写出假设检验的基本步骤
假设检验的5个步骤
假设检验的5个步骤
假设检验是一种统计方法，用于确定一个样本数据是否支持或拒绝某个假设。这个过程包括五个步骤：制定假设、选择适当的检验统计量、设定显著性水平、计算检验统计量的观察值、作出统计推断。
第一步：制定假设
在进行假设检验之前，首先需要制定原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。原假设是我们想要推翻
的假设，而备择假设是我们希望支持的假设。在制定假设时，需要考虑具体研究问题和研究目的，以及相关变量的研究背景和先前研究的结论。
第二步：选择适当的检验统计量
根据样本数据的性质和研究问题的特点，选择适当的检验统计量。常见的检验统计量包括t值、F值、卡方值等。选择适当
的检验统计量需要考虑样本的分布、样本大小、独立性等条件。
第三步：设定显著性水平
显著性水平（significance level）是指在假设检验中，如果观
察到的检验统计量的P值小于显著性水平，就拒绝原假设。
通常，显著性水平设定为0.05或0.01，分别表示5%和1%的
错误率。这意味着在假设检验中，假设成立的情况下，观察到的检验统计量小于显著性水平的概率为5%或1%。
第四步：计算检验统计量的观察值
根据收集到的样本数据，计算检验统计量的观察值。观察值是
根据样本数据得出的一个具体数值，表示样本数据和假设之间的差异。
第五步：作出统计推断
在计算了检验统计量的观察值之后，需要将观察值与临界值进行比较，以作出统计推断。临界值是一个特定的数值，根据显著性水平、自由度和检验的类型来确定。如果观察值小于临界值，则拒绝原假设，接受备择假设；如果观察值大于等于临界值，则接受原假设，拒绝备择假设。并根据统计推断结果，对研究问题进行解释和结论得出。
标题假设检验与显著性检验的基本步骤与原理
标题假设检验与显著性检验的基本步骤与原
理
标题：假设检验与显著性检验的基本步骤与原理
假设检验（hypothesis testing）和显著性检验（significance testing）
是统计学中常用的两种方法，用于验证观察到的数据是否支持某个假设。它们在科学研究和实证分析中扮演着重要的角色。本文将介绍假
设检验和显著性检验的基本步骤和原理。
1. 假设检验的基本步骤
假设检验通常包括以下五个基本步骤：
（1）确定原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。
原假设是对研究对象或现象的已有认知或者对相应统计参数的设定，备择假设则是对原假设的否定或者其他可能的解释。
（2）选择适当的统计方法。
根据具体的研究目的和数据类型，选择适当的统计方法，如t检验、卡方检验、方差分析等。
（3）确定显著性水平（significance level）。
显著性水平是在统计推断中设定的一个阈值，通常取0.05或0.01
等。它反映了在原假设成立的情况下，发生类型 I 错误（拒绝原假设时原假设实际上成立）的概率。
（4）计算检验统计量（test statistic）。
根据所选的统计方法和相应的假设，计算出检验统计量的具体数值。
（5）比较检验统计量与临界值。
根据显著性水平和检验统计量的结果，进行比较。若检验统计量落
在拒绝域（critical region）内，则拒绝原假设，否则不能拒绝原假设。
2. 显著性检验的基本原理
显著性检验的基本原理是基于概率统计的思想。它通过计算观察到
简述假设检验的基本步骤
简述假设检验的基本步骤
假设检验是统计学中一种常用的推断统计方法，用于对统计样本数据
进行分析和判断。它的基本步骤可以分为以下几个阶段：问题提出、建立
假设、选择检验方法、计算统计量、做出决策、得出结论。
1.问题提出：在进行假设检验之前，首先需要明确研究目的，并提出
有关研究对象的问题。例如，我们想要研究一些新药物是否对疾病治疗有效，那么问题可以是“新药物的治疗效果是否显著”。
2.建立假设：根据问题提出的研究目的，我们需要明确两个假设：原
假设（H0）和备择假设（H1）。原假设是我们要进行推翻的假设，通常默
认为无效果、无差异或无关联等；备择假设则是我们希望得到证据支持的
理论或预期结论。
