【文章內容簡介】 題。雙側檢驗較保守和穩(wěn)妥。 (3)?：檢驗水準 ， 也稱顯著性水準 ， 它屬于 I型錯誤的范疇 。 ?是預先規(guī)定的概率值 ， 它確定了小概率事件標準 。 在實際工作中常取 ?=。 但并非一成不變 。 應根據變量和資料類型、設計方案、統(tǒng)計推斷的目的、方法的適用條件等選擇檢驗統(tǒng)計量。 所有檢驗統(tǒng)計量都是在 H0成立的前提條件下計算出來的。 P 值 ， 作出推斷結論 P 的含義是指從 H0規(guī)定的總體中隨機抽樣 ， 其檢驗統(tǒng)計量等于及大于現有樣本獲得檢驗統(tǒng)計量值的概率 。 根據獲得的事后概率 P， 與事先規(guī)定的概率 —?進行比較 ， 看其是否為小概率事件而得出結論 。 結論應包含統(tǒng)計結論和專業(yè)結論 。統(tǒng) 計 結 論 只 說 明 有 統(tǒng) 計 學 意 義(statistical significance)或無統(tǒng)計學意義 (no statistical significance)， 而不能說明專業(yè)上的差異大小 。 它必須同專業(yè)結論有機結合 ， 才能得出恰如其分 、 符合客觀實際的最終結論 。 若 P ≤ ? ， 結論為按 ?檢驗水準 ，拒絕 H0， 接受 H1， 有統(tǒng)計學意義 (統(tǒng)計結論 )。 可認為 …… 不同 ， …… 高于 …… (專業(yè)結論 )。 若 P＞ ?， 結論為按 ?檢驗水準 ， 不拒絕 H0， 無統(tǒng)計學意義 (統(tǒng)計結論 )。還不能認為 …… 不同 (專業(yè)結論 )。 P＞ ?過去稱 “ 無顯著性 ” ， 文獻中常用 NS(nonsignificant / no significance)表示 ， “ 陰性結果 ” 。 ① 雖然否定之否定為肯定 ， 但不拒絕 H0不等于接受 H0， 因此時證據不足。 可暫時 “ 接受 ” 它 ， 或 “ 陰性待診” 。 ② 下結論時 ， 對 H0只能說：拒絕或不拒絕；對 H1只能說：接受 H1。 二、 I型錯誤和 II型錯誤 表 3 1 0 可能發(fā)生的兩類錯誤 假設檢驗的結果 客觀實際 拒絕 H0 “接受” H0 H0成立 I 型錯誤 ( ? ) 推斷正確 (1 ? ? ) H0不成立 即 H1成立 推斷正確 (1 ? ? ) II 型錯誤 ( ? ) ?是預先規(guī)定允許犯 I型錯誤概率的最大值 ， 可取單尾亦可取雙尾 。 II型錯誤的概率大小用 ? 表示 , ? 只取單尾 ， ? 值的大小一般未知 ， 須在知道兩總體差值 ? (如 ?1??2等 )、 ?及 n 時 ， 才能算出 （ 圖 36） 。 1?? 稱檢驗效能 (power of a test)， 過去稱把握度 。 為當兩總體確有差異 ， 按檢驗水準 ?所能發(fā)現該差異的能力 。 1??只取單尾 。 ? 愈小 ， ? 愈大； ? 愈大 ， ? 愈小。 若要同時減小 ?和 ?， 唯一方法是增加樣本含量 n。 若重點減少 ?(如一般假設檢驗 )， 一般取 ?=； 若重點減少 ?(如方差齊性檢驗 ， 正態(tài)性檢驗等 )， 一般取 ?= 甚至更高 。 拒絕 H0， 只可能犯 I型錯誤 ， 不可能犯 II型錯誤； “ 接受 ” H0， 只可能犯II型錯誤 ， 不可能犯 I型錯誤 。 三、假設檢驗應注意的問題 組間應均衡，具有可比性，也就是除對比的主要因素 (如臨床試驗用新藥和對照藥 )外，其它可能影響結果的因素(如年齡、性別、病程、病情輕重等 )在對比組間應相同或相近。 配對設計計量資料：配對 t檢驗。 完全隨機設計兩樣本計量資料： 小樣本 (任一 ni≤60) 且方差齊，兩樣本 t檢驗；若方差不齊，近似 t?檢驗。 大樣本 (所有 ni＞ 60)， u檢驗。 “ 顯著性 ” 一詞的含義 差別有或無統(tǒng)計學意義 ， 過去稱差別有或無 “ 顯著性 ” ， 是對樣本統(tǒng)計量與總體參數或樣本統(tǒng)計量之間的比較而言 ， 相應推斷為：可以認為或還不能認為兩個或多個總體參數有差別。 