假设检验基本原理概述(ppt 46页)

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《假设检验》PPT课件

《假设检验》PPT课件
2008-2009
样本统计量 临界值
抽样分布
2008-2009
1 -
置信水平 拒绝H0
0
样本统计量
临界值
✓决策规则
1. 给定显著性水平,查表得出相应的临 界值z或z/2, t或t/2
2. 将检验统计量的值与 水平的临界值进 行比较
3. 作出决策
双侧检验:I统计量I > 临界值,拒绝H0 左侧检验:统计量 < -临界值,拒绝H0 右侧检验:统计量 > 临界值,拒绝H0
H1 : <某一数值,或 某一数值
例如, H1 : < 10cm,或 10cm
2008-2009
➢提出假设
【例】一种零件的生产标准是直径应为10cm,为对生产过
程进行控制,质量监测人员定期对一台加工机床检查, 确定这台机床生产的零件是否符合标准要求。如果零件 的平均直径大于或小于10cm,则表明生产过程不正常, 必须进行调整。试陈述用来检验生产过程是否正常的原 假设和备择假设
2008-2009
❖利用P值进行决策
➢什么是P 值(P-value)
1. 在原假设为真的条件下,检验统计量的观察值 大于或等于其计算值的概率 双侧检验为分布中两侧面积的总和
2. 反映实际观测到的数据与原假设H0之间不一致 的程度
3. 被称为观察到的(或实测的)显著性水平 4. 决策规则:若p值<, 拒绝 H0
2008-2009
第6章 假设检验
统计研究目的
统计设计


客观



现象



数量


表现


描 述

第7章 假设检验基础PPT课件

第7章 假设检验基础PPT课件

S d 2 (d)2 / n 84.2747
d
n 1
t | d | 475.66 19.532, n 1 12 1 11
S / n 84.2747 / 12 d 3.查相应界值表,确定 P 值。
查表 t0.05/ 2,11
2.201,tt ,P 0.05/ 2,11
<0.05,拒绝 H0,差别有统计学意
第一节 假设检验的概念与原理
一、假设检验的思维逻辑 二、假设检验的基本步骤
2020/11/15
青岛大学医学院公共卫生系流行病与 卫生统计学教研室 周晓彬制作
一、假设检验的思维逻辑
样本统计量与总体参数间(或统计量与统计 量间的)的差异产生的原因:
1. 个体变异所导致的抽样误差所引起; 2. 总体间确实有差异
1728.03
622.51
12
757.43
1398.86
641.44
2020/11/15
青岛大学医学院公共卫生系流行病与 卫生统计学教研室 周晓彬制作
1.建立假设、确定检验水准α
H0: d 0 H1: d 0 (双侧检验)α=0.05
2.计算检验统计量
d 5707.95 12 475.66 , d 5707.95, d 2 2793182.166,
2020/11/15
青岛大学医学院公共卫生系流行病与 卫生统计学教研室 周晓彬制作
实例
用药前后患儿血清中免疫球蛋白IgG(mg/dl)含量
序号
用药前
用药后 差值(后-前)
1
1206.44
1678.44
472.00
2
921.69
1293.36
371.67
3
1294.08

《假设检验》课件

《假设检验》课件

方差分析
总结词
适用于多组数据比较的检验方法
详细描述
方差分析是一种适用于多组数据比较的假设检验方法。它通过比较不同组之间的变异和 误差来源,计算F值和对应的P值,以判断原假设是否成立。方差分析在很多领域都有
应用,如农业、生物统计学和心理学等。
秩和检验
总结词
适用于等级数据或非参数数据的检验方法
详细描述
秩和检验是一种适用于等级数据或非参数数 据的假设检验方法。它通过将数据排序后进 行比较,计算秩和值和对应的P值,以判断 原假设是否成立。秩和检验在很多领域都有 应用,如医学、生物学和环境科学等。
04 假设检验的实例分析
单样本Z检验实例
总结词
用于检验一个样本的平均值与已知的 某一总体均值之间是否存在显著差异 。
如果样本量过小,可能无 法得出可靠的结论,因为 小样本可能无法代表总体 。
样本量过大
如果样本量过大,可能会 导致统计效率降低,增加 计算复杂度和成本。
样本代表性
在选择样本时,需要确保 样本具有代表性,能
假设检验的结果只能给出拒绝或接受 假设的结论,但无法给出假设正确与 否的确凿证据。
置信区间有助于判断假设的正确性
02
通过比较置信区间和假设值的位置关系,可以判断假设是否成
立。
置信区间与假设检验的互补关系
03
置信区间和假设检验各有优缺点,可以结合使用以更全面地评
估数据的统计性质。
THANKS 感谢观看
提出假设
根据研究问题和目的,提出原 假设和备择假设。
确定临界值
根据统计量的性质和显著性水 平,确定临界值。
做出决策
根据计算出的样本统计量和临 界值,做出接受或拒绝原假设 的决策。