3.选择检验方法：根据问题的性质和数据类型，选择适当的检验方法。常见的假设检验方法包括：单样本t检验、双样本t检验、方差分析、卡
方检验、相关分析等。每种检验方法都有特定的前提条件和使用条件，需
要根据实际情况选择。
4.计算统计量：在选择了适当的检验方法之后，需要计算相应的统计
量来评估样本数据对假设的支持程度。统计量的计算方法与所选择的检验
方法相关，通常包括计算样本均值、标准差和观察值等。
5.做出决策：根据计算得到的统计量，利用临界值、p值或置信区间
等统计指标来进行决策。通常根据指定的显著性水平，判断统计量是否达
到了拒绝原假设的条件。如果统计量超过了临界值，或者p值小于显著性
水平，那么我们有充分的理由拒绝原假设。
6.得出结论：根据决策结果，得出结论并对研究问题进行解释。如果
拒绝了原假设，我们可以得出备择假设成立的结论，并提出相应的推断；
假设检验的基本步骤
假设检验的基本步骤
假设检验的基本步骤如下：
1. 建立假设：
- 建立原假设（H0）: 对于研究问题，假设没有差异或效应。原假设通常是一种默认假设。
- 建立备择假设（H1或Ha）: 对于研究问题，假设存在差异或效应。
2. 确定显著性水平：
- 显著性水平（α）用来确定在原假设为真的情况下，观察到的差异或效应被认为是罕见的。
- 典型的显著性水平为0.05，表示只有当观察到的差异或效应出现的概率小于5%时，才拒绝原假设。
3. 选择适当的统计检验：
- 根据研究设计和假设的特点，选择适当的统计检验方法。
- 常用的统计检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
4. 收集和分析数据：
- 根据研究设计和样本的特点，收集相关的数据。
- 使用适当的统计方法对数据进行分析。
5. 计算检验统计量：
- 根据所选择的统计检验方法，计算相应的检验统计量。
6. 确定拒绝域和做出决策：
- 根据显著性水平和计算的检验统计量，确定拒绝域（即拒绝原假设的区域）。
- 如果计算的检验统计量落在拒绝域内，则拒绝原假设，接受备择假设；否则，接受原假设。
7. 得出结论：
- 根据上述决策，得出关于原假设是否被拒绝的结论，并解释结果的意义。
8. 检验结果的解释：
- 对于拒绝原假设的情况，进一步分析检验结果的统计和实际意义。
- 对于接受原假设的情况，确定是否需要额外的研究或数据以进一步确认结论。
需要注意的是，这只是假设检验的基本步骤，具体的步骤
和方法可能会因不同的研究设计和问题而有所差异。此外，在进行假设检验时，还需考虑样本的大小、数据的分布以
假设检验的基本概念与步骤
假设检验的基本概念与步骤
假设检验，也称为统计假设检验，是统计学中一种重要的推断方法，用于对两个或多个统计推断进行比较，从而对总体参数或者样本之间
的差异进行推断。本文将介绍假设检验的基本概念和步骤。
一、概念
在进行假设检验之前，我们首先要明确两个基本概念：零假设（H0）和备择假设（H1）。零假设通常是我们希望否定的假设，而备择假设
则是相反的情况，即我们希望得到支持的假设。
二、步骤
1. 确定假设
在开始进行假设检验之前，我们需要明确研究问题，并根据问题的
背景和研究目的确定合适的零假设和备择假设。通常情况下，零假设
是对现状或者已有结论的表述，而备择假设则是我们对现状的质疑或
者改进。
2. 选择统计检验方法
根据研究问题的具体情况，选择合适的统计检验方法。常见的统计
检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。不同的统计检验方法适
用于不同类型的数据和研究问题。
3. 确定显著性水平
显著性水平，通常用α表示，是在假设检验中指定的一个阈值，用于判断结果是否具有统计显著性。常见的显著性水平有0.05和0.01，分别对应着5%和1%的显著性水平。
4. 收集样本数据
在进行假设检验前，需要收集和整理所需的样本数据。样本数据的选取应该有代表性，以尽可能准确地反映总体的特征。
5. 计算统计量
根据所选的统计检验方法，计算相应的统计量。统计量是用于量化样本数据与假设之间的差异程度，从而判断结果的显著性。
6. 判断P值