因統(tǒng)計結論具有概率性質 ， 故 “ 肯定 ” 、 “ 一定 ” 、 “ 必定 ” 等詞不要使用 。 在報告結論時 ， 最好列出檢驗統(tǒng)計量的值 ， 盡量寫出具體的 P值或 P值 的 確 切 范 圍 ， 而 不 簡 單 寫 成P﹤ ， 以便讀者與同類研究進行比較或進行循證醫(yī)學時采用 Meta分析。 “ 顯著性 ” 與醫(yī)學 “ 顯著性” 統(tǒng)計 “ 顯著性 ” 對應統(tǒng)計結論 ， 醫(yī)學 “ 顯著性 ” 對應專業(yè)結論 。 統(tǒng)計結論有意義 ， 專業(yè)結論無意義， 最終結論沒有意義 ， 樣本含量過大或設計存在問題 。 統(tǒng)計結論無意義 ，專業(yè)結論有意義 ， 檢查設計是否合理、 樣本含量是否足夠 。 可信區(qū)間說明量的大小即推斷總體均數范圍 ， 假設檢驗推斷質的不同即判斷兩總體均數是否不等 。 可信區(qū)間可回答假設檢驗問題 ， 可信區(qū)間若包含了 H0 ， 按 ?水準 ， 不拒絕 H0；若不包含 H0 ， 按 ?水準 ， 拒絕H0 ， 接受 H1。 可信區(qū)間不但能回答差別有無統(tǒng)計學意義 ， 還能提示差別有無實際專業(yè)意義 （ 圖 37） 。 可信區(qū)間不能夠完全代替假設檢驗。 可信區(qū)間只能在預先規(guī)定概率 ?的前提下進行計算 ， 假設檢驗能獲得一較為確切的 P值 。 第七節(jié) 正態(tài)性檢驗 和兩樣本方差齊性檢驗 兩小樣本 t 檢驗：相應的兩總體為正態(tài)總體且兩總體方差相等 ， 即方差齊性； 配對 t 檢驗：每對數據差值的總體為正態(tài)總體 。 一、正態(tài)性檢驗 概率圖 (probabilityprobability plot)以實際累積頻率 (X )對被檢驗分布（如正態(tài)分布）的理論累積頻率 (Y )作圖（圖 38）； 分位數圖 (quantilequantile plot)以實際分位數 (X )對被檢驗分布（如正態(tài)分布）理論分位數 (Y )作圖（圖 39）； 如果實際值與理論值兩者吻合，則圖中散點幾乎都在一條直線上，可認為該資料服從正態(tài)分布。 （ 1） 對偏度和峰度各用一個指標評定 ， 其中以矩法 (method of moment，又稱動差法 )效率最高； （ 2） 僅用一個指標綜合評定 ， 其中W 檢驗法效率最高 ， 適用 n﹤ 100的資料； D 檢驗法效率也高 ， 不論樣本含量多少均適用 。 矩是利用數學上矩原理來檢驗偏度和峰度 。 偏度指分布不對稱的程度和方向 ，用偏度系數 (總體 :?1 樣本 :g1)衡量； 峰度指分布與正態(tài)曲線相比的冒尖或扁平程度 ， 用峰度系數 (總體 :?2 樣本 :g2)衡量 。 總體偏度系數 ?1=0為對稱 ， ?1﹥ 0為正偏態(tài) ， ?1﹤ 0為負偏態(tài)； 總體峰度系數 ?2=0為正態(tài)峰 ， ?2﹥ 0為尖峭峰 ， ?2﹤ 0為平闊峰 。 當同時滿足對稱和正態(tài)峰兩個條件時 ， 才能認為該資料服從正態(tài)分布 。 二、兩樣本方差齊性檢驗 第一個樣本方差既可能大于也可能小于第二個樣本方差，是雙側檢驗。公式規(guī)定以較大方差作分子， F必然大于 1，附表 3只給出不對稱 F 分布右側界值，實對應雙尾概率 P。 211122221() 1()nSFnS???????較大較小例 312 對例 38， 用 F檢驗判斷對照組和試驗組病人 8周時糖化血紅蛋白HbA1c(%)下降值總體方差是否不等 。 (1)建立檢驗假設 ， 確定檢驗水準 。 H0： H1： ?= 2221 ?? ＝2221 ?? ?(2)計算檢驗統(tǒng)計量 (3)確定 P值 ， 作出推斷結論 ﹥ =(20,19) P﹤ 按 ?