醫(yī)藥衛(wèi)生]醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)-展示頁
2025-01-13 07:59本頁面
【正文】 對立的 備擇假設(shè) ， 用 H1表示。 假設(shè)檢驗(yàn)的原理 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟 ▲ 建立假設(shè)（反證法），確定顯著性水平（ ? ） ▲ 計(jì)算統(tǒng)計(jì)量： u, t， ?2 ▲ 確定概率 P值 ▲ 做出推論 【 例 51】 已知正常成年男子脈搏平均為 72次 /分，現(xiàn)隨機(jī)檢查 20名慢性胃炎所致脾虛男病人，其脈搏均數(shù)為 75次 /分，標(biāo)準(zhǔn)差為 /分，推斷此類脾虛男病人的脈搏是否不同于健康成年男子的脈搏。 概率論 （小概率） ：如果一件事情發(fā)生的概率很小，那么在進(jìn)行一次試驗(yàn)時，我們說這個事件是“不會發(fā)生的”。差別有顯著性（ 差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 ） 假設(shè)檢驗(yàn)的目的 判斷是由于何種原因造成的不同，以做出決策。樣本均數(shù)不同有兩種（而且只有兩種）可能： （ 1）分別所代表的總體均數(shù)相同，由于抽樣誤差造成了樣本均數(shù)的差別。 例 如 已知正常成年男子脈搏平均為 72次 /分，現(xiàn)隨機(jī)檢查 20名慢性胃炎所致脾虛男病人，其脈搏均數(shù)為 75次 /分，標(biāo)準(zhǔn)差為 /分，問此類脾虛男病人的脈搏快于健康成年男子的脈搏？ 抽樣誤差？ 脾虛？ 假設(shè)檢驗(yàn)： 原因 目的 原理 過程（步驟） 結(jié)果 第一節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)原理 某事發(fā)生了： 是由于碰巧？還是由于必然的原因？統(tǒng)計(jì)學(xué)家運(yùn)用顯著性檢驗(yàn)來處理這類問題。 ? 例如，根據(jù)大量調(diào)查，已知正常成年男性平均脈搏數(shù)為 72次 /分，現(xiàn)隨機(jī)抽查了 20名肝陽上亢成年男性病人，其平均脈搏為 84次 /分，標(biāo)準(zhǔn)差為 /分。否定假設(shè)的依據(jù)就是 小概率事件原理 。 “ 小概率原理” ? 例如在 2022粒中藥丸中只有一粒是蟲蛀過的，現(xiàn)從中隨機(jī)取一粒，則取得“蟲蛀過的藥丸”的概率是 1/2022，這個概率是很小的，因此也可以將這一事件看作在一次抽樣中是不會發(fā)生的。 假設(shè)檢驗(yàn) （ hypothesis test） 的基本思想 亦稱顯著性檢驗(yàn)（ significance test）是先對總體的特征（如總體的參數(shù)或分布、位置） 提出某種假設(shè) ，如假設(shè)總體均數(shù)（或總體率）為一定值、總體均數(shù)（或總體率）相等、總體服從某種分布、兩總體分布位置相同等等，然后 根據(jù) 隨機(jī)樣本提供的 信息 ，運(yùn)用 “ 小概率原理 ”推斷 假設(shè)是否成立。 ? 參數(shù)檢驗(yàn) (parametric test)：若總體分布類型已知，需要對總體的未知參數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。第五章 假設(shè)檢驗(yàn) 樣本 總體 統(tǒng)計(jì)推斷 隨機(jī)抽樣 參數(shù)？ 統(tǒng)計(jì)量 （ ?、 ?、 ?） （ x、 s、 p） 通過樣本統(tǒng)計(jì)量推斷總體參數(shù)之間是否存在差異，其推斷過程稱為假設(shè)檢驗(yàn)。 教學(xué)目的與要求 ?掌握： ? 假設(shè)檢驗(yàn)原理 ? 單樣本正態(tài)資料的假設(shè)檢驗(yàn) ? 兩樣本正態(tài)資料的假設(shè)檢驗(yàn) ? 二項(xiàng)分布與 Poisson分布資料的 Z檢驗(yàn) ? 假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)注意的問題 ?了解： ? 置信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系 教學(xué)內(nèi)容提要 ?重點(diǎn)講解： ? 假設(shè)檢驗(yàn)原理 ? 單樣本正態(tài)資料的假設(shè)檢驗(yàn) ? 兩樣本正態(tài)資料的假設(shè)檢驗(yàn) ? Z檢驗(yàn) ? 假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)注意的問題 ?介紹： ? 置信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系 ? 假設(shè)檢驗(yàn)的基本任務(wù) ：事先對總體分布或總體參數(shù)作出假設(shè)，利用樣本信息判斷原假設(shè)是否合理，從而決定是否拒絕或接受原假設(shè)。 ? 非參數(shù)檢驗(yàn) ：若總體分布類型未知，需要對未知分布函數(shù)的總體的分布類型或其中的某些未知參數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。 “ 概率很?。ń咏诹悖┑氖录谝淮纬闃又胁惶赡艹霈F(xiàn)，故可以認(rèn)為小概率事件在一次隨機(jī)抽樣中是不會發(fā)生的 ” 。若從中隨機(jī)抽取一粒，恰好是蟲蛀過的，這種情況發(fā)生了，我們自然可以認(rèn)為“假設(shè)”有問題，即蟲蛀率 p不是1/2022，從而否定了假設(shè)。由此我們得到一個推理方法：如果在某假設(shè)（記為 H0）成立的條件下，事件 A是一個小概率事件，現(xiàn)在只進(jìn)行一次試驗(yàn)，事件 A就發(fā)生了，我們就認(rèn)為原來的假設(shè)（ H0）是不成立的。問肝陽上亢男病人的平均脈搏數(shù)是否較正常人快？ ? 以上兩個均數(shù)不等有兩種可能： ? 第一，由于抽樣誤差所致； ? 第二，由于肝陽上亢的影響。 假設(shè)檢驗(yàn)的原因 由于總體不同或因個體差異的存在，在研究中進(jìn)行隨機(jī)抽樣獲得的樣本均數(shù)， x x x x4… ， 不同。差別無顯著性 （ 差別無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 ） （ 2）分別所代表的總體均數(shù)不同。 反證法 ： 當(dāng)一件事情的發(fā)生只有兩種可能 A和 B，為了肯定其中的一種情況 A，但又不能直接證實(shí) A，這時否定另一種可能 B，則間接的肯定了 A。從一般的常識可知，這句話在大多數(shù)情況下是正確的，但是它一定有犯錯誤的時候，因?yàn)楦怕试傩∫彩怯锌赡馨l(fā)生的。 （ 1）建立假設(shè)， 選定檢驗(yàn)水準(zhǔn) ： 假設(shè)兩種：一種是檢驗(yàn)假設(shè) ， 假設(shè) 差異完全由抽樣誤差造成 ，常稱 無效假設(shè) ， 用 H0表示。假設(shè)檢驗(yàn)是針對 H0進(jìn)行的。 雙側(cè)與單側(cè)檢驗(yàn)界值 比較
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