醫(yī)學(xué)]第4章假設(shè)檢驗(yàn)與總體均數(shù)估計(jì)-資料下載頁
2025-01-04 03:00本頁面
【正文】 Ⅰ 型錯(cuò)誤；不拒絕 H0 ，犯 Ⅱ 型錯(cuò)誤。 下面以樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的 t檢驗(yàn)為例說明。 ①拒絕了實(shí)際上成立的 H0，即樣本原本來自μ=μ0的總體，由于抽樣的偶然性得到了較大的 t值，因 t≥(v)（ P），按 α=驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕了 H0，而接受了 H1（ μ≠μ0），這類錯(cuò)誤為第一類錯(cuò)誤，如圖 193b。理論上犯第一類錯(cuò)誤的概率為 α，若 α=，那末，犯第一類錯(cuò)誤的概率為 。 ② 不拒絕實(shí)際上不成立的 H0，即樣本原本來自 μ≠μ0的總體， H0： μ=μ0實(shí)際上是不成立的，但由于抽樣的偶然性，得到了較小的 t值，因 t＜ (v), （ P），按 α= H0，這類錯(cuò)誤稱為第二類錯(cuò)誤（如圖 193c。犯第二類錯(cuò)誤的概率為 β， β值的大小很難確切地估計(jì)。 兩類錯(cuò)誤的關(guān)系 Ⅰ 型 錯(cuò)誤的概率為 α， Ⅱ 型 錯(cuò)誤的概率為 β，一般 β的大小是不知道的 。 1－ β： 稱為檢驗(yàn)效能（又稱把握度），即兩總體確有差別， 則按 α水準(zhǔn)能發(fā)現(xiàn)它們有差別的能力。 α越大， β越小 ； α越小， β越大。 α與 β呈反比關(guān)系 如何確定 α和 β的取值 ？ 若重點(diǎn)減少 α（例如，為避免把療效與常規(guī)藥本無差別的新藥當(dāng)做有差別，致使無故廢棄常規(guī)藥， 即嚴(yán)格要求 ），則取α＝ 若重點(diǎn)減少 β（ 例如 ， 為避免把的確優(yōu)于常規(guī)藥的新藥說成療效與常規(guī)藥相當(dāng) ， 致使埋沒了有較好療效的新藥 ， 不能投產(chǎn) ） ， 則取 α＝ α＝ 。 若需兼顧 α和 β， 則取 α＝ 恰當(dāng) 。 若要同時(shí)減少 α和 β， 只能增加樣本的含量 。 三、 假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)注意的問題 要有嚴(yán)密的抽樣研究設(shè)計(jì)，應(yīng)考慮到被比較的樣本的可比性，這是假設(shè)檢驗(yàn)的前提。 選用的假設(shè)檢驗(yàn)方法應(yīng)符合其應(yīng)用條件。 統(tǒng)計(jì)結(jié)論的正確表述 當(dāng) P，拒絕 H0時(shí)（ “棄真” ），統(tǒng)計(jì)結(jié)論應(yīng)表述為“差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；當(dāng)P P，可表述為“差異有 顯著的 統(tǒng)計(jì)學(xué)意義” 當(dāng) P，接受 H0時(shí)（ “存?zhèn)巍?），統(tǒng)計(jì)結(jié)論應(yīng)表述為“差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 不提倡用“差異有顯著性”、“差異無顯著性“之類的話 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)論的正確性是以概率為保證的 假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論是概率性的，不能絕對(duì)化， 無論是否拒絕 H0，都可能犯錯(cuò)誤！ 在列出假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果時(shí)，一定要結(jié)合研究問題的專業(yè)知識(shí)給出正確的解釋。 報(bào)告結(jié)論時(shí)，最好寫出較確切的 P值，而不是簡(jiǎn)單地寫成 P 可信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系 （ 1）可信區(qū)間亦可用于回答假設(shè)檢驗(yàn)問題 例如，兩總體均數(shù)之差的 100（ 1α） %可信區(qū)間包含了 0，則按α水準(zhǔn)，不拒絕 H0。 （ 2）可信區(qū)間比假設(shè)檢驗(yàn)還可提供更多的信息。 假設(shè)檢驗(yàn)的實(shí)際意義 統(tǒng)計(jì)學(xué)上差別的有無或者顯著與否，與實(shí)際意義是有區(qū)別的。 P值的大小只能說明統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的“顯著”，不一定有實(shí)際意義。 例如：課本實(shí)例 但這并不意味著可以完全用可信區(qū)間代替假設(shè)檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)得到的 P 值可以較精確地說明結(jié)論的概率保證，而可信區(qū)間只能告訴我們?cè)?α水準(zhǔn)上有無統(tǒng)計(jì)意義，卻不能象 P值那樣提供精確的概率。
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