假设检验基础卫生统计学中山大学医学统计与流行病学教材
卫生统计学 教材
卫生统计学教材以下是一些常用的卫生统计学教材：1.《卫生统计学基础》(Foundations of Biostatistics)：作者是Bernard Rosner。
这本书是卫生统计学的基础教材，介绍了统计学的基本概念、方法和应用，包括假设检验、回归分析、生存分析等。
2.《医学统计学》(Medical Statistics)：作者是Martin Bland。
这本书适用于医学和卫生领域的学生和研究人员，介绍了统计学的基本原理和应用，包括描述性统计、假设检验、多元分析等。
3.《卫生统计学导论》(Introduction to Biostatistics)：作者是Robert R. Sokal和F. James Rohlf。
这本书介绍了卫生统计学的基本概念和方法，包括数据收集、描述性统计、推断统计等内容。
它注重理论与应用相结合，同时提供了实例和案例研究。
4.《实用统计学》(Practical Statistics for Medical Research)：作者是Douglas G. Altman。
这本书着重介绍了医学研究中常用的统计方法和技术，如生存分析、非参数统计、回归分析等。
它注重实际应用和解释统计结果的方法。
5.《卫生统计学与流行病学》(Medical Statistics and Epidemiology)：作者是Jennifer L. Kelsey、Richard F. Heller和Hal Morgenstern。
这本书结合卫生统计学和流行病学的知识，介绍了研究设计、数据分析和解释统计结果的方法。
它适用于医学、卫生和流行病学领域的学生和研究人员。
以上是一些常用的卫生统计学教材，可以根据个人的学习需求和水平选择合适的教材进行学习。
2024版全新《医学统计学》完整ppt课件
THANKS
感谢观看
协方差分析
在方差分析的基础上，引入协变量， 以消除其对观察变量的影响，从而 更准确地评估控制变量对观察变量 的效应。
05
医学统计图表与可视化技术
统计图表的类型及特点
条形图
用于展示分类数据，可直观比较 各类别之间的差异。
折线图
用于展示时间序列数据或连续性 数据的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系， 可判断是否存在相关性。
森林图
用于展示多组数据的比较结果，可直观比较各组之 间的差异和联系。绘制时需选择合适的统计方法和 图形类型，如t检验或方差分析，并将结果以森林图 的形式呈现出来。
06
医学统计学在临床研究中的应用
临床试验设计与评价
01
02
03
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉 设计、析因设计等，确保 试验的科学性和可比性。
参数估计
讲述点估计、区间估计 的方法及评价标准。
假设检验
介绍假设检验的基本思 想、步骤及常见错误类
型。
方差分析
阐述方差分析的基本原 理、假设条件及常用方
法。
常用统计指标与参数
01
02
03
04
描述性统计指标
介绍均数、中位数、众数、标 准差等描述性统计指标的计算
方法及意义。
推断性统计参数
讲解置信区间、假设检验中的 检验统计量、P值等推断性统
箱线图
用于展示一组数据的分布情况，可观察数据的中心 趋势、离散程度和异常值。绘制时需计算数据的四 分位数、中位数和异常值，并将它们以箱线图的形 式呈现出来。
ROC曲线图
用于评估诊断试验的准确性，可判断试验的灵敏度 和特异度。绘制时需计算不同临界值下的灵敏度和 特异度，并绘制出ROC曲线，计算出曲线下面积 （AUC）以评估试验的准确性。
07《卫生统计学》第七章_假设检验基础(6版) (1)
sd t
n 1
n
2 7950 8832500
10 1
10
528.336IU / g
d d d 795.0 4.785 sd s d n 528.336 10
确定概率P：按ν =9查t 界值表，得P<0.01 判断结果:在α=0.05的水准上，拒绝H0，接受H1，可以认为 维生素E缺乏组大鼠肝脏维生素A含量低于正常饲料组。
二、 假设检验的基本步骤
• 确定检验水准： 检验水准（size of a test），亦称为 显著性水准（significance level），符号 为α，即拒绝或不拒绝H0所要冒出错的风 险大小。一般取α=0.05或α= 0.01。
二、 假设检验的基本步骤
• 确定单侧检验(one sided test)还是双侧检验(two sided test)： 如果根据现有的专业知识无法预先判断该病 病人的脉搏是高于还是低于一般健康成年男，两 种可能性都存在，研究者对这两种可能性同等关 心，那么，就是要推断两总体均数有无差别，应 当采用双侧检验；如果根据专业知识，已知病人 的脉搏不会低于一般人，或是研究者只关心病人 的脉搏是否高于一般，而不关心是否低于一般， 则应当采用单侧检验(one sided test)。
