卫生统计学课件第六章假设检验.
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第六讲 卫生统计学 假设检验基础
例7-1：已知北方农村儿童前囟门闭合月龄为 ： 14.1月。某研究人员从东北某县抽取 名儿童， 名儿童， 月 某研究人员从东北某县抽取36名儿童 得囟门闭合月龄均值为14.3月，标准差为 得囟门闭合月龄均值为 月 标准差为5.08月。 月 问该县儿童前囟门闭合月龄的均数是否大于一 般儿童？ 般儿童？
由于P＞ 由于 ＞0.05，意味着如果该县儿童前囟门闭合的平 ， 均月龄为14.1月，观察到囟门闭合月龄均值为 均月龄为 月 观察到囟门闭合月龄均值为14.3月的样 月的样 以及均值更大的样本）的可能性还是比较大的（ 本（以及均值更大的样本）的可能性还是比较大的（概率 大于0.05），没有理由对 0提出怀疑，于是做出不拒绝 0 ），没有理由对 大于 ），没有理由对H 提出怀疑，于是做出不拒绝H 的推断结论。 的推断结论。 无论做出哪一种推断结论（接受或是拒绝 ），都 无论做出哪一种推断结论（接受或是拒绝H0 ），都 面临着发生判断错误的风险。这就是假设检验的两类错误。 面临着发生判断错误的风险。这就是假设检验的两类错误。
x − µ0 s/ n = 14.3 −14.1 5.08/ 36 = 0.236
3、确定P值 、确定 值 P值的意义是：如果总体状况和 0一致，统计量 值的意义是： 值的意义是 如果总体状况和H 一致， 获得现有数值以及更不利于H 的数值的可能性（概率） 获得现有数值以及更不利于 0的数值的可能性（概率） 有多大。 有多大。 υ=n-1=36-1=35，查t界值表，得单侧 0.05,35=1.690， 界值表， ， 界值表 得单侧t ， t< t0.05,35 ，故P>0.05。 。
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 某商家宣称他的一大批鸡蛋“坏（变质）蛋率为1%”。 对这批鸡蛋的质量做出判断（即“坏蛋率为1%”还是“坏 蛋率高于1%”） 。 在“坏蛋率为1%”的前提下，5个鸡蛋样品中出现一个 “坏蛋”的机会是很小的，“小概率事件在一次随机试验 中不（大）可能发生”的。 本章将要介绍的假设检验理论和方法，正是基于这一 思维判断形式而发展出来的依据随机样本对于未知事物进 行判断和决策的规则。应用假设检验理论和方法，依据样 本提供的有限信息对总体做推断。
医学统计学课件：假设检验
数据展示
不同职业人群的身高和体重数据。
统计方法
方差分析，推断不同职业人群的身 高和体重是否具有统计学差异。
06
总结与展望
医学统计学在假设检验中的重要性
数据驱动决策
医学统计学在假设检验中扮演着核心角色，其原理和方法为数 据驱动的决策提供了基础框架。
提高诊断准确性
通过假设检验，医学统计学可以帮助医生做出更准确的诊断， 从而更好地制定治疗方案。
详细描述
方差分析的步骤包括提出假设、计算统计 量F值、确定临界值和作出结论。该方法可 以分析多个样本数据之间的差异，推断出 各样本所代表的总体的平均值之间是否存 在显著差异。
04
假设检验的注意事项
假设检验的前提条件
ห้องสมุดไป่ตู้样本与总体
样本是总体的代表，总体是样本的来源。在进行假设检验时，必须清楚定义总体和样本， 并考虑样本的代表性、样本大小和效应大小等因素。
研究目的
探讨该地区高血压与年龄的关系。
研究设计
收集该地区各年龄组人群的高血压患病率 数据，进行分析。
数据展示
各年龄组高血压患病率数据。
统计方法
卡方检验，探索不同年龄组之间高血压患 病率是否存在差异。
实例三
研究目的
探讨该地区不同职业人群的身高与 体重是否存在差异。
研究设计
收集不同职业人群的身高和体重数 据，进行对比分析。
02
假设检验的统计学原理
概率论与统计学关系
1
概率论是数学的一个分支，主要研究随机事件 发生的可能性。
2
统计学是利用概率论研究随机数据的方法和原 理的一门学科。
3
假设检验是统计学中利用概率论原理对未知的 总体参数进行推断的方法。
医学统计学课件：假设检验
统计推断基础
参数估计
用样本数据估计总体参数的方法。
显著性检验
理解显著性检验的基本原理和方法。
假设检验
根据样本数据对总体参数进行检验的方法。
置信区间
掌握置信区间的概念和计算方法。
03
参数假设检验
单参数假设检验
