統(tǒng)計(jì)描述與假設(shè)檢驗(yàn)(參考版)
2025-01-27 06:06本頁面
【正文】 演講完畢，謝謝觀看！。216。216。（通過統(tǒng)計(jì)軟件作圖） 計(jì)算法：216。 （ 2）分位數(shù) 分位數(shù)圖（ plot） 是以實(shí)際觀測值的分位數(shù)（ X）對被檢驗(yàn)分布（如正態(tài)分布等）的理論或期望分位數(shù)（ Y）作圖。 ② 若兩總體方差不等，可采用數(shù)據(jù)變換、近似 t檢驗(yàn) （ t,檢驗(yàn) )或基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)。按 α ＝ ，拒絕 H0，接受 H1 ， 差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可認(rèn)為內(nèi)毒素對肌酐有影響。分別測得兩組大鼠的肌酐見表 83。 例 84: 為了解內(nèi)毒素對肌酐的影響，將 20只雌性中年大鼠隨機(jī)分為甲組和乙組。216。216。第三節(jié) 兩獨(dú)立樣本均數(shù)的 t檢驗(yàn)（成組 t檢驗(yàn)）216。H0:μ d＝ μ 0 H1:μ d ≠μ 0 α ＝ 檢驗(yàn)界值 ,15=，得 P＜ 。 例 82: 某醫(yī)院用 A、 B兩種血紅蛋白測定儀器檢測了 16名健康男青年的血紅蛋白含量（ g/L） ,檢測結(jié)果見表 81第 (1)(3)欄。216。適用范圍 適用于配對設(shè)計(jì)的計(jì)量資料均數(shù)的比較。 應(yīng)用條件 差值 d變量服從正態(tài)分布。按 α ＝ ，不拒絕 H0， 差別無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可還不能認(rèn)為該地 20歲男子的平均身高比以往要高。當(dāng)樣本含量較大時(shí)，可采用 u檢驗(yàn) 例 81: 通過以往大量資料得知某地 20歲男子平均身高 168cm， 今隨機(jī)測量當(dāng)?shù)?16名 20歲男子 ,得其平均身高為 172cm，標(biāo)準(zhǔn)差為14cm。檢驗(yàn)?zāi)康? 檢驗(yàn)樣本均數(shù)所代表的未知總體均數(shù)是否與已知的總體均數(shù)有差別。 應(yīng)用條件 樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布216。如果 P≤ α，可以明確地下 “有差別 ” 或 “兩總體均數(shù)不相同 ”的結(jié)論。記為 β。216。記作 α ，即檢驗(yàn)水準(zhǔn)。第四節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤216。 問補(bǔ)鋅對新生兒出生體重有無影響？H0:μ1 ＝ μ 2，即兩組總體均數(shù)相等，補(bǔ)鋅無影響H1:μ1 ≠μ 2， 即 兩組總體均數(shù)不相等，補(bǔ)鋅有影響α ＝ 經(jīng)計(jì)算： u=()/=檢驗(yàn)界值 , u ＜ ，得 P＞ 。 兩樣本均數(shù)比較的 u 檢驗(yàn) 舉例： P107 例 72：為研究孕婦補(bǔ)鋅對胎兒生長發(fā)育的影響，將 96名孕婦隨機(jī)分為試驗(yàn)組和對照組，一組在孕期不同時(shí)間按要求補(bǔ)鋅，另一組為對照組，觀察兩組孕婦新生兒出生體重有無不同，兩組的例數(shù)、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差分別為： 補(bǔ)鋅組： n1=48， =， S1=。某醫(yī)生于 2023年在該地隨機(jī)調(diào)查了 75名成年男子，求得其脈搏均數(shù)為 /分鐘，標(biāo)準(zhǔn)差為 /分鐘，能否據(jù)此認(rèn)為該地成年男子的脈搏數(shù)不同于 1983年？H0:μ ＝ μ 0，即該地成年男子的平均脈搏沒有變化H1:μ ≠μ 0， 即該地成年男子的平均脈搏與 1983年不同α ＝ 檢驗(yàn)界值 , ， u＞ ，得 P＜ 。樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布216。 根據(jù) “ 小概率事件 ” 原理 即小概率事件在一次試驗(yàn)中一般不會(huì)發(fā)生，用概率的思想決定是否拒絕原假設(shè)。 若 P 0 .05，則接受 H1 ，拒絕 H0 ，認(rèn)為兩樣本指標(biāo)所代表的兩總體指標(biāo)間的差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，不可能由抽樣誤差所造成。 在 α=： t(υ)時(shí)， P，差別無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（差別無顯著性） t≥ (υ)時(shí)，則 P ≤ 0 .05，差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（差別有顯著性）216。 確定概率 P值 P值是指在 H0所規(guī)定的總體中作隨機(jī)抽樣，獲得等于及大于（或小于）現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)量的概率。 選定檢驗(yàn)方法和計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 根據(jù)研究設(shè)計(jì)的類型和統(tǒng)計(jì)推斷的目的要求選用不同的檢驗(yàn)方法。 檢驗(yàn)水準(zhǔn)取雙側(cè)概率時(shí)記為 α/2 。 其大小應(yīng)根據(jù)分析要求確定。 確定檢驗(yàn)水準(zhǔn) 即顯著性水準(zhǔn)，用 α 表示。是假設(shè)樣本指標(biāo)之間的差別不是單純由于抽樣誤差所致，而是兩總體均數(shù)存在本質(zhì)差別。是假設(shè)樣本指標(biāo)之間的差別是由單純抽樣的隨機(jī)性所致即抽樣誤差，而不是真正兩總體的差別。 假設(shè)檢驗(yàn)的引入例：某年某地隨機(jī)抽樣調(diào)查了 17歲男、女青年坐高，得資料如下表，問該地 17歲男、女青年坐高是否有差別？性別 人數(shù) 均值 標(biāo)準(zhǔn)差男 44 女 76 第二節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟216。 假設(shè)檢驗(yàn)（ hypothesis testing）的概念 也稱顯著性檢驗(yàn)（ significance test），是判斷樣本均數(shù)與總體均數(shù)之間或樣本 均數(shù)之間的差別有無意義的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。用以估計(jì)總體均數(shù)的可信區(qū)間167。 標(biāo)準(zhǔn)誤的
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