二、 假设检验的基本步骤
本例的资料符合t 检验的应用条件，已知 μ=72次/min ， x =75.572次/min ，s=5.0次/min ， n=25，代入公式计算t 值，结果：
x x 75.5 72.0 t 3.50 sx s n 5.0 25
3. 确定P值
第二节 t 检验
1. 一组样本资料的 t 检验
《卫生统计学》教学课件
假设检验
单样本t检验
介绍单样本t检验的原理、方法和应用实 例。
A 假设检验的基本思想
阐述假设检验的原理、步骤和注意 事项。
B
C
D
方差分析
阐述方差分析的基本原理、方法和应用实 例，包括单因素和多因素方差分析。
两样本t检验
详细解释两样本t检验的原理、方法和应 用实例，包括独立样本和配对样本的t检 验。
推断性统计在卫生领域的应用
01
假设检验
在卫生研究中，经常需要比较两组或多组数据的差异是否具有统计学意
义。通过假设检验，可以对研究假设进估计
利用样本数据对总体参数进行估计时，置信区间可以提供估计的精确度
和可信度。在卫生研究中，置信区间常用于估计发病率、死亡率等指标
随机区组设计 将实验对象按某种特征（如性别、年龄等）分成若干区组， 然后在每个区组内随机分配处理组，适用于存在明显个体 差异或需要控制某些非处理因素的情况。
析因设计 研究多个因素对实验结果的影响，通过全面组合各因素的 不同水平进行实验，适用于探索多因素交互作用的情况。
实验数据的分析
描述性统计分析 对数据进行整理、概括和描述，包括数 据的集中趋势、离散程度和分布形态等。
方差分析
比较不同处理组间的均数差异是否有 统计学意义，适用于完全随机设计和
随机区组设计的数据分析。
推断性统计分析 通过样本数据推断总体特征，包括参 数估计和假设检验等方法。
回归分析 探讨自变量和因变量之间的数量关系， 建立回归方程并进行预测和控制。
06
卫生统计应用实例
描述性统计在卫生领域的应用
1 2 3
卫生统计学的研究方法
描述性研究
通过收集和整理数据，用统计指标和 图表描述人群健康现象的数量特征和 分布规律。
卫生统计学课件_第六章_假设检验
公式：t
自由度：对子数 - 1
适用条件：两组配对计量资料。 例题：p. 34, 例8
三、两个小样本均数比较的 t 检验
▲目的：由两个样本均数的差别推断两样本
所代表的总体均数间有无差别。 ▲计算公式及意义： t 统计量： 自由度：n1 + n2 –2
18
▲ 适用条件：
（1）已知/可计算两个样本均数及它们的标准差 ；
38
(2）当不能拒绝
II 类错误的概率 β 值的两个规律：
1. 当样本量一定时, α 愈小, 则 β 愈大，反之…; 2.当 α 一定时, 样本量增加, β 减少.
39
4. 正确理解P值的意义， P值很小时“拒绝H0 ”，P值的
大小不要误解为总体参数间差异的大小； 拒绝H0 只是说 差异不为零。 统计学中的差异显著或不显著，和日常生活中所说的差 异大小概念不同. （不仅区别于均数差异的大小，还区别 于均数变异的大小)
统计推断
用样本信息推论总体特征的过程。
包括：
参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计
指标量，对总体统计指标量进行估计。
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差
别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
第一节
▲显著性检验;
假设检验
▲科研数据处理的重要工具;
▲某事发生了：
是由于碰巧？还是由于必然的原 因？统计学家运用显著性检验来 处理这类问题。
45
41
是非判断： （ ）1．标准误是一种特殊的标准差，其 表示抽样误差的大小。 （ ）2．N一定时，测量值的离散程度越 小，用样本均数估计总体均数的抽样误差 就越小。 （ ）3．假设检验的目的是要判断两个样 本均数的差别有多大。
医学统计学第七、八章 假设检验的基本概念和t检验
S x 1 − x 2 为两样本均数差值的标准误
Sx −x
1
2
⎛1 1⎞ ⎟ = S ⎜ + ⎜n n ⎟ 2 ⎠ ⎝ 1
2 c
在两总体方差相等的条件下，可将两方差合并， 求合并方差(pooled variance) S c2
2 ⎡ ( Σ x1 ) ⎤ 2 ⎢ Σ x1 − ⎥ + n1 ⎦ ⎣ = n1 − 1 + 2 ⎡ ( Σx2 ) ⎤ 2 ⎢Σ x2 − ⎥ n2 ⎦ ⎣ n2 − 1
t 检验的应用条件:
① 单样本t检验中，σ 未知且n 较小，样本取自 正态总体； ② 两小样本均数比较时，两样本均来自正态分 布总体，两样本的总体方差相等；若两总体 方差不齐可用t’检验； ③ 两大样本均数比较时，可用Z检验。
