實驗設計與假設檢驗精簡(編輯修改稿)
2025-02-03 05:37 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 2 . 5 0 8 2. 8 1 9 3 . 1 1 9 3 . 5 0 5 3 . 7 9 2 23 0 . 6 8 5 0 . 8 5 8 1 . 3 1 9 1 . 7 1 4 2 . 0 6 9 2 . 5 0 0 2 . 8 0 7 3 . 1 0 4 3 . 4 8 5 3 . 7 6 8 … … … … … … … … … … … 3 5 0 . 6 8 2 0 . 8 5 2 1 . 3 06 1. 69 0 2 . 0 3 0 2 . 4 3 8 2 . 7 24 2 . 9 9 6 3. 3 40 3 . 5 91 結論 (根據(jù)小概率原理作出推斷 ) ? 在 H0成立的前提下出現(xiàn)現(xiàn)有差別或更大差別的可能性P(| t | ≥)小于 ，是小概率事件，即現(xiàn)有樣本信息不支持 H0。 ? 決策的標準為： ? 當 P≤? 時，拒絕 H0，接受 H1 ，有統(tǒng)計學意義 ? 當 P＞ ? 時，不拒絕 H0 ，無統(tǒng)計學意義 ? 本例 P＜ ，按 ? =，拒絕 H0，接受 H1，差別有統(tǒng)計學意義。認為該從事鉛作業(yè)男性工人的 Hb含量低于正常男性的 Hb含量。 假設檢驗的意義 ? 得到關于總體的結論 ? 本例假設檢驗的意義在于分辨 未知總體和已知總體是否為同一總體。 t 檢驗 ——計量資料 的 分析方法 ? 英國統(tǒng)計學家 (1908)導出了樣本均數(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，因而它被認為是 統(tǒng)計學發(fā)展史上的里程碑之一。 ? 以 t分布為基礎的檢驗稱為 t檢驗。 t 檢驗 一、一組樣本資料的 t檢驗 二、配對設計資料的 t檢驗 三、兩組獨立樣本資料的 t檢驗 兩組獨立樣本資料的方差齊性 樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較 ? 目的 :推斷該樣本是否來自某已知總體 ?0 ； 即樣本均數(shù)代表的總體均數(shù) ?與 ?0是否相等。 ? 總體均數(shù) ?0一般為理論值、標準值或經(jīng)大量觀察所得并為人們接受的公認值、習慣值。 H0： ?＝ 140， 即從事鉛作業(yè)的男性工人的血紅蛋白與正常成年男性平均值相等 H1： ?≠140， 即從事鉛作業(yè)的男性工人的血紅蛋白與正常成年男性平均值不等 α= （ 雙側 ） 按自由度 ν=35， 用絕對值查 t界值表 ， ， 35 ， 35 ， 所以 P， 按 α= ， 拒絕 H0， 接受 H1， 即可以認為從事鉛作業(yè)的男性工人的血紅蛋白低于正常成年男性 。 配對樣本資料的 t 檢驗 配對樣本 是指兩個樣本觀察值由于存在某種聯(lián)系而有一一對應關系的情況。 配對 t檢驗 是計量資料的差值樣本均數(shù)與差值總體均數(shù) 0的比較 配對設計的目的 ? 配對設計是研究者為了控制可能存在的主要的非處理因素 對觀察指標帶來的干擾 而采用的一種實驗設計方法。 ? 案例 某單位研究被霉菌污染的飼料對大白鼠體重的增加有無影響 ? 將 N只大白鼠用隨機分配于正常飼料組和被霉菌污染的飼料組 ， 飼食一個月后 ，稱量兩組大白鼠的體重 /體重增加值 ? 將大白鼠按同種系 、 同性別 、 同體重配為 n對 ， 并將每對中的兩只大白鼠用隨機的方法分配于正常飼料組和被霉菌污染的飼料組 ， 飼食一個月后 ， 稱量兩組大白鼠體重 /體重增加值 配對設計的形式 ? 自身配對 ? 同一對象接受兩種處理，如同一標本用兩種方法進行檢驗，同一患者接受兩種處理方法； ? 異體配對 ? 將條件相近的實驗對象配對，并分別給予兩種處理。 配對設計的檢驗假設與統(tǒng)計量 ? 若兩種處理的效應無差別，差值 d 的總體均數(shù) ?d應該為 0，故可將該檢驗理解為樣本均數(shù) d與總體均數(shù) ?d =0的比較 ? 差值均數(shù)的大小及其抽樣誤差反應因素的效應 例 某兒科采用靜脈注射人血丙種球蛋白治療小兒急性毛細支氣管炎。用藥前后患兒血清中免疫球蛋白 IgG(mg/dl)含量如表 61。試問用藥前后 IgG有無變化？ ⑴ 建立檢驗假設和確定檢驗水準 即用藥前后患兒血清中免疫球蛋白 IgG含量無變化 即用藥前后患兒血清中免疫球蛋白 IgG含量有變化 （ 雙側 ） ⑵ 計算統(tǒng)計量 代入公式得 ⑶ 確定 P值 推斷結論 查 t界值表 P ， 按 α= ， 拒絕 ， 接受 有統(tǒng)計意義。 可認為
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