醫(yī)學(xué)]3=chap4總體均數(shù)的估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)(參考版)
2025-01-07 05:54本頁面
【正文】 。 3． CI不能完全取代假設(shè)檢驗(yàn) ：只在規(guī)定的 α水準(zhǔn)上揭示差異有無意義。 7 置信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系 P66 1． CI兼具參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)雙重功效，在 α水準(zhǔn)上兩者的結(jié)論一致 ：所估計(jì)的總體參數(shù) 0不在（ 1－ α）的 CI內(nèi)，則可拒絕 H0； 0在（ 1－ α）的 CI內(nèi)，不能拒絕 H0。 6 P α?xí)r檢驗(yàn)效能 1－ β的估算 P65 Pα： 差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，包含真（－）與假（－） ，需估計(jì)檢驗(yàn)效能（ 1－ β） → 合理判斷。 5. 結(jié)果表達(dá) ： P，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 。 4. P 不表示實(shí)際差別的大小 ： P≤ P≤更有理由拒絕 H0 （第 1類錯(cuò)誤較?。⒉灰欢▽?shí)際差別更大。 ：目的、設(shè)計(jì)、資料類型等。 167。 → Transform→ Compute，在 Target Variable框鍵入lnx，在 Functions group框點(diǎn)擊 Arithmetic，在Function and Special Variable框點(diǎn)擊 ln，點(diǎn) ▲，選抗體滴度倒數(shù)入 Numeric expression→ OK （ 3） lnx正態(tài)性檢驗(yàn) 和方差齊性檢驗(yàn) ： Analyze → Descriptive Statistics → Explore， 組別 入 Factor list， lnx入 Dependent List→ Plots， Normality plots with test， Untransformed→ Continue → OK。 （ 1）抗體滴度倒數(shù)正態(tài)性檢驗(yàn)： Variable View以 x和組別為變量名， x的 Label（變量名標(biāo)簽）中標(biāo)抗體滴度倒數(shù)，組別 Value（變量值標(biāo)簽）標(biāo) 1＝甲， 2＝乙；Data View在 x的列中，甲組鍵入 4個(gè) 4， 4個(gè) 8， 2個(gè) 16，8個(gè) 32， … ， 2個(gè) 256，并在組別列中相應(yīng)位置鍵入 1；乙組鍵入 3個(gè) 4， 4個(gè) 8， … ， 1個(gè) 256，并在組別列中相應(yīng)位置鍵入 2；建立 2列 46行文件 → Analyze → Descriptive Statistics → Explore， 組別 入Factor list， x入 Dependent List→ Plots，選 Normality plots with test， Untransformed→ Continue → OK。 （ 1）正態(tài)性和方差齊性檢驗(yàn) ： Analyze → Descriptive Statistics → Explore ，觀察對(duì)象入Factor list，轉(zhuǎn)鐵蛋白入 Dependent List→Plots ， Normali
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