1、样本均数与总体均数比较的 t 检验
• 使用范围：用于样本均数与已知总体均数（一 般为理论值、标准值或经过大量观察所得的稳 定值等）的比较。 • 分析目的：推断样本所代表的未知总体均数 μ 与已知总体均数 μ0有无差别。 • 若 n 较大，则 tα .ν ≈ tα .∞ , 可按算得的 t 值用 v = ∞ 查 t 界值表( t 即为 Z )得P值。
回到例子:
2.计算统计量
已知μ0＝ 3min，n＝50, X=4min
4−3 t= = 4 .7140 1 .5 / 50
υ = 50 − 1 = 49
3、确定 P 值，作出统计推断 根据算出的检验统计量如 t、z 值，查 相应的界值表，即可得到概率 P。 P值是在H0成立前提下，抽得比现有样 本统计量更极端的统计量值的概率。 P值越小只能说明：作出拒绝H0 ，接受 H1的统计学证据越充分。
X −μ X −μ 用公式：t = 或z = σX SX
(卫生统计学)第六章 假设检验基础
药前后患儿血清中免疫球蛋白IgG(mg/dl)含量
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
用药前 1206.4 921.69 1294.08 945.36 721.36 692.32 980.01 691.01 910.39 568.56 1105.52 757.43
用药后 1678.44 1293.36 1711.66 1416.70 1204.55 1147.30 1379.59 1091.46 1360.34 1091.83 1728.03 1398.86
目的
H0
H1
双侧检验 是否μ1≠μ2
μ1=μ2
μ1≠μ2
单侧检验 是否μ1>μ2
μ1=μ2
μ1>μ2
或是否μ1<μ2
μ1=μ2
μ1<μ2
返回
选定检验方法和计算检验统计量
要根据研究设计的类型和统计推断的目的选用不同的检验方法。如 成组设计的两样本均数的比较用t检验（小样本）或Z检验（大样本）， 两样本方差的比较用F检验。
(卫生统计学)第六章 假设检验基础
第一节、假设检验的概念与原理 一、假设检验的思维逻辑
1.小概率原理 小概率事件在一次随机试验中几乎是不可能发生
2.假设检验处理问题的特点 ⑴从全局的范围，即从总体上对问题作出判断 ⑵不可能对总体的每个个体均作观察
二、假设检验步骤
例6-1 已知北方农村儿童前囟门闭合月龄为14.1月。某研究者从东北某县抽取36名 儿童，得囟门闭合月龄均值为14.3月，标准差为5.08月。问该县儿童前囟门闭合月 龄的均数是否大于一般儿童？
四、方差齐性检验 homogeneity of variance test
卫生统计学基础流行病学数据的假设检验与置信区间计算
卫生统计学基础流行病学数据的假设检验与置信区间计算在卫生统计学中，流行病学数据的假设检验与置信区间计算是常见的分析方法。
通过这些方法，我们可以对流行病学数据进行有效的推断和判断。
本文将介绍基本的假设检验和置信区间计算的原理和应用。
一、假设检验假设检验是指通过收集样本数据，对总体的某个参数提出假设，并利用样本统计量对该假设进行验证的统计方法。
常见的假设检验有单样本均值检验、两样本均值检验和相关性检验等。
1. 单样本均值检验假设我们有一组样本数据，想要判断该样本的均值是否等于某个给定的值。
首先我们提出原假设（H0）和备择假设（H1），然后计算样本均值和标准误差，接着利用标准正态分布或t分布进行判断。
2. 两样本均值检验在两个独立的样本群体中，我们想要判断两个群体均值是否存在显著差异。
同样，我们提出原假设（H0）和备择假设（H1），计算两个样本的均值和标准误差，并利用t分布进行判断。
3. 相关性检验当我们需要了解两个变量之间是否存在相关性时，可以进行相关性检验。
常见的方法有Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
通过计算相关系数的置信区间，我们可以判断两个变量之间的相关程度。
二、置信区间计算置信区间是指对总体参数的一个区间估计，通常用一个上限值和一个下限值表示。
置信区间计算可以帮助我们确定总体参数的范围。
在流行病学数据分析中，我们常用置信区间来估计疾病的患病率、死亡率等指标。
置信区间的计算方法与假设检验类似，根据所需的置信水平和样本数据，计算样本均值和标准误差，再利用正态分布或t分布确定置信区间。
除了单个参数的置信区间计算外，对于两个参数之间的差异，也可以计算置信区间。
例如，在两组样本数据中，我们希望确定两个样本均值之间的差异是否显著。
通过计算差异的置信区间，可以得出结论。
三、数据分析示例为了更好地理解假设检验和置信区间计算的应用，我们以某疾病的发病率为例进行说明。
假设我们有两组样本数据，分别为疫苗接种组和非接种组的患病人数。