第六章假设检验基础PPT课件

第六章假设检验基础PPT课件

❖假设检验的原理: 假设检验的基本思想是反证法和小
概率的思想
❖反证法思想:首先提出假设(由于未经检验是否成立,
所以称为无效假设),用适当的统计方法确定假设
成立的可能性大小,如果可能性小,则认为假设不
成立,拒绝它;如果可能性大,还不能认为它不成立
❖小概率思想:是指小概率事件在一次随机试验中认为
基本上不会发生
一、一组样本资料的t 检验(one sample/group t-test)
现有取自正态总体N(μ,σ2)的、容量为n 的一份 完全随机样本。 目的:推断该样本所代表的未知总体均数µ与已知总体 均数µ0是否相等已知总体均数µ0是指标准值,理论值 或经大量观察所得的稳定值。
n136135
3. 确定P值
指从H0规定的总体中随机抽得等于及 大于(或等于及小于)现有样本获得
的检验统计量值的概率。
4. P值的意义:如果总体状况和H0一致,统计量获 得现有数值以及更不利于H0的数值的可能性(概率) 有多大。
5.
t0 .2 (3 5 ) 50 .68 t 2 t0 .2 (3 5 ) 5得 P 0 .25
H0一般设为某两个或多个总体参数 相等,即认为他们之间的差别是由 于抽样误差引起的。H1的假设和H0 的假设相互对立,即认为他们之间 存在着本质的差异。H1的内容反映 出检验的单双侧。
单双侧的确定: 一是根据专业知识,已知东北某县囱
门月龄闭合值不会低于一般值; 二是研究者只关心东北某县值是否高
于一般人群值,应当用单侧检验。 一般认为双侧检验较为稳妥,故较为
目的要求选用不同的检验方法。
4、确定P值: P值是指由H0所规定的总体中做随机抽
样,获得等于及大于(或等于及小于)现 有统计量的概率。当求得检验统计量的值 后,一般可通过特制的统计用表直接查出P 值。

第七章 假设检验基础()精品PPT课件

第七章 假设检验基础()精品PPT课件

差值
1 1206.44
1678.44
472.00
2
921.69
1293.36
Hale Waihona Puke 371.673 1294.08
1711.66
417.58
4
945.36
1416.70
471.34
5
721.36
1204.55
483.19
6
692.32
1147.30
454.97
7
980.01
1379.59
399.58
➢ 买小米手机吗? 对手机评价:适合(买)、不适合(不买)
➢ 国庆节去八里沟怎样吗? 对景区的评价:好玩(去)、不好玩(不去)
所有的决策都遵循相同的基本模式
陈述多种可供选择的方案(假设) 收集支持这些方案的证据 根据证据的强弱做出决策 根据决定执行某种行为
统计学中的假设检验也是一种决策过程,同样遵循 这一基本模式。
研究结果可供选择的结论(目前的假设)有哪些?
1.该县儿童总体平均闭合月龄与一般儿童没有差异 2.该县儿童总体平均闭合月龄迟于一般儿童
两种假设在统计上的含义
抽样研究存在抽样误差!!
样本1
总体 均数=14.1
样本2
X1 14.3 X2 14.0
从总体1中抽样
样本1 X1 14.3
µ1=14.1
样本2 X2 14.0
s/ n 5.08/ 36
自由度:
n 1 3 6 1 35
3.确定P值
P值的定义 如果H0成立的条件下,出现统计量目
前值及更不利于H0的数值的概率。
直观地看:就是统计量对应分布曲线下 的尾部面积。
通过查表可以得到 对应统计量的尾部 面积,即P值

