量（ |t|=)的概率 ,可間接理解為 H0成立的概率。 小概率原理：在一次抽樣過程中是不會發(fā)生的。 ? 本例 P＜ ， 按 ?= ， 拒絕 H0， 接受 H1，樣本均數(shù) （ 150） 與總體均數(shù) （ 132） 之間的差別不是抽樣誤差引起的 ，
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