最新假设检验基础 卫生统计学 中山大学医学统计与流行病学教材PPT课件
假定干预前后血色素差值服从正态分布
： d 0 H1 ： d 0
2. 计算统计量
= 0.05
n=12， d =10.67， Sd 11.18
t
d 0 Sd / n
10.67 -0 = 11.18 / 12 =3.305 ，
n 112 1 11
3. 确定 P 值，作出推断
例如，把有病说成没病，把有效说成无效等
表 7-1 统计推断的两类错误及其概率
统计推断
实际情况
拒绝 H 0 ， 有差异
不拒绝 H 0 ， 无差异
H 0 成立，无差异
第 I 类错误（假阳性） 概率=
正确 概率=1-
H1 成立，有差异
正确
概率=1-
第 II 类错误（假阴性）
概率=
概率 1 1
第二节 t 检验
试验组：10.2 ,8.9, 10.1, 9.2,-0.8, 10.6, 6.5, 11.2, ,9.3, 8.0, 10.7, 9.5, 12.7, 14.4, 11.9
对照组：5.0, 6.7, 1.4, 4.0, 7.1, 0.6, 2.8, 4.3, 3.7, 5.8, 4.6, 6.0, 4.1, 5.1, 4.7
区贫血儿童血色素（%）总体平均水平有无变化？
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
表 7-2 健康教育三个月前后血色素（%）
教育前
教育后
差值 d
36
45
9
46
64
8
53
66
13
57
57
0
65
70
5
60
55
-5
42
《医学统计学》医统-第七章t检验
第二节 配对样本均数t检验
• 配对样本均数t检验简称配对t检验(paired t test),又称非独立两样本均数t检验,适用于配对设
计计量资料均数的比较,其比较目的是检验两相关 样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。 • 配对设计(paired design)是将受试对象按某些重 要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随 机地给予两种处理。
总体。
.
配对样本均数t检验原理
可将该检验理解为差值样本均数与已知总体均数μd （μd = 0）比较的单样本t检验.其检验统计量为：
t dd d0 d
S d
S d
Sd
n
式中d为每对数据的差值，为差值样本的均数，Sd为
差值样本的标准差， 为差值样本均数的标准差，即
差值样本的标准误，n为配对样本的对子数。
.
基本原理
• 两独立样本t检验的检验假设是两总体均数 相等,即H0：μ1=μ2，也可表述为μ1-μ2=0,这 里可将两样本均数的差值看成一个变量样
本, 在H0条件下两独立样本均数t检验可视
为样本与已知总体均数μ1-μ2=0的单样本t 检 验, 统计量计算公式为
.
t
|
(X1
X2) (1 S X1 X 2
编号
标准品
新制品
差值 d
d2
1
12.0
10.0
2.0
4.00
2
14.5
10.0
4.5
20.25
3
15.5
12.5
3.0
9.00
4
12.0
13.0
-1.0
1.00
5
13.0
10.0
3.0
《卫生统计学》理论课教学大纲
《卫生统计学》理论课教学大纲（供本科预防医学、公共事业管理专业使用）Ⅰ前言本教学大纲是根据方积乾主编的《卫生统计学》（卫生部规划教材，供预防医学等专业用，第七版）编写而成。
卫生统计学教学分课堂讲授、课堂讨论与实习两部分。
理论部分对学生有三种要求，即：掌握的内容、熟悉的内容和了解的内容。
掌握部分要求教师在课堂上讲深讲透，使学生深刻理解、记忆并融会贯通；熟悉内容教师要详细讲解，使学生充分理解；了解内容教师可作一般介绍也可鼓励学生自学，以扩大学生知识面。
课堂讨论与实习内容皆与课堂讲授中的掌握内容密切相关，该部分内容要求学生在教师的指导下独立思考，充分发挥主观能动性，加强操作能力，加深统计学原理的理解，最终达到提高学生运用卫生统计学原理对研究课题设计和分析的能力。
本大纲适用于五年制本科预防医学专业及四年制本科公共事业管理专业使用总教学参考学时为68/72学时教材：《卫生统计学》（卫生部规划教材），人民卫生出版社，方积乾，第7版，2015年。
II 正文第一章绪论一教学目的通过本章的学习，使学生了解卫生统计学的发展史；统计学与公共卫生的关系。
掌握一些常见的统计学基本概念。
二教学要求（一）掌握统计学的常用术语、资料类型。
（二）熟悉统计工作的基本步骤。
（三）了解卫生统计学的作用和意义。
三教学内容（一）卫生统计学在临床医学中的作用和意义，卫生统计学的发展史；统计学与公共卫生的关系。