第八章 假设检验 (《统计学》PPT课件)

第八章  假设检验  (《统计学》PPT课件)
与其,为选取“适当的”的而苦恼,不如干脆 把真正的(P值)算出来。
第二节 一个正态总体的假设检验
一、正态总体
设总体X ~ N(m, 2),抽取容量为n的样本 x1, x2, xn
样本均值 X 与方差S2 计算公式分别为:
2
1 n 1
n i1
(xi
X)
我们将利用上述信息,来检验关于未知参数均值 和方差的假设。
总体参数
均值
方差
总体方差已知
z 检验
(单尾和双尾)
总体方差已知
t 检验
(单尾和双尾)
2 检验
(单尾和双尾)
第二节 一个正态总体的假设检验
二、均值m的假设检验
1.H0:m=m0
2.选择检验统计量:
2已知: Z X m0 ~ N(0,1)
/ n
2未知:
小样本: t X m0 ~ t(n 1)
这个值不像我 们应该得到的 样本均值 ...
...因此我们拒绝 原假设μ=50
... 如果这是总 体的假设均值
60
μ=80
H0
样本均值
第一节 假设检验概述
三、假设检验的程序
一个完整的假设检验过程,通常包括以下几个步骤:
首先,设立原假设H0与备选假设H1; 第二步,构造检验统计量,并根据样本观察数据
小样本:当 t t
2
,则拒绝原假设,反之则接受H0;
5.得出结论。
二、均值m的假设检验
6.例题分析
[例8.3] 某广告公司在广播电台做流行歌曲磁带广告 ,它的插播广告是针对平均年龄为21岁的年轻人的,标 准差为16。这家广告公司经理想了解其节目是否为目标 听众所接受。假定听众的年龄服从正态分布,现随机抽 取400多位听众进行调查,得出的样本结果为x 25 岁S2,18 。以0.05的显著水平判断广告公司的广告策划是否符合 实际?

假设检验的基本原理与一般步骤PPT课件( 61页)

假设检验的基本原理与一般步骤PPT课件( 61页)
H0称为原假设或 ,H1零 称假 为设 备择 . 假设 上述假设检验假 成设 为检 .双验 边
有时我们只关心总体均值是否增大或减小。 此时,我们需要检验假设: 右边检验: H0 : 0 , H1 : 0 . 左边检验: H0 : 0 , H1 : 0 . 右边检验和左边检验统称为单边检验。
再利用已知样本作出判断是接受假设H0(拒绝假 设H1), 还是拒绝假设H0(接受假设H1).
如果作出的判断是接受H0, 则 0,
即认为机器工作是正常的, 否则, 认为是不正常的.
由于要检验的假设涉及总体均值, 故可借助于样本 均值来判断.
因为 X是的无偏估, 计量
所H 以 0为 ,若 则 真 |x0|不应 , 太大
一般来说,我们总是控制犯第Ⅰ类错误的概率, 使它不大于显著性水平,而不考虑犯第Ⅱ类错 误的概率的检验,称为显著性检验.
三、假设检验的一般步骤
1. 根据实际问 ,提题 出的 原 H 要 0假 及 求 设 备择 假设 H1;
2.选择适当的检,在 验H统 0成计 立量 的条, 件下 确定它的概; 率分布
然而由于作出决策的依据是一个样本,当实际
上 H0 为真时仍可能做出拒绝 H0 的决策,这是一
种错误,其概率记为
P{当 H0为真时拒绝 H0}
我们给定一个较小的数α (0< α < 1),使得 P{当 H0 为真时拒绝 H0 }≤α
取允许犯这类错误的概率最大为 α 即令
P
{当为真
时拒绝
}=
P
{
X-u0
又已 n9,知 0.0由 15 样 , 本x 算 0.得 511,
即有 x / n 0 2. 21.96,
于是拒绝假设H0, 认为包装机工作不正常.