= ， 拒絕 H0， 接受 H1， 有統(tǒng)計學意義 。 可認為對照組和試驗組病人 HbA1c(%)下降值總體方差不等 。 221 . 3 6 3 . 7 7 50 . 7 0F ??122 0 1 1 92 0 1 1 9??? ? ?? ? ?練 習 題 一、最佳選擇題 三、計算分析題 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 謝 謝 ! 大學課件出品 版權歸原作者所有 聯系 ： 910670854 如侵權，請告知，吾即刪 更多精品文檔請訪問我的個人主頁 附贈人生心語 人生太短，聰明太晚 人生太短，聰明太晚 (1) ? 我們都老得太快 卻聰明得太遲 ? 把錢省下來，等待退休后再去享受 ? 結果退休后，因為年紀大，身體差，行動不方便，哪里也去不成。錢存下來等養(yǎng)老，結果孩子長大了，要出國留學，要創(chuàng)業(yè)做生意，要花錢娶老婆，自己的退休金都被拗走了。 人生太短，聰明太晚 (2) ? 當自己有足夠的能力善待自己時，就立刻去做，老年人有時候是無法做中年人或是青少年人可以做的事，年紀和健康就是一大因素。小孩子從小就告訴他，養(yǎng)你到高中，大學以后就要自立更生，要留學，創(chuàng)業(yè)，娶老婆，自己想辦法，自己要留多一點錢，不要為了小孩子而活我們都老得太快卻聰明得太遲，我的學長去年喪妻。這突如其來的事故，實在叫人難以接受，但是死亡的到來不總是如此。學長說他太太最希望他能送鮮花給他，但是他覺得太浪費，總推說等到下次再買，結果卻是在她死后，用鮮花布置她的靈堂。這不是太蠢愚了嗎？！ ? 等到 ......、等到 .....，似乎我們所有的生命，都用在等待。 人生太短，聰明太晚 (3) ? 「等到我大學畢業(yè)以后，我就會如何如何」我們對自己說 ? 「等到我買房子以后！」 ? 「等我最小的孩子結婚之后！」 ? 「等我把這筆生意談成之后！」 ? 「等到我死了以后」 ? 人人都很愿意犧牲當下，去換取未知的等待；犧牲今生今世的辛苦錢，去購買后世的安逸 ? 在臺灣只要往有山的道路上走一走，就隨處都可看到「農舍」變「精舍」，山坡地變靈塔，無非也是為了等到死后，能圖個保障，不必再受苦。許多人認為必須等到某時或某事完成之后再采取行動。明天我就開始運動，明天我就會對他好一點，下星期我們就找時間出去走走；退休后，我們就要好好享受一下。 人生太短，聰明太晚 (4) ? 然而，生活總是一直變動，環(huán)境總是不可預知，現實生活中，各種突發(fā)狀況總是層出不窮。身為一個醫(yī)生，我所見過的死人，比一般人要來得多。這些人早上醒來時，原本預期過的是另一個平凡無奇的日子，沒想到一個意料之外的事；交通意外、腦溢血、心臟病發(fā)作等等。剎那間生命的巨輪傾覆離軌，突然闖進一片黑暗之中。那么我們要如何面對生命呢？我們毋需等到生活完美無瑕，也毋需等到一切都平穩(wěn)，想做什么，現在就可以開始做起。 ? 一個人永遠也無法預料未來，所以不要延緩想過的生活，不要吝于表達心中的話， 因為生命只在一瞬間。 人生太短，聰明太晚 (5) ? 記住！ ? 給活人送一朵鮮花，強過給死人送貴重的花圈，每個人的生命都有盡頭，許多人經常在生命即將結束時，才發(fā)現自己還有很多事沒有做，有許多話來不及說，這實在是人生最大的遺憾。 ? 別讓自己徒留「為時已晚」的空余恨。逝者不可追，來者猶未卜，最珍貴、最需要實時掌握的「當下」，往往在這兩者蹉跎間，轉眼錯失。 人生太短，聰明太晚 (6) ? 人生短暫飄忽，包得有一首小詩這樣寫： ? 高天與原地，悠悠人生路； ? 行行向何方，轉眼即長暮。 ? 正是道盡了人生如寄，轉眼即逝的惶恐。 ? 有許多事，在你還不懂得珍惜之前已成舊事；有許多人，在你還來不及用心之前 已成舊人。 ? 遺憾的事一再發(fā)生，但過后再追悔「早知道如何如何」是沒有用的，「那時候」已經過去，你追念的人也已走過了你。 人生太短，聰明太晚 (7) ? 一句瑞典格言說：「我們老得太快，