定义
单参数假设检验是当我们只有一个总 体参数需要检验时的假设检验。例如 ，我们可能需要确定一个药物是否对 一组患者的平均血压有降低作用。
应用场景：例如，检验某种新药的疗效是否显著优于安 慰剂。
案例二：两样本t检验
总结词：两样本t检验是一种常用的假设检验方 法，适用于比较两个独立样本的平均数是否存在 显著差异。
详细描述
1. 定义假设：通常包括零假设（H0，即两个样本的 平均数无差异）和对立假设（H1，即两个样本的平 均数存在差异）。
02
假设检验的数学基础
概率基础
概率定义
表示随机事件发生的可能性程度。
概率运算
掌握加法、乘法和条件概率等运算方法。
独立性和互斥性
理解事件之间的独立性和互斥性。
分布基础
分布定义
描述随机变量取值的概率规律。
连续型和离散型分布
理解连续型和离散型分布的概念和特点。
常用分布
掌握常用的分布及其性质，如正态分布、二项分布等。
假设检验步骤
根据符号分布，计算临界值和p值，判断假设是 否成立。
05
假设检验的注意事项与误用
假设检验的注意事项
明确研究目的和背 景
在假设检验前，需要明确研究目 的和背景，以便确定合适的假设 和检验方法。
合理选择样本量和 样本类型
样本量和样本类型的选择对假设 检验的结果具有重要影响。在确 定样本量时，需要考虑研究目的 、研究设计、误差概率等因素。
卫生统计学课件_第六章_假设检验
16
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。
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。
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卫生统计学假设检验
主要内容
假设检验的基本原理和步骤 Ⅰ型错误与Ⅱ型错误
单侧检验与双侧检验
假设检验应注意的事项 假设检验与区间估计的联系 （自学）
§1 假设检验的基本思想 和步骤
案例讨论
【例7-1】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123.5g/L,标准差为11.6 g/L， 而一般正常小儿的平均血红蛋白浓度为 125g/L ， 故认为该地1岁婴儿的平均血红蛋白浓度低于一般 正常小儿的平均血红蛋白浓度。
推断结论与两类错误
检验结果
实际情况
拒绝H0 不拒绝H0 结论正确(1-α ) 第二类错误（β ）
H 0 成立
H 0 不成立
Байду номын сангаас
第一类错误(α ) 结论正确（1-β ）
图7-2 Ⅰ型错误与Ⅱ型错误示意图
检验效能（power of a test） ： 若两总体确有差别，按照α水准能 够发现这种差别的能力。 它的大小用
图7-1 由t 分布确定 P值的示意图
t t0.05 2,24 ， P0 .05 本例中 t ，故按 2 . 0 6 4， 0 . 0 52 ,2 4
0 .05 的水准，不拒绝 H 0 ，差异无统计学意义
（统计结论），尚不能认为该地1岁婴儿的血红
蛋白浓度平均水平与一般正常小儿的血红蛋白
（1-β）表示。
（计算详见第十七章）
检验效能的影响因素
容许误差
总体标准差 Ⅰ型错误
n
样本含量
§3 单侧检验与双侧检验
n1 2 4
2.3 确定 P 值，作出推断结论
主要内容
假设检验的基本原理和步骤 Ⅰ型错误与Ⅱ型错误
单侧检验与双侧检验
假设检验应注意的事项 假设检验与区间估计的联系 （自学）
§1 假设检验的基本思想 和步骤
案例讨论
【例7-1】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123.5g/L,标准差为11.6 g/L， 而一般正常小儿的平均血红蛋白浓度为 125g/L ， 故认为该地1岁婴儿的平均血红蛋白浓度低于一般 正常小儿的平均血红蛋白浓度。
推断结论与两类错误
检验结果
实际情况
拒绝H0 不拒绝H0 结论正确(1-α ) 第二类错误（β ）
H 0 成立
H 0 不成立
Байду номын сангаас
第一类错误(α ) 结论正确（1-β ）
图7-2 Ⅰ型错误与Ⅱ型错误示意图
检验效能（power of a test） ： 若两总体确有差别，按照α水准能 够发现这种差别的能力。 它的大小用
图7-1 由t 分布确定 P值的示意图