P值是假设检验的核心结果，表示在零假设成立的条件下，观察到的统计量或更极端情况发生的概率。如果P值小于预先设定的显著性水平α，我们就可以拒绝零假设，否则，则接受零假设。
初中数学 假设检验的步骤是什么
初中数学假设检验的步骤是什么
假设检验是统计学中一种重要的推断方法，用于判断某个假设在给定数据下是否成立。假设检验一般包括以下步骤：
1. 建立假设：在假设检验中，我们通常提出两个互相对立的假设，即零假设（H0）和备择假设（H1）。零假设通常表示没有效应或没有差异，备择假设则表示有效应或有差异。
2. 选择显著水平：显著水平（α）是设定的一个概率值，用于判断是否拒绝零假设。通常常用的显著水平有0.05和0.01。
3. 选择检验统计量：选择合适的检验统计量来评估样本数据与零假设的拟合程度。常用的检验统计量有t检验、Z检验、卡方检验等。
4. 计算检验统计量的值：根据样本数据计算出检验统计量的值。
5. 计算p值：根据检验统计量的值和零假设的分布，计算出p值。p值表示在零假设成立的情况下，观察到的统计量或更极端情况发生的概率。
6. 判断：根据p值与显著水平的大小，判断是否拒绝零假设。若p值小于显著水平，则拒绝零假设；否则接受零假设。
7. 得出结论：根据判断结果得出结论，表明对假设的检验结果以及对问题的解释。
以上是假设检验的基本步骤，不同的假设检验方法可能会有些许差异，但总体遵循这个基本框架。希望这个简要的介绍能够帮助你理解假设检验的基本步骤。如果你有更多问题，欢迎继续提问。
假设检验的一般步骤
假设检验的一般步骤
假设检验一般分为三步:
1、建立假设,确定检验水准.一般假设检验中的检验假设（或称为零假设、无效假设），假设样本来自同一总体,即其总体参数相等。往往建立两个假设，除建立检验假设外，还建立备择假设，作为拒绝检验假设时的备选假设，检验水准为拒绝检验假设是犯第一类错误的概率。
2、为选择检验方法，并计算统计量。的类型不同、变量的分布类型不同、研究目的不同，都决定着选择何种检验方法.因此需选择合适的检验方法，并计算统计量.
3、为根据统计量确定值,做出统计推断。根据计算的统计量,查阅相应的统计表，确定值，以值与检验水准比较，若，则拒绝,接受；若，则不拒绝。
试述假设检验的基本步骤
试述假设检验的基本步骤
1.确定研究的主题：调查的主题决定了假设检验的范围和内容，确定
完主题后，就可以进行下一步。
2.确定假设：根据确定的研究主题，研究者需要提出该研究背后的假设，即在检验过程中，研究者要检验或验证的某种结论。
3.确定实验设计：根据提出的假设，研究者要确定怎么进行实验，即
实验操作的方法。
4.收集数据：收集试验和比较的数据，使用收集的数据进行检验，以
便对假设进行验证。
5.确定假设检验的统计指标：根据实验结果进行假设检验，研究者要
根据收集的数据，确定使用哪类统计指标来验证假设。
6.分析数据：根据步骤5确定的统计指标，对实验数据进行统计分析，计算出的统计量可以用来检验假设。
7.推断结果：根据步骤6的统计分析，确定假设在给定条件下是否被
确认。如果结果支持原假设，则表明假设正确；反之，表明假设错误。
假设检验的基本步骤。
假设检验的基本步骤。
1.引言
1.1 概述
假设检验是统计学中一种重要的推断方法，它用来判断样本数据与某个假设是否一致。在实际应用中，我们常常需要对某个特定的问题进行判断，比如判断一种新药是否有效，或者判断某种广告宣传方式是否能够提高销售额。而假设检验就提供了一种可靠的方法来进行这些判断。
在进行假设检验时，我们首先需要提出两个相互排斥的假设，即原假设（H0）和备择假设（H1）。原假设通常是我们想要证明的假设，而备择假设则是我们对原假设的反面假设。例如，我们想要检验某种疾病的治疗方案是否有效，那么原假设可以是“治疗方案无效”，备择假设则是“治疗方案有效”。
根据样本数据，我们计算得到一个统计量（比如均值差异、比例差异等），然后我们根据这个统计量的大小，来判断样本数据是否支持原假设。这其中就涉及到了假设检验的基本步骤。
假设检验的基本步骤可以概括为以下几个步骤：
1. 确定假设：
在开始假设检验之前，我们需要明确原假设和备择假设，并且将它们转化为数学形式。这一步骤非常重要，因为它直接影响到后续的假设检验过程。
2. 确定显著性水平：
显著性水平通常被设定为一个小于1的数值，代表了我们对错误拒