第6章 假设检验的基本概念 PPT课件

第6章 假设检验的基本概念 PPT课件
第六章假设检验第一节假设检验的基本思想及步骤例61为了解某地1岁婴儿的血红蛋白浓度某医生从该地随机抽取了1岁婴儿25名测得其血红蛋白浓度的平均数为1235gl标准差为116gl而一般正常婴儿的平均血红蛋白浓度为125gl试分析该地1岁婴儿的平均血红蛋白浓度与一般正常婴儿的平均血红蛋白浓度是否相同
第六章 假设检验的 基本概念
一、Ⅰ型错误与Ⅱ型错误的概念
假设检验的结果 拒绝 H0 H0 成立 I 类错误() 不拒绝 H0 推断正确(1-) II 类错误()
客观实际
H0 不成立 H1 成立 推断正确(1-)
二、Ⅰ型错误与Ⅱ型错误的关系
图6-2 Ⅰ型错误与Ⅱ型错误示意图
三、假设检验的检验功效
• 检验功效或把握度(power of a test) 1-称为检验功效或把握度(power of a test), 是指当两总体参数确有差别时,按水准假 设检验能发现它们有差别的能力。即对真 实的作肯定结论之把握程度。 影响因素:
第五节 假设检验与区间估计的联系
• 假设检验与可信区间是从两个不同目的 出发并有密切关联的分析方法,假设检 验用于推断总体参数“质”的不同,而 可信区间用于说明总体参数“量”的大 小,两者即有区别又有联系。
1.可信区间可以回答假设检验的问题
如果可信区间包含H0,则按水准不拒绝H0; 如果可信区间不包含H0,则按水准拒绝H0。
一 、单侧检验与双侧检验的概念
1.双侧检验(two-sided test)
H 0 : 0
H1 : 0
2.单侧检验(one-sided test)
H 0: 0 ① H 1: 0 H 0: 0 或 ② H 1: 0
二、单侧检验与双侧检验的关系
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08.10.2020
11
假设检验的基本步骤
若取 =5%,则
1P (u 0 .0 5 Zu 0 .0 5 ) 0 .0 5
否定域 接受域 否定域
2.5% 95%
2.5%
-1.96
1.96
否定域:Z > 1.96 或 Z < -1.96,即|Z| > 1.96
08.10.2020
12
99.7%
95.5% 68.3%
H0: = 9mm
备择假设(alternative hypothesis):
4 对所作的假设进行统计推断
(1)比较检验统计量(Z值、t值、F值、X2值) 和否定域的临界值,判定是否落入否定域,是 否接受H0
U 0.05 1.96;t0.05(df) U 0.01 2.58 ;t0.01(df)
?;F 0.05(df1,df2) ?;F 0.01(df1,df2)
?X2 0.05(df)
(3)如果在某个假设下应当是小概率的 事件在一次试验中发生了,可认为该 假设不能成立
08.10.2020
8
二 假设检验的基本步骤
1 提出假设:对样本所在的总体提出假 设
H0: = 0= 9mm HA: ≠ 0 ≠ 9mm
(1)H0是被检验的假设,称之为原假设、零 假设、无效假设;意为该样本属于或来自 已知总体;表面差值属于试验误差;
- 差异极显著:在=1%水平下, 检验统计量的观察值落在否定域中
08.10.2020
16
统计结论:
1 检验统计量绝对值 <临界值0.05,则相伴概
率 P>0.05,接受H0 ,差异不显著; 2 临界值0.05<检验统计量绝对值 <临界值0.01,
则相伴概率 0.01<P<0.05,否定H0 ,差异 显著;
-3 -2 - + +2 +3 x
08.10.2020
13
属于某个总体的统计量距离总体均 数越远则其绝对值越大,越有可能是 一个离群值或极值,有很大可能不属 于该总体;
如果否定原假设(H0:属于该总 体),意味表面差异不属于试验误差, 处理效应(本质差异)存在。
08.10.2020
14
假设检验的基本步骤
08.10.2020
10
假设检验的基本步骤
3 确定否定域(临界值)