（二）统计工作的基本步骤1 研究设计2 搜集资料3 整理资料4 分析资料（三）统计学的几个常用术语及统计方法选择1 常用术语：观察单位(observation unit)、变量(variable)、变异、总体(population)、样本(sample)、抽样误差(sampling error)、概率(probability)、小概率事件、参数、统计量2 资料的类型：定量变量、定性变量、等级资料第二章定量变量的统计描述一教学目的通过本章学习，使学生学会定量资料集中趋势、离散趋势的描述指标；学习定量资料的频数分布表的编制方法和分布规律。
流行病学研究中的统计学假设检验
流行病学研究中的统计学假设检验在流行病学研究中，统计学假设检验是一种常用的分析方法。
在这篇文章中，将探讨统计学假设检验在流行病学研究中的重要性，以及其在统计学中的原理和应用。
一、统计学假设检验的定义和作用统计学假设检验是一种根据样本数据对总体参数进行推断的方法。
在流行病学研究中，它用于判断某种因素对疾病发生的影响是否显著。
通过对疾病患病率、风险比、风险差等指标进行假设检验，可以帮助研究人员得出科学有效的结论，以指导公共卫生决策和制定干预措施。
二、统计学假设检验的步骤和原理统计学假设检验主要包括以下步骤：假设提出、选择显著性水平、计算统计量、决策与结论。
其中，假设提出是指研究者对所要研究的问题进行假设的提出，如“某因素是否与疾病发生有关”；选择显著性水平是指在进行假设检验时，设定的允许犯错误的概率，一般取0.05；计算统计量是指根据样本数据计算出的用来比较实际观测值与假设值之间差异的统计指标，如t值、F值等；决策与结论是指根据计算得出的统计量与显著性水平进行比较，判断是否拒绝或接受原假设。
统计学假设检验的原理是建立在概率论和数理统计学的基础上的。
通过计算统计量的概率分布，可以确定实际观测值与假设值之间的差异是否显著，从而对研究假设进行推断。
根据显著性水平的选择，可以控制犯错误的概率，进而保证研究结论的可靠性和科学性。
三、统计学假设检验的应用实例统计学假设检验在流行病学研究中有着广泛的应用。
下面以某研究小组的A调查为例，说明统计学假设检验的应用步骤：1. 假设提出：某研究小组假设某种因素与某种疾病发生有关。
2. 选择显著性水平：小组选择显著性水平为0.05。
3. 计算统计量：小组通过调查得到了某个地区的患病率数据，并计算出了相应的风险比和风险差。
4. 决策与结论：小组将计算得到的风险比和风险差与临界值进行比较，得出研究结论。
在统计学假设检验的应用过程中，研究人员需要合理地选择假设、显著性水平和统计量，并进行严格的数据分析和结论推断，以确保研究的科学性和可靠性。
假设检验基础卫生统计学中山大学医学统计与流行病学教材
表 7-4 两种降血清胆固醇措施差值的结果
组别
例数 均数（ mmol / L ） 标准差（ mmol / L ） 方差
特殊饮食组 12
0.5592
0.6110
0.373321
药物治疗组 12
0.1467
0.2107
0.044394
经正态性检验（见后），两组血清胆固醇差值均服从正态分布条件；
暂将此资料视为总体方差不相等（关于方差齐性的检验见后）
试验组：10.2 ,8.9, 10.1, 9.2,-0.8, 10.6, 6.5, 11.2, ,9.3, 8.0, 10.7, 9.5, 12.7, 14.4, 11.9
对照组：5.0, 6.7, 1.4, 4.0, 7.1, 0.6, 2.8, 4.3, 3.7, 5.8, 4.6, 6.0, 4.1, 5.1, 4.7
决策规那么1 (Fisher): 假设当前值在临界值tα 或 tα/2 之外，
决策规那么2 (Pearson): 假设t 的当前值之外的尾 部面积 P小于α 或α/2
3. 确定 P 值，做出推断
P 值：t 的当前值之外的尾部面积。 P 值的意义： （1）在零假设成立的条件下，出现 “统计量当前值及 更不利于零假设的数值”的概率 （2）若拒绝零假设，犯假阳性错误的概率 如果 P 值较小，表明 “不大可能”犯假阳性错误 如果 P 值较大，表明 “颇有可能”犯假阳性错误
或
H0 ： =14.1（月）, H1 ： >14.1（月）（单侧）
仅当有充分把握可以排除某一侧，方可采用单侧检验！
2. 计算统计量 统计量（statistic）：随机样本的函数，不应包含任何未知参数。
对于
H0 : 0,
《医学(卫生)统计学》教学大纲