t t0.05 2,24 ， P0 .05 本例中 t ，故按 2 . 0 6 4， 0 . 0 52 ,2 4
0 .05 的水准，不拒绝 H 0 ，差异无统计学意义
（统计结论），尚不能认为该地1岁婴儿的血红
蛋白浓度平均水平与一般正常小儿的血红蛋白
（1-β）表示。
（计算详见第十七章）
检验效能的影响因素
容许误差
总体标准差 Ⅰ型错误
n
样本含量
§3 单侧检验与双侧检验
n1 2 4
2.3 确定 P 值，作出推断结论
第6章 假设检验的基本概念
第四节 假设检验需注意的问题
1.要有严密的研究设计 要有严密的研究设计 2.正确理解α 水准和 值的意义 正确理解 水准和P值的意义 3.正确理解结论的统计学意义 正确理解结论的统计学意义 4.假设检验的结论不能绝对化 假设检验的结论不能绝对化
【例6-4】某人想研究小剂量干扰素加三氮唑核苷治疗 】 流行性乙型脑炎的疗效。 流行性乙型脑炎的疗效。治疗组为在一般治疗的基础 上加用小剂量干扰素及三氮唑核苷治疗流行性乙型脑 上加用小剂量干扰素及三氮唑核苷治疗流行性乙型脑 同期的接受一般治疗的73例该病患者作 炎99例，采用同期的接受一般治疗的 例该病患者作 例 采用同期的接受一般治疗的 为对照。治疗组中轻型29例 ），普通型 为对照。治疗组中轻型 例（占29%），普通型 例 ），普通型40例 ），重型 ），极重型 （占41%），重型 例（占22%），极重型 例（占 ），重型22例 ），极重型8例 8%）；对照组中轻型 例（占25%），普通型 例 轻型18例 ），普通型 ） 对照组中轻型 ），普通型32例 44%），重型17例 ），重型 23%），极重型6例 ），极重型 （占44%），重型17例（占23%），极重型6例（占 8%）。两组病人均采用传统降温、镇静、降颅内压、 ） 两组病人均采用传统降温、镇静、降颅内压、 肾上腺皮质激素及抗生素预防感染等对症治疗。 肾上腺皮质激素及抗生素预防感染等对症治疗。在此 基础上治疗组选择发病在 病人， 治疗组选择发病在5d病人 基础上治疗组选择发病在 病人，加用干扰素和三氮 唑核苷静滴，疗程5～ 。 唑核苷静滴，疗程 ～7d。两组比较疗效差别具有统计 学意义， 学意义，结论是在一般治疗的基础上加用小剂量干扰 素及三氮唑核苷治疗流行性乙型脑炎的疗效优于一般 治疗的疗效。 治疗的疗效。
x − µ 0 123.5 − 125 t= = = −0.6466 sx 11.6 25
(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
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
卫生统计学 总体均数估计和假设检验护理课件
总结与展望
本课程总结
总体均数估计和假设检验是卫生 统计学中的重要概念，本课程详 细介绍了其基本原理、方法和实
际应用。
通过案例分析和实践操作，使学 员能够熟练掌握总体均数估计和 假设检验的技巧，提高数据分析
能力。
本课程还强调了统计方法选择的 重要性，以及在护理领域中应用 统计学的注意事项和伦理要求。
方法。
02
应用场景
在护理研究中，非参数检验常用于比较分类变量或等级变量在不同组别
之间的分布是否存在显著差异。
03
注意事项
非参数检验的优点是不受总体分布限制，但检验效能相对较低。常用的
非参数检验方法包括Mann-Whitney U 检验和Kruskal-Wallis H 检验
等。
PART 05
实例分析
假设检验的注意事项
了解假设检验的注意事项有助于避免常见的错误和偏差。
在应用假设检验时，应注意以下几点：首先，应合理确定假设和样本量；其次，应选择适当的统计方 法；再次，应正确理解和解释分析结果；最后，应注意控制实验或观察的偏倚和误差。
PART 04
护理相关假设检验
t检验
定义
t检验是一种常用的统计假设检验 方法，用于比较两组数据的均值
总体均数是指总体中所有个体数值的总和除以总体容量得到 的数值，用于描述总体数据的集中趋势。在护理研究中，总 体均数可以用来评估护理措施的效果、病人的健康状况等。
总体均数的点估计
点估计是利用样本数据直接计算总体 均数的估计值。
点估计是直接利用样本数据计算出的 总体均数，其准确性取决于样本的代 表性。在护理研究中，点估计可以用 来初步了解总体均数的范围。
2023 WORK SUMMARY
本课程总结
总体均数估计和假设检验是卫生 统计学中的重要概念，本课程详 细介绍了其基本原理、方法和实
