假設(shè)檢驗ppt課件(2)(已修改)
2025-01-29 05:07 本頁面
【正文】 統(tǒng)計描述 統(tǒng)計推斷 指標(biāo)描述 圖表描述 參數(shù)估計 假設(shè)檢驗 統(tǒng)計分析 定量資料分析 的 t 檢驗 ? 英國統(tǒng)計學(xué) (1909)導(dǎo)出了樣本均數(shù)的確切分布，即 t分布。 ? t分布 的發(fā)現(xiàn)使小樣本的統(tǒng)計推斷成為可能，因而它被認(rèn)為是 統(tǒng)計學(xué)發(fā)展史上的里程碑之一 。 ? 以 t分布為基礎(chǔ)的檢驗稱為 t檢驗。 例 測得 25例某病女性患者的血紅蛋白 (Hb)，其均數(shù)為150(g/L)，標(biāo)準(zhǔn)差為 (g/L)。而該地正常成年女性的 Hb均數(shù)為 132(g/L)。問該病女性患者的 Hb含量是否與正常女性 Hb含量不同？ μ0 =132(g/L） μ )/()/(15 0LgSLgX??n=25 已知總體 未知總體 = ？ ? 目的：推斷病人的平均血紅蛋白 (未知總體均數(shù) ?)與正常女性的平均血紅蛋白 (已知總體均數(shù) ?0)間有無差別 μ =μ0 ？ ? 手頭樣本對應(yīng)的未知總體均數(shù) μ等于已知總體均數(shù) μ0， 差別僅僅是由于抽樣誤差所致； ? 除抽樣誤差外 ， 病人與正常人存在本質(zhì)上的差異 181321500 ???? ?X建立假設(shè) (在假設(shè)的前提下有規(guī)律可循 ) ? 零假設(shè) (null hypothesis)，記為 H0 ? H0： ?＝ 132，病人與正常人的平均血紅蛋白含量相等； ? 備擇假設(shè) (alternative hypothesis)，記為 H1 ? H1： ?≠132，病人與正常人的平均血紅蛋白含量不等。 ? 其中 H0假設(shè)比較單純、明確，在 H0 下若能弄清抽樣誤差的分布規(guī)律，便 有規(guī)律可循。而H1假設(shè)包含的情況比較復(fù)雜。因此，我們著重考察 樣本信息是否支持 H0假設(shè) （因為單憑一份樣本資料不可能去證明哪個假設(shè)是正確的，哪一個不正確）。 確定檢驗水準(zhǔn) ? (確定最大允許誤差 ) ? 設(shè)定檢驗水準(zhǔn)的目的就是確定拒絕假設(shè) H0時的最大允許誤差。醫(yī)學(xué)研究中一般取 ?= 。 ? 檢驗水準(zhǔn)實際上確定了小概率事件的判斷標(biāo)準(zhǔn)。 選定檢驗方法計算檢驗統(tǒng)計量 (計算樣本與總體的偏離 ) ? 統(tǒng)計量 t表示，在標(biāo)準(zhǔn)誤的尺度下，樣本均數(shù)與總體均數(shù) ?0的偏離。這種偏離稱為 標(biāo)準(zhǔn) t離差 。 nsXt0???? 根據(jù)抽樣誤差理論，在 H0假設(shè)前提下，統(tǒng)計量 t服從自由度為 n1的 t分布，即 t值在 0的附近的可能性大，遠(yuǎn)離 0的可能性小，離 0越遠(yuǎn)可能性越小。 ? t值越小，越利于 H0假設(shè) t值越大，越不利于 H0假設(shè) 45 13 215 00 ????? nsXt ?計算概率 P(與統(tǒng)計量 t值對應(yīng)的概率 ) ? 在 H0成立的前提下，獲得現(xiàn)有這么大的標(biāo)準(zhǔn) t離差以及更大離差 的可能性。 P=P(|t|≥ ) ？ 按 ? =251=24查附表 2t界值表 t t 0 附表 2 t 界值表 概 率， P 單側(cè) 0 . 2 5 0 . 2 0 0 . 1 0 0 . 0 5 0 . 0 2 5 0 . 0 1 0 . 0 0 5 0 . 0 0 2 5 0 . 0 0 1 0 . 0 0 0 5 自由度 ? 雙側(cè) 0 . 5 0 0 . 4 0 0 . 2 0 0 . 1 0 0 . 0 5 0 . 0 2 0 . 0 1 0 . 0 0 5 0 . 0 0 2 0 . 0 0 1 1 1 . 0 0 0 1 . 3 7 6 3 . 0 7 8 6 . 3 1 4 1 2 . 7 0 6 3 1 . 8 2 1 6 3 . 6 5 7 1 2 7 . 3 2 1 3 1 8 . 3 0 9 6 3 6 . 6 1 9 2 0 . 8 1 6 1 . 0 6 1 1 . 8 8 6 2 . 9 2 0 4 . 3 0 3 6 . 9 65 9 . 9 2 5 1 4 . 0 8 9 2 2 . 3 2 7 3 1 . 5 9 9 3 0 . 7 6 5 0 . 9 7 8 1 . 6 3 8 2 . 3 5 3 3 . 1 8 2 4 . 5 4 1 5 . 8 4 1 7 . 4 5 3 1 0 . 2 1 5 1 2 . 9 2 4 4 0 . 7 4 1 0 . 9 4 1 1 . 5 3 3 2 . 1 3 2 2 . 7 7 6 3 . 7 4 7 4 . 6 0 4 5 . 5 9 8 7 . 1 7 3 8 . 6 1 0 5 0 . 7 2 7 0 . 9 2 0 1 . 4 7 6 2 . 0 1 5 2 . 5 7 1 3 . 3 6 5 4 . 0 3 2 4 . 7 7 3 5 . 8 9 3 6 . 8 6 9 6 0 . 7 1 8 0 . 9 0 6 1 . 4 40 1 . 9 4 3 2 . 4 4 7 3 . 1 4 3 3 . 7 0 7 4 . 3 1 7 5 . 2 0 8 5 . 9 5 9 7 0 . 7 1 1 0 . 8 9 6 1 . 4 1 5 1 . 8 9 5 2 . 3 6 5 2 . 9 9 8 3 . 4 9 9 4 . 0 2 9 4 . 7 8 5 5 . 4 0 8 8 0 . 7 0 6 0 . 8 8 9 1 . 3 9 7 1 . 8 6 0 2 . 3 0 6 2 . 8 9 6 3 . 3 5 5 3 . 8 3 3 4 . 5 0 1 5 . 0 4 1 9 0 . 7 0 3 0 . 8 8 3 1 . 3 8 3 1 . 8 3 3 2 . 2 6 2 2 . 8 2 1 3 . 2 5 0 3 . 6 9 0 4 . 2 9 7 4 . 7 8 1 10 0 . 7 0 0 0 . 8 7 9 1. 372 1 . 8 1 2 2 . 2 2 8 2 . 7 6 4 3 . 1 6 9 3 . 5 8 1 4 . 1 4 4 4 . 5 8 7 21 0 . 6 8 6 0 . 8 5 9 1 . 3 2 3 1 . 7 2 1 2 . 0 8 0 2 . 5 1 8 2 . 8 3 1 3 . 1 3 5 3 . 5 2 7 3 . 8 1 9 22 0 . 6 8 6 0 . 8 5 8 1 . 3 2 1 1
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