卫生统计学第八版第六章统计推断 PPT

第二节 假设检验
第二节 假设检验
（一）基本思想
假设检验：假设是指我们对总体特征（如参数、分布）的 某种推测，进而用概率来判断样本数据所提供的信息和我 们对总体特征猜想的一致性，从而结合专业知识判断这一 猜想的正确性。
第二节 假设检验
（一）基本思想
例2 为了解某高校在校大学生2015年平均网上购物花费情况： 随机抽取该校500名大一和500名大四的学生，算得大一平均
卫生统计学
第六章 统计推断
目录
01
第一节：置信区间估计
02
第二节：假设检验
03
第三节：检验效能与基于决策的推断
重点难点
※ 置信区间的含义与计算原理 ※ 置信度如何影响误差范围 ※ 样本量与置信区间的关系 ※ 假设检验的基本思想、基本步骤以及结果解释 ※ 检验效能的含义、计算方法 ※ 基于决策的推断中两类错误的含义 ※ 两类错误、检验水准及检验效能之间的关系
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第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
Cz
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
不同置信度下置信区间的比较
Cz
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
第一节 置信区间的估计
（三）置信区间与样本量
第一节 置信区间的估计
（四）注意事项
第一节 置信区间的估计
（四）注意事项
4. 统计分析无法拯救糟糕的数据。 5. 实际操作中的问题（如无应答与失访）会给抽样研究带来额外的误差，这些误差可能 比随机抽样误差大得多，并且研究结果中这些误差并不能被误差范围所反映。 6. 统计推断的概率是指该方法重复进行的正确频率，但并不知道某一次结果的正确性。
第一节 置信区间的估计
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第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
统计推断
定义 统计推断是基于样本统计量对总体参数给出统计学结论
常用方法 置信区间估计和假设检验 注：为避免繁杂的计算而掩盖统计推断的基本逻辑和核心思想，本 章以总体方差已知的情形为例，叙述推断总体均数的过程
第一节 置信区间的估计
（一）统Βιβλιοθήκη Baidu信心
第三节 检验效能与基于决策的推断
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
例3 为研究6个月的运动项目是否能够增加年轻 女性的总骨矿含量(total body bone mineral content， TBBMC)的问题。基于前期研究结果，某研究组 假设在为期六个月的锻炼中年轻女性TBBMC改 变百分比的标准差为2(%)。并且，专业上认为 TBBMC增加1(%)才有实际意义，故希望有一个 较高的概率能够探测到1(%)这个变化。那么对于 该项研究，25例样本的检验效能是多少？
C 90% 95% 99%
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
例1 某大学开展了一个题为“大学生每月手机上网流量”的调查计划。在2015年的 调查中，随机抽取了600名学生进行调查，有532名应答，应答者的数据被视为一个 随机样本，不存在应答偏倚。手机每月平均上网流量为755M，中位数为196M，可 知该数据属于典型的偏态分布。虽然如此，由于该样本量较大，根据抽样分布知识， 该样本均数抽样分布也近似服从正态分布。假设总体方差为(1130 M)2现根据样本数 据计算该大学所有大学生每月手机上网流量平均值的95%置信区间。
置信区间提供的信息
第二节 假设检验
（三）假设检验与置信区间
综上所述，置信区间与假设检验是相辅相成的，两者结 合起来，可以提供更为全面的统计推断信息。因此，研究论 文在报告假设检验结论的同时，需要报告相应的置信区间估 计结果。
第二节 假设检验
（四）假设检验的正确使用
1. 选择一个合适的检验水准。 2. 统计学意义并不意味着具有实际的专业意义。 3. 不要忽略无统计学意义的结果。 4. 统计推断并非对所有数据有效。 5. 谨慎追求统计学意义。
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
第三节 检验效能与基于决策的推断
（一）检验效能
第三节 检验效能与基于决策的推断
（二）基于决策的推断与两类错误
第三节 检验效能与基于决策的推断
（二）基于决策的推断与两类错误
基于样本的决定
接受 H1 接受 H0
决策推断的两类错误
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
来自同一总体的25次抽样及其95%置信区间
Cz
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
Cz
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
标准正态曲线下C与z’之间的关系
z 1.64 1.96 2.58
（1）小概率思想：小概率事件（一般指概率小于等于0.05）在一次实验中基本 上不会发生。 （2）反证法思想：先提出待检验的假设，如果样本信息不支持该假设，就拒绝 该假设。
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
估计值 - 假设检验值 Z 估计值的标准误
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（三）假设检验与置信区间
第二节 假设检验
（三）假设检验与置信区间
置信区间(a)~(c)均不包含原假设 ，意 味着相应的差异具有统计学意义： (a)提示差异具有实际意义； (b)提示可能具有实际意义； (c)提示实际意义不大； 置信区间(d)与(e)均无统计学意义： (d)提示可能样本量不足； (e)属于可以接受零假设的情况。
花费516元，大四平均花费642元，该校大一与大四学生平均网 上购物花费不同？
随机抽取该校500名男生和500名女生，女生平均花费为771元， 而男生平均花费则为478元，该校女生与男生平均网上购物花费 不同？
差异是否由抽样误差导致？
第二节 假设检验
（一）基本思想
以上两个例子的关键点： 1. 均试图回答两个总体均数是否存在差异，即两个总体均数差值是否等于0。 2. 用样本均数差值与假设总体均数相差0元（即两个总体均数没有差异）进行比较。 3. 用概率来表示比较的结果——小概率反证法思想