绝原假设的容忍程度。常见的显著性水平包括0.05和0.01，选择合适的显著性水平需要根据具体问题和实际需求来确定。
3. 计算统计量：
根据样本数据，我们计算得到一个统计量，这个统计量可以用来反映样本数据与原假设的偏离程度。常见的统计量包括t值、z值、卡方值等。
4. 确定拒绝域：
拒绝域指的是一组统计量的取值范围，如果计算得到的统计量落在拒绝域内，则拒绝原假设，接受备择假设。拒绝域的确定需要根据显著性水平和具体的统计方法进行。
统计学中假设检验的基本步骤详解
统计学中假设检验的基本步骤详解假设检验是统计学中最基本的方法之一，它用于验证某个总体参数的假设是否成立。本文将详细介绍假设检验的基本步骤。
一、确定假设
任何一项实验或研究都需要一个调查或分析的对象——总体。首先要确定总体的某一特征或参数，例如总体均值、方差等等。假设检验需要提出两个假设：零假设H0和备择假设H1，其中H0通常是一个默认的假设，而H1则是我们要研究或验证的假设。
例如，在进行一项关于人群身高的研究时，我们可能对平均身高感兴趣。此时零假设H0可以设为“这个人群的平均身高为X”，而备择假设H1可以设为“这个人群的平均身高不为X”，即H0和H1是对这个人群平均身高是否等于X的两种假设。
二、确定检验统计量
检验统计量是通过对样本数据的统计分析得到的，它量化了样本数据对假设的支持程度。具体而言，检验统计量应满足以下特点：
1. 检验统计量应该与所要检验的参数有关。
2. 检验统计量应该容易计算、便于分析。
3. 检验统计量应该有已知的分布，方便计算其p值。
常用的检验统计量有t值、z值、F值、卡方值等。
三、设定显著性水平
显著性水平α是当零假设成立时，拒绝H0的概率。通常显著性水平α的取值为0.05或0.01。如果H0在样本数据下被拒绝，我们将得到一个p值，它表示在零假设成立的情况下，观察到这样数据或更极端数据的概率。
四、计算检验统计量
计算检验统计量是假设检验的核心步骤，其公式可以根据不同的参数和检验统计量来确定。
例如，在进行样本均值的假设检验时，常使用t检验。样本均值的t检验统计量为：
t=(xbar-μ)/(s/√n)
假设检验的5个步骤
假设检验的5个步骤
假设检验是一种用来检验统计样本是否有显著性差异的方法，它可以用于研究各种不同领域的问题，包括医学、社会学、心理学等。通常，假设检验的5个步骤包括以下内容：
1. 确定研究问题和假设：首先需要明确研究问题及其研究假设，即确定需要研究的变量和它们之间的关系。例如，一项社会学研究可能需要检验两个不同人群在某项社会指标上的差异，研究假设可能是“这两个人群在该指标上没有显著差异”。
2. 确定统计方法和显著性水平：接下来需要选择合适的统计方法和显著性水平。常用的统计方法包括t检验、方差分析、卡方检验等，显著性水平通常设置在0.05或0.01。
3. 确定样本及进行检验：接着需要确定样本，并采用合适的统计方法进行检验。具体步骤会因不同的统计方法而有所不同，但通常涉及到计算出样本的t值、F值或卡方值等，并比较这些值与显著性水平的关系。
4. 得出结论：根据检验结果，可以得出结论，判断研究假设是否成立。例如，在上述社会学研究中，如果得出的t值小于临界值，
就可以认为这两个人群在该指标上没有显著差异，否则就需要拒绝研究假设。
5. 进行结果解释和推论：最后，需要对检验结果进行解释和推论。这个步骤涉及到对统计方法和结果的理解，以及对研究假设和样本的背景知识的考虑。例如，在上述社会学研究中，还需进一步考虑两个人群的性质、样本的抽样方法、数据收集的可靠性等因素，以确保结果的可靠性和可解释性。
总的来说，假设检验是一种重要的统计方法，可以用于检验各种不同领域的问题。掌握假设检验的5个步骤，可以帮助研究人员合理设计和分析研究，为实际问题提供科学的解决方案。
假设检验的基本流程
假设检验的基本流程
假设检验是统计学中常用的一种方法，用于判断样本数据是否支持某个假设。它可以帮助我们做出关于总体参数的推断，从而对研究问题进行验证和决策。本文将介绍假设检验的基本流程，包括问题提出、假设设定、检验统计量的选择、显著性水平的确定、计算p值、做出决策等步骤。
一、问题提出