《医学(卫生)统计学》教学大纲课程名称：《医学(卫生)统计学》学分：2分总学时：32 实验学时：5预修课程：基础医学课程、高等数学、概率论与数理统计适应专业：临床、精卫、图情、护理、检验专业参考教材：1.徐勇勇主编. 医学统计学. 北京：高等教育出版社，20012.孙振球主编. 医学统计学（3版）. 北京：人民卫生出版社，20103. 方积乾主编. 医学统计学与电脑实验.第2版.上海:上海科学技术出版社，20014. 黄正南. 医用多因素分析. 第3版. 长沙：湖南科技出版社，19955. Senn S,Stevens L, Chaturvedi N. Repeated measures in clinicaltrials: simple strategies for analysis using summary measures.Statistics in Medicine, 2000, 19: 8616. Metz CE, Herman BA, Roe CA. Statistical comparison of twoROC-curve estimation obtained from partially-paired datasets.Med Decis Making, 1998,18: 110一、课程在培养方案中的地位、目的和任务医学统计学是以医学理论为指导，应用统计学的原理、方法，研究医学领域中数据的搜集、整理与分析的学科。
广泛应用于临床医学、预防医学及卫生管理的实践和科研，是每个医学生及卫生管理人员的必修课，为今后的医疗服务、预防保健，卫生监督和管理及各种医学研究，打下必要的基础。
二、课程的基本要求(一)主要内容1、掌握卫生统计工作四个基本步骤、变量类型、统计学中常用的总体、样本、概率等基本概念。
2、掌握数值变量资料统计描述和统计推断的各种方法。
3、掌握正态分布、t分布的特征及它们的异同与联系。
医学统计学(假设检验) ppt课件
了解：
置信区间与假设检验的关系
ppt课件 2
教学内容提要
重点讲解：
假设检验原理
单样本正态资料的假设检验 两样本正态资料的假设检验 Z检验 假设检验应注意的问题
介绍：
置信区间与假设检验的关系
ppt课件 3
假设检验的基本任务：事先对总体分布或总体 参数作出假设，利用样本信息判断原假设是否 合理，从而决定是否拒绝或接受原假设。 参数检验(parametric test)：若总体分布类型已 知，需要对总体的未知参数进行假设检验。 非参数检验：若总体分布类型未知，需要对未 知分布函数的总体的分布类型或其中的某些未 知参数进行假设检验。
ppt课件 17
(3) 计算P值
P值:是在H0成立时，取得大于或等 于现有检验统计量值的概率。
ppt课件
18
（3）计算概率值（P） 将计算得到的Z值或 t值与查表得到Z或 t，ν ,比较，得到 P值的大小。根据u分布和 t分布我们知道，如果|Z|> Z或| t |> t ， 则 P< ；如果|Z|< Z或| t | < t ，则P> 。
ppt课件 5
“小概率原理”
例如在2000粒中药丸中只有一粒是虫蛀过的，现从中随机取 一粒，则取得“虫蛀过的药丸”的概率是1/2000，这个概率 是很小的，因此也可以将这一事件看作在一次抽样中是不会 发生的。若从中随机抽取一粒，恰好是虫蛀过的，这种情况 发生了，我们自然可以认为“假设”有问题，即虫蛀率p不是 1/2000，从而否定了假设。否定假设的依据就是小概率事件 原理。由此我们得到一个推理方法：如果在某假设（记为H0） 成立的条件下，事件A是一个小概率事件，现在只进行一次 试验，事件A就发生了，我们就认为原来的假设（H0）是不 成立的。
卫生统计学教学大纲
卫生统计学是卫生与健康领域中的重要学科，其教学大纲通常包括以下内容，以便学生全面了解卫生统计学的基本概念、方法和应用：
1. 课程简介
-卫生统计学的定义和作用
-卫生统计学在卫生领域中的重要性和应用范围
2. 数据类型和数据搜集
-定量数据和定性数据的区别
-数据的来源和搜集方法
-数据的质量控制和数据清洗
3. 描述性统计学
-集中趋势度量：均值、中位数、众数
-离散程度度量：方差、标准差、四分位距
-数据分布的图形表示：直方图、箱线图等
4. 概率与概率分布
-概率的基本概念
-常见概率分布：正态分布、泊松分布等
5. 推断统计学
-参数估计：点估计、区间估计
-假设检验：基本原理、假设检验步骤、常见假设检验方法
6. 相关性和回归分析
-相关性分析：相关系数、相关性检验
-简单线性回归分析：回归方程、参数估计、拟合优度检验
7. 流行病学研究设计
-病例对照研究、队列研究、横断面研究等
-流行病学研究中的统计分析方法
8. 生存分析
-生存函数、生存率、生存曲线
-生存分析方法：Kaplan-Meier 方法、Cox 比例风险模型
9. 卫生统计软件应用
-常用卫生统计软件介绍：如SPSS、R、SAS等
-软件操作基础和数据分析实践
10. 实践案例分析
-基于真实卫生数据的案例分析
-综合运用卫生统计学知识解决实际问题
以上是卫生统计学教学大纲的主要内容，通过系统学习这些知识，学生可以掌握卫生统计学的基本理论和方法，为在卫生领域中进行数据分析和研究提供必要的统计学支持。
卫生统计学教学大纲
卫生统计学教学大纲一、课程简介卫生统计学是医学生与公共卫生专业学生必修的一门课程，通过本门课程的学习，学生将了解卫生统计学的基本概念、方法与应用，培养学生的统计思维和分析数据的能力，为未来医学与卫生工作奠定基础。
