醫(yī)學]第4章假設檢驗與總體均數(shù)估計(參考版)
2025-01-07 03:00本頁面
【正文】 假設檢驗得到的 P 值可以較精確地說明結論的概率保證，而可信區(qū)間只能告訴我們在 α水準上有無統(tǒng)計意義，卻不能象 P值那樣提供精確的概率。 P值的大小只能說明統(tǒng)計學意義的“顯著”，不一定有實際意義。 （ 2）可信區(qū)間比假設檢驗還可提供更多的信息。 不提倡用“差異有顯著性”、“差異無顯著性“之類的話 假設檢驗結論的正確性是以概率為保證的 假設檢驗的結論是概率性的，不能絕對化， 無論是否拒絕 H0，都可能犯錯誤！ 在列出假設檢驗的結果時，一定要結合研究問題的專業(yè)知識給出正確的解釋。 選用的假設檢驗方法應符合其應用條件。 若要同時減少 α和 β， 只能增加樣本的含量 。 α與 β呈反比關系 如何確定 α和 β的取值 ？ 若重點減少 α（例如，為避免把療效與常規(guī)藥本無差別的新藥當做有差別，致使無故廢棄常規(guī)藥， 即嚴格要求 ），則取α＝ 若重點減少 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 ， 致使埋沒了有較好療效的新藥 ， 不能投產(chǎn) ） ， 則取 α＝ α＝ 。 1－ β： 稱為檢驗效能（又稱把握度），即兩總體確有差別， 則按 α水準能發(fā)現(xiàn)它們有差別的能力。犯第二類錯誤的概率為 β， β值的大小很難確切地估計。理論上犯第一類錯誤的概率為 α，若 α=，那末，犯第一類錯誤的概率為 。 下面以樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的 t檢驗為例說明。 Ⅱ 型錯誤： 不拒絕（接受）實際上是不成立的 H0， 這類“存?zhèn)巍钡腻e誤稱 Ⅱ 型錯誤或第二類錯誤。 當樣本含量較大時（ n1和 n2均大于 50），可不必作方差齊性檢驗。 實例： P57 例 410 檢驗兩樣本對應的總體方差是否相等？ 注意： 從理論上講，即可能第一個樣本的方差大于第二個樣本的方差，也有可能第一個樣本的方差小于第二個樣本的方差，故兩樣本方差齊性檢驗實際上為雙側檢驗，宜取雙尾的概率。 H1： σ12≠σ22 或 σ12/σ22≠1 檢驗統(tǒng)計量為： F值， 其公式為 F=S12/ S22 v1= n11, v2= n21. 式中 S12為較大的樣本方差， S22為較小的樣本方差， 分子的自由度為 v1，分母的自由度為 v2。 兩小樣本均數(shù)比較 t檢驗 t’檢驗 方差不齊 方差齊 變量變換 秩和檢驗 四、方差齊性檢驗 即使兩總體方差相等，但兩個樣本方差間由于抽樣誤差的存在而不等，因此需進行 方差齊性檢驗 。（另：兩總體方式不齊時（ 1）還可進行變量變換，再滿足 t檢驗條件下進行 t檢驗。 x x三、兩樣本 t檢驗 應用條件： （ 1） 兩樣本均來自正態(tài)總體 （ 2）兩樣本的方差齊 在正式的統(tǒng)計分析中，先要看方差是否齊，如果不齊，要選方差不齊的結果！ 在一般的統(tǒng)計軟件中，都會同時給出方差齊性檢驗的結果 計算方法： 兩樣本均數(shù)比較 ? ? ? ?)n1n1(2nn1ns1nsxxsxxt2121222121212x1x21????????
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