假设检验的第一步是明确研究问题，并提出相应的假设。研究问题通常包括两个假设：原假设（H0）和备择假设（H1）。原假设是我们要进行检验的假设，备择假设是对原假设的否定或补充。
二、假设设定
在明确研究问题后，我们需要对原假设和备择假设进行具体的设定。原假设通常是关于总体参数的某种等式或不等式，而备择假设则是对原假设的补充或否定。
三、检验统计量的选择
选择适当的检验统计量是假设检验的关键步骤之一。检验统计量是根据样本数据计算得出的一个统计量，它能够反映样本数据与原假设之间的差异程度。常见的检验统计量有t统计量、F统计量、卡方统计量等，选择合适的统计量要根据具体的研究问题和数据类型来决定。
四、显著性水平的确定
显著性水平是指在假设检验中所允许的错误发生的概率。通常用α表
示，常见的显著性水平有0.05和0.01。在进行假设检验时，我们需要根据具体情况确定显著性水平，以控制错误发生的概率。
五、计算p值
p值是指在原假设成立的条件下，观察到的样本数据或更极端情况出现的概率。计算p值的方法根据不同的检验统计量而有所不同，一般可
以通过查表或使用统计软件进行计算。
六、做出决策
根据计算得到的p值与显著性水平的比较，我们可以做出决策。如果p 值小于显著性水平，我们拒绝原假设，接受备择假设；如果p值大于
检验假设的基本步骤
检验假设的基本步骤
假设检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据是否支持某个假设。在科学研究、市场调查和数据分析等领域中，假设检验被广泛应用。以下是检验假设的基本步骤：
1. 提出原假设和备择假设：首先，我们需要明确要检验的假设。原假设（H0）通常是我们想要反驳的零假设，而备择假设（H1或Ha）是我们想要支持的替代假设。例如，我们可能想要检验一个新产品的销售是否比旧产品好，原假设可能是“新产品的销售额等于旧产品的销售额”，备择假设可能是“新产品的销售额大于旧产品的销售额”。
2. 选择适当的检验统计量：根据研究问题和数据类型，我们需要选择一个适当的检验统计量。常见的检验统计量有t 检验、卡方检验、F检验等。这些统计量可以帮助我们在原假设成立的情况下，计算观察到的数据出现的概率。
3. 确定显著性水平：显著性水平（α）是一个概率值，表示我们愿意接受的错误拒绝原假设的概率。通常，显著性水平取0.05或0.01。显著性水平越低，我们对结果的信心越高，但同时错误地拒绝原假设的风险也越大。
4. 计算检验统计量的观测值和临界值：根据样本数据，我们可以计算出检验统计量的观测值。然后，我们需要查找相应的临界值表，以确定在给定的显著性水平和原假设成立的情况下，观察到的数据出现的概率。临界值是使得观察到的数据出现的概率等于显著性水平的数值。
5. 做出决策：最后，我们需要根据检验统计量的观测值和临界值来做出决策。如果观测值大于临界值，我们拒绝原假设，接受备择假设；如果观测值小于或等于临界值，我们接受原假设，拒绝备择假设。需要注意的是，我们只能拒绝原假设，而不能证明它是错误的。因此，我们的结论应该是基于观察到的数据和检验统计量的结果，而不是绝对的事实。
假设检验的五个基本步骤
假设检验的五个基本步骤
1、根据研究问题的要求提出假设，以平均数差异检验为例，可以提出3种类型的假设。
2、选择合适的检验统计量。
3、根据需要选择显著性水平。
4、计算出检验统计量。
5、根据检验统计量做出统计决策。
1、建立假设
正确地明确提出原假设h 0 和Malus假设h 1 ，一个完备的检验问题原假设与Malus 假设的论调：
h 0 :μ=μ 0 ;h 1 :μ≠μ 0 ，其中μ为总体参数，μ 0 为总体参数的设定值。
h 0 :μ≥μ 0 ;h 1 :μ\ucμ 0 ，同上。
h 0 :μ≤μ 0 ;h 1 :μ\ueμ 0 ，同上。
2、挑选出检验统计数据量
假设检验的任务是要确认原假设是否为真，其做法是：先假定原假设成立，然后用样
本去判断真伪，由于样本所含信息较为分散，因此需要构造一个统计量来进行判断，此统
计量称为检验统计量。
3、确认显著性水平α
当试图对原假设h 0 是否为真作判断时有可能会犯错误，这就要冒风险。为了控制这一风险，首先需要用一个概率去表示这一风险，这个概率便是事件“ h 0 为真但被拒绝”的概率，这个概率就是需要确定的显著性水平。由于样本的随机性，要完全避免不犯“弃