二、课程目标1. 理解卫生统计学的基本原理和概念；2. 熟悉常用的统计学方法和技术；3. 能够分析与解释卫生数据，进行统计推断；4. 掌握卫生统计学在公共卫生实践中的应用。
三、教学内容1. 卫生统计学概述- 卫生统计学的定义与作用- 卫生统计学的发展历程- 卫生统计学在公共卫生中的地位和作用2. 数据的收集与整理- 数据的类型与性质- 调查研究设计- 数据的质量控制3. 数据的描述统计学- 集中趋势与离散程度的度量- 数据的展示与解读- 相关性分析4. 概率与统计推断- 概率的基本概念- 参数估计与假设检验- 方差分析与回归分析5. 流行病学统计学- 流行病学基本概念- 流行病学研究设计- 流行病学统计分析6. 卫生统计学在实践中的应用- 疾病监测与预防- 医疗资源管理- 卫生政策制定四、教学方法1. 理论讲授：通过教师授课，介绍卫生统计学的基本概念和方法；2. 实践操作：学生进行真实数据的分析与报告撰写，掌握统计软件的使用；3. 小组讨论：学生分组讨论案例分析和课程作业，提高学生的问题解决能力；4. 研究性学习：学生根据自选课题进行研究，撰写研究报告与论文。
五、考核方式1. 平时表现（20%）：包括课堂参与、作业完成情况等；2. 期中考试（30%）：笔试形式，考察学生对于理论知识的掌握程度；3. 期末考试（40%）：笔试形式，考察学生对于统计分析方法的理解和应用能力；4. 课程论文（10%）：要求学生选题进行研究，撰写学术论文。
六、教材与参考书目1. 主教材：《卫生统计学导论》2. 参考书目：- 《流行病学基础：学习指南》- 《公共卫生统计学》- 《医学统计学》七、教学进度安排第1-2周：课程介绍与概论第3-4周：数据收集与整理第5-6周：描述统计学第7-8周：概率与统计推断第9-10周：流行病学统计学第11-12周：应用与实践八、其他要求1. 学生应积极参与课堂讨论与实践活动，认真完成作业与课程论文；2. 学生需熟练掌握统计软件的使用，如SPSS、R等；3. 教师会定期组织课外学术讲座和研讨会，学生应积极参与。
《卫生统计学》课件
健康状况评价的统计方法
总结词
健康状况评价的统计方法包括描述性统计、推论性统 计和多元统计分析等，用于描述和解释健康数据。
详细描述
描述性统计是健康状况评价的基础，主要包括数据的 收集、整理、描述和呈现。推论性统计则是在描述性 统计的基础上，利用样本数据推断总体特征和变化趋 势。多元统计分析则可以处理多个变量之间的关系， 深入挖掘数据背后的规律和联系。这些统计方法在评 价健康状况时相互补充，为理解和解释健康数据提供 有力支持。
通过健康调查数据的统计分析，了解人群健康状 况，评价干预措施效果。
医学研究与实践
在医学研究和实践工作中，卫生统计学方法的应 用可以提高研究质量和数据可靠性。
卫生统计学的发展历程
基础阶段
20世纪初，数理统计学的发展为卫生统计学奠定了基础。
应用阶段
二战后，随着计算机技术的发展和流行病学数据的积累，卫生统 计学在公共卫生领域得到广泛应用。
可能性。
生存率的估计与比较
估计方法
乘积极限法、寿命表法、Kaplan-Meier法等。
比较方法
log-rank检验、Tarone-Ware检验、Breslow检验等。
Cox比例风险模型
模型建立
基于比例风险假设，将生存时间与协变量之间的关系 用比例风险函数来描述。
模型应用
用于分析多因素对生存时间的影响，预测不同个体在 不同条件下的生存概率。
03
描述性卫生统计学
频数与频率分布
频数
每个数据值出现的次数。
频率
频数与总数之比，用于描述数据分布特征。
相对频率
某一类别的频率与所有类别的总频率之比，用于 比较不同类别的分布情况。
图形表示方法
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
忽略不计儿童本身变化，视为自身配对 假定干预前后血色素差值服从正态分布 1. 建立检验假设，确定检验水准
H 0 ： d 0
H 1 ： d 0
= 0.05
2. 计算统计量
n=12， d =10.67， S d = 11.18
10.67 -0 t =3.305 ， n 1 12 1 11 = 11.18 / 12 Sd / n
卫生统计学 第七章 假设检验基础
林爱华 中山大学公共卫生学院 医学统计与流行病学系
第一节 假设检验的概念与原理
假设检验（hypothesis testing）: 对总体 提出一个假设，通过样本数据去推断是否 拒绝这一假设。
一、假设检验的思维逻辑
例 成年男性肺炎患者与男性健康成人的血红蛋白 有无区别？只能随机抽取两个样本： 成年男性肺炎患者的血红蛋白（g/dl ）测量值： 11.9，10.9，10.1，10.2，9.8，9.9，10.3，9.3， 9.8，8.9； 均数为10.11（g/dl） 男性健康成人的血红蛋白（g/dl ）测量值： 13.9，14.2，14.0，14.3，13.7，13.9，14.1，14.7， 13.5，13.6 均数为13.99（g/dl ）