(1)在检验统计量抽样分布的尾部(1侧或2侧)中 划定一小概率区域,一旦计算的检验统计量的实际 值落入此区域,就否定原假设,接受备择假设。
(2)这个小概率也称为显著平准或显著性水平,用 表示
(3)通常取 =5%或 =1%
(4)在否定区域之外的区域称为接受H0区域
生物统计 附 试验设计
Biostatistics and Experimental Design
畜牧、兽医专业
08.10.2020
1
统计推断概述内容1小节
一 统计推断的概念 二 抽样分布的概念 三 统计量的概率分布-抽样分布 四 正态总体样本平均数的抽样分布 五 参数估计Leabharlann 08.10.20202
统计推断概述内容2
(2)HA是否定 H0 时要接受的假设,称为备 择假设;意为没有足够理由接受H0;表面差 值不属于试验误差;
08.10.2020
9
假设检验的基本步骤
2 构造并计算检验统计量(test statistic) 检验统计量是专门用于检验原假
设H0 是否成立的统计量,满足两个条 件: (1)要利用H0所提供的信息 (2)它的抽样分布已知
?X2 0.01(df)
? ?
(2)相伴概率P:是指在原假设成立时检验统计
量值及所有比它更极端的可能值出现的概率之
和(P---)
08.10.2020
15
假设检验的基本步骤
统计结论:
- 差异不显著:在=5%水平下, 检验统计量的观察值落在接受域中,
- 差异显著:在=5%水平下,检 验统计量的观察值落在否定域中
08.10.2020
4
1 问题的提出
例 :某猪场称该场的猪在体重为100kg时的平均背膘厚 度为9mm。 问题:此说法是否正确?有4种可能性(假设)
假定 为猪在体重为100kg时的平均背膘厚度所在的
总体均数
1)正确: = 9 2)不正确: 9(| - 9| > 0) 3)不正确: < 9 4)不正确: > 9
(3)人为规定一个小概率标准(0.05/0.01)
(4)根据这个统计量观察值出现的相应概率p与
进行比较,利用小概率事件原理对假设是否成立 做出推断
这个过程称为假设检验 (hypothesis testing)
08.10.2020
7
4 小概率事件原理
(1)小概率事件在一次试验中几乎不会 发生
(2)如果某事件在一次试验中发生了, 我们可认为它不是一个小概率事件
三对假设:
= 9 vs 9, = 9 vs < 9, = 9 vs >9
08.10.2020
5
2 如何回答?
(1 )随机抽样:从该场随机抽取一批猪,测定它们的 100kg时的背膘厚度,
计算该样本的平均数 x 8.7mm
比较样本平均数与9mm之间的差异 x — =8.7-
9=-0.3mm
3 检验统计量绝对值 >临界值0.01,则相伴概 率 P<0.01,否定H0 ,差异极显著;
08.10.2020
17
举例说明
例:设由该场随机抽取了10头猪,测得它们在体重为
100kg时的平均背膘厚为8.7mm。已知该场猪的背膘厚
服从正态分布,总体方差为 2 = 2.5mm2
(1)提出假设 原假设(null hypothesis):
假设检验基本原理
一 假设检验的概念 二 假设检验的基本步骤 三 假设检验几个相关概念
08.10.2020
3
一 假设检验的概念
假设(hypothesis) 对总体的某些未知的或不完全知 道的性质所提出的待考察的命题
假设检验(hypothesis testing),又 叫显著性检验(test of significance) 对假设成立与否做出的推断
(2)思路 因为试验误差是不可避免的存在的,不能从表面的 差异作出结论。
样本平均数与9mm之差是否属于试验误差?差异
达到多大时可否定 = 9?
08.10.2020
6
3 如何根据样本结果作出统计推断?
(1)针对要回答的问题提出一对对立的假设,并对 其中的一个假设进行检验
(2)找到一个样本统计量,它与提出的假设有关, 其抽样分布已知,据此可以计算该统计量出现在 某范围的可能性大小(P)或出现的区间位置
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