真错误”是不可能的，因此只能把这个事件发生的概率控制在一个很小的范围内。
4、确认检验统计数据量的临界值
依据统计量的概率分布和显著性水平，确定检验统计量的临界值。
5、作出统计数据推论
比较利用样本计算出来的统计量值与给定显著性水平下的临界值，若统计量计算出的
绝对值大于临界值，则拒绝原假设h 0 ，否则只能接受原假设。另外，我们也可以将某统计量的观察值对应的p值与设定的显著性水平α进行比较，从而做出判断。
简述假设检验的概念及基本步骤
简述假设检验的概念及基本步骤假设检验是一种统计推断方法，用于检验某一假设（称为原假设）是否成立。假设检验的基本步骤如下：
1. 确定原假设和备择假设；
2. 确定检验统计量；
3. 确定检验水平；
4. 根据检验统计量的分布，计算检验统计量的值；
5. 根据检验统计量的值，比较检验水平，得出结论。
假设检验基本步骤
假设检验基本步骤
假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。
1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。
H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起；
H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；
预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。
3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别
不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。
4、注意问题
1、作假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。
2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。
3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。
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第1节卫生统计的基本概念和步骤
一、统计中的基本概念 （一）同质和变异 同质(homogeneity)是指事物的性质、影响条件或背 景相同或相近。例如，研究儿童生长发育情况，应选取同 性别、同年龄儿童进行观察。 同质个体间的差异，称为变异(variation)。如研究儿童 的身体发育，即使同质(同性别、同年龄)儿童的身高，也 有高有低，各不相同，称为身高的变异。同一种药物，同 样的剂量治疗同样病种的病人，其疗效亦不一样。 同质观察单位之间的个体变异，是生物的重要特征。统计 的任务就是在同质分组的基础上，通过对个体变异的研究 ，透过偶然现象，反映同质事物的本质特征和规律。
（三）抽样误差
由于总体中各观察单位间存在个体差异 ，抽样 研究中抽取的样本 ，只包含总体的一部分观察单位， 因而，样本指标不可能恰好等于相应的总体指标。这 种由于抽样而引起的样本指标与总体指标、样本指标 与样本指标之间的差异，统计学上称为抽样误差 (samplingerror)。 一般说来，样本越大，则抽样误差越小 ，越和 总体的情况相接近 ，用样本推断总体的精确度越高， 反之亦然。由于个体变异是客观存在的，因而抽样误 差是不可避免的，但可以通过增加样本含量来减小抽 样误差。
预防医学基础课件（第二版）
制作：太原市卫生学校 石海兰
第4章人群健康研究的统计方法
学习目标 1 ．说出统计中几个基本概念和统计工作的基本 步骤 2 ．学会根据不同的资料选择适宜的集中趋势和 离散趋势指标，并会进行计算。 3．写出假设检验的基本步骤，会作常用的t检验 4．简述常用相对数的种类及应用时的注意事项 5 ．能够根据资料的性质正确选择检验方法，会 作常用的检验 6 ．统计表和统计图的意义和制作方法，会根据 不同资料选择合适的统计图
第2 节