表 7-1 实际情况
H 0 成立，无差异
统计推断的两类错误及其概率 统计推断 拒绝 H 0 ， 有差异 不拒绝 H 0 ， 无差异 正确 概率=1- 第 II 类错误（假阴性） 概率=
概率 1 1
第 I 类错误（假阳性） 概率= 正确 H 1 成立，有差异 概率=1-
第二节 t 检验
t 检验: 以 t 分布为基础的一类比较均数的 假设检验方法。 t 检验的应用条件： 1. 随机样本。 2．来自正态分布总体。
3. 两独立样本比较时，要求两总体方差相等
（方差齐性）。
一、单样本资料的t 检验
H0: μ =μ 统计量
0
H1: μ ≠μ 0 (双侧)
X 0 t S/ n
分子：样本均数与零假设中μ 0的差距；分母:样本均数的标准误 ----用标准误来度量的样本均数与μ 0的差距，没有量纲 理论: H0 成立时，这个统计量服从自由度为ν =n-1 的 t 分布 ---- 我们就是根据这条知识来计算相应的 P 值 统计推断: 事先规定一个“小”的概率 （检验水准） ， 若 P 值小于 ，拒绝零假设； 若 P 值不小于 ，则不拒绝零假设。
二、配对设计资料的t 检验
例7-2 某地随机抽取 12 名贫血儿童，对其家庭实行健康教育三个月， 教育前后儿童的血色素（%）测量结果见表 7-2，试判断干预前后该地 区贫血儿童血色素（%）总体平均水平有无变化？
表 7-2 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 教育前 36 46 53 57 65 60 42 45 25 55 51 59 健康教育三个月前后血色素（%） 教育后 45 64 66 57 70 55 70 45 50 80 60 60 差值 d 9 8 13 0 5 -5 28 0 25 25 9 1
H 0 ： =.1（月）, H 1 ： ≠14.1（月） （双侧）
或
H 0 ： =14.1（月）, H 1 ：
>14.1（月） （单侧）
仅当有充分把握可以排除某一侧，方可采用单侧检验！
2. 计算统计量 统计量（statistic） ：随机样本的函数，不应包含任何未知参数。 对于
P =P (t >0.236) tα=1.645 α=0.05
图7-1 样本统计量t 值与单侧P值的意义
例7-1， t =0.236< tα, P>α, 不能拒绝零假设
统计推断的两类错误
第 I 类错误 （type I error）: 假阳性错误 例如，把没病说成有病，把无效说成有效等 第 II 类错误（type II error）:假阴性错误。 例如，把有病说成没病，把有效说成无效等
3. 确定 P 值，做出推断
P 值：t 的当前值之外的尾部面积。 P 值的意义： （1）在零假设成立的条件下，出现 “统计量当前值及 更不利于零假设的数值”的概率 （2）若拒绝零假设，犯假阳性错误的概率 如果 P 值较小，表明 “不大可能”犯假阳性错误 如果 P 值较大，表明 “颇有可能”犯假阳性错误
H 0 : 0 , H1 : 0
t 检验的统计量为： t
X 0 S/ n
理论: H 0 成立时, 该统计量服从 t 分布, 自由度 n 1 例 7-1， H 0 ： =14.1（月）成立时, 将样本数据代入， t 自由度
X 0 S/ n 14.3 14.1 5.08 / 36 0.236
n 1 36 1 35 。
如何决策？如果在H0成立时，当前情形是不大 可能发生的，则拒绝H0
如何识别是否不大可能？规定一个“小”的概率α， 称检验水准（size of a test）
决策规则1 (Fisher): 若当前值在临界值tα 或tα/2 之外， 决策规则2 (Pearson): 若t 的当前值之外的尾部面积 P小 于α 或α/2 两者结合为佳：当前值在临界值tα或tα/2 之外？ P值？
造成这种差别的原因可能有两种： (1)成年男性肺炎患者的血红蛋白含量确实不 同于男性健康成人； (2)抽样误差 到底是本质上的差异还是纯抽样误差? 需进行假设检验!
二、假设检验的基本步骤
例 7-1 已知北方农村儿童前囟门闭合月龄均值为 14.1 月。 有人从东北 某县抽取 36 名儿童， 得前囟门闭合月龄均值为 14.3 月， 标准差为 5.08 月。问该县儿童前囟门闭合月龄是否大于一般儿童闭合的月龄？ 1. 建立检验假设，确定检验水准 零假设（null hypothesis） ，又称原假设，记为 H 0 。 对立假设（alternative hypothesis） ，又称备择假设，记为 H 1
d 0
3. 确定 P 值，作出推断
查界值表，0.01< P <0.005，在 =0.05 的水准上拒绝 H 0