数值变量资料的统计
计量资料经过整理后，可以计算一系列统计指标， 以说明资料的特征，便于对资料作进一步的统计分析。 平均数描述其集中趋势或平均水平，标准差描述 其离散程度或变异程度。 当例数较多时，可先编制成频数表，了解变量值 的分布情况，然后再计算其统计指标。
一、数值变量资料的频数分布
所谓频数就是观察值的个数。频数表 (frequencytable)，即同时列出观察值在其取值范围内， 于各组段中频数分布情况的表格。 1．频数表的编制 现举例说明数值变量资料的频数表编பைடு நூலகம்方法。 例 4-1 某年某市 100 名成年男子血清总胆固醇测定 结果如表4-1，试编制频数表。
（五）概 率
概率 (probability) 是描述某事件或某现象发生的 可能性大小的一个度量，用符号P来表示 。根据事件 发生可能性的大小，将所有事件分为三类：在一定条 件下，肯定发生的事件称为必然事件，肯定不发生的 事件称为不可能事件, 可能发生也可能不发生的事件， 称为随机事件或偶然事件。必然事件的概率等于1, 不 可能事件的概率等于0,随机事件的概率介于0与1之间。
3．资料的转化
实际上，资料的类型可以根据研究分析的需要 进行相互转化。例如，观察每个人的血红蛋白含量 （g/L），属计量资料；若按血红蛋白正常与异常分 为两组，清点各组人数，则为计数资料；若将血红 蛋白含量 (g ／ L) 的多少分为五个等级：重度贫血、 中度贫血、较度贫血、正常、血红蛋白增高，清点 各等级人数，则成为等级资料。
表4-1某年某市100名成年男子血清 总胆固醇(mmol/L)测定结果
（四）资料的类型
1．数值变量资料 对每个观察单位用定量方法测定某项指标的数值 大小，所得的资料称为数值变量资料，亦称为计量资 料（measurementdata）。 2．分类变量资料 将观察单位按某种属性或类别不同进行分类计数 所得的资料，称为分类变量资料。分类变量资料分为 无序分类变量即计数资料(enumerationdata)和有序分 类变量即等级资料（rankeddata）。
搜集资料（collectionofdata）是根据统计设计 的要求，及时取得完整、准确的原始数据的过程。 1．医学研究资料的来源
（1）日常医疗卫生工作记录
（2）统计报表与报告卡 （3）专题调查和实（试）验资料 2．搜集资料的注意事项 搜集资料时应注意资料的完整、准确、及时。
（三）整理资料
整理资料（sortingdata）是根据设计的要求，对 原始资料进行科学的加工、整理，使其条理化、系统 化，以便进一步进行统计分析的过程。一般来说，整 理资料首先应检查核对资料，检查核对资料要注意以 下几点： 1．资料的逻辑检查 2．从专业角度对资料的合理性进行检查 3．从专业角度对资料的一致性进行检查
二、统计工作的基本步骤
统计工作一般分四个步骤，即先有一个周密的设 计、然后根据设计的要求搜集资料、整理资料和分析 资料。这四个步骤是相互联系、前后呼应、不可分割 的整体。 （一）统计设计 设计是统计工作的第一步，也是最关键的一步，是 对统计工作全过程的设想和计划，是今后研究工作应 遵循的依据。
（二）搜集资料
（四）分析资料
分析资料（ analysisofdata），就是将整理好的资 料，按照设计的要求，进行统计描述和统计推断，阐明 事物的内在规律。 统计描述（ descriptivestatistics ）是将计算得 到的统计指标与统计图表结合，来描述数据的分布特征、 变化趋势等，为进一步进行统计推断奠定基础。 统计推断（ inferentialstatistics ）是根据研究 目的和资料性质，利用样本信息对总体特征进行估计和 推断的统计方法，包括参数估计和假设检验。 分析资料时应注意，不同资料类型，不同分析目的， 使用的统计分析方法不同，本章后几节将作详细介绍。
（二）总体和样本
总体(population) 是根据研究目的所确定的同 质的观察单位的全体。 样本(sample)是从总体中随机抽出的部分有代 表性的个体。 所谓随机，即总体中的每一个个体均有同等的 机会被抽取。这种从总体中抽取部分个体的过程称 为抽样(sampling)。 样本所包含的个体数目，称为样本含量或样本 大小，用n表示。