际应用。
通过案例分析和实践操作，使学 员能够熟练掌握总体均数估计和 假设检验的技巧，提高数据分析
能力。
本课程还强调了统计方法选择的 重要性，以及在护理领域中应用 统计学的注意事项和伦理要求。
方法。
02
应用场景
在护理研究中，非参数检验常用于比较分类变量或等级变量在不同组别
之间的分布是否存在显著差异。
03
注意事项
非参数检验的优点是不受总体分布限制，但检验效能相对较低。常用的
非参数检验方法包括Mann-Whitney U 检验和Kruskal-Wallis H 检验
等。
PART 05
实例分析
假设检验的注意事项
了解假设检验的注意事项有助于避免常见的错误和偏差。
在应用假设检验时，应注意以下几点：首先，应合理确定假设和样本量；其次，应选择适当的统计方 法；再次，应正确理解和解释分析结果；最后，应注意控制实验或观察的偏倚和误差。
PART 04
护理相关假设检验
t检验
定义
t检验是一种常用的统计假设检验 方法，用于比较两组数据的均值
总体均数是指总体中所有个体数值的总和除以总体容量得到 的数值，用于描述总体数据的集中趋势。在护理研究中，总 体均数可以用来评估护理措施的效果、病人的健康状况等。
总体均数的点估计
点估计是利用样本数据直接计算总体 均数的估计值。
点估计是直接利用样本数据计算出的 总体均数，其准确性取决于样本的代 表性。在护理研究中，点估计可以用 来初步了解总体均数的范围。
2023 WORK SUMMARY
卫生统计学：总体均数估计和假设检验课件
根据统计量和临界值进行统计 决策，判断是否拒绝或接受假 设。
提出假设
根据研究目的或问题提出一个 关于总体参数的假设。
确定临界值
根据研究目的和样本量确定临 界值，用于判断是否拒绝或接 受假设。
解释和报告
对统计决策进行解释和报告， 并给出相应的结论和建议。
04
参数检验
t检验
t检验是一种常用的参数检验方法，用于比较两组数据的均数差异。
区间估计的计算方法
根据样本数据和置信水平计算 出置信区间，常见的置信区间 包括95%置信区间和99%置信
区间等。
03
假设检验基础
假设检验的基本概念
假设检验是一种统计推断方法， 基于样本数据对总体参数进行推
断。
假设检验的基本思想是先提出一 个假设，然后根据样本数据对该 假设进行检验，判断是否拒绝或
检验效能
检验效能定义
检验效能是指假设检验中拒绝虚无假设 （H0）的概率，即检验的把握度或置信 度。检验效能越高，意味着该检验方法 越可靠，越能够准确地判断研究假设是 否成立。
VS
检验效能的影响因素
检验效能受到多种因素的影响，包括样本 量、标准差、效应大小、显著性水平等。 其中，样本量和效应大小是影响检验效能 的主要因素。
接受该假设。
假设检验的结论具有概率性质， 即有一定的不确定性。
双侧检验与单侧检验
双侧检验
同时考虑参数的两个方向，即大 于或小于某个值的情况。
单侧检验
只考虑参数的一个方向，即只考 虑大于或小于某个值的情况。
假设检验的步骤
选择合适的统计量
根据研究设计和数据特点选择 合适的统计量来描述样本数据 。
进行统计决策
提高检验效能的方法
提出假设
根据研究目的或问题提出一个 关于总体参数的假设。
确定临界值
根据研究目的和样本量确定临 界值，用于判断是否拒绝或接 受假设。
解释和报告
对统计决策进行解释和报告， 并给出相应的结论和建议。
04
参数检验
t检验
t检验是一种常用的参数检验方法，用于比较两组数据的均数差异。
区间估计的计算方法
根据样本数据和置信水平计算 出置信区间，常见的置信区间 包括95%置信区间和99%置信
区间等。
03
假设检验基础
假设检验的基本概念
假设检验是一种统计推断方法， 基于样本数据对总体参数进行推
断。
假设检验的基本思想是先提出一 个假设，然后根据样本数据对该 假设进行检验，判断是否拒绝或
检验效能
检验效能定义
检验效能是指假设检验中拒绝虚无假设 （H0）的概率，即检验的把握度或置信 度。检验效能越高，意味着该检验方法 越可靠，越能够准确地判断研究假设是 否成立。
VS
检验效能的影响因素
检验效能受到多种因素的影响，包括样本 量、标准差、效应大小、显著性水平等。 其中，样本量和效应大小是影响检验效能 的主要因素。
接受该假设。
假设检验的结论具有概率性质， 即有一定的不确定性。
双侧检验与单侧检验
双侧检验
同时考虑参数的两个方向，即大 于或小于某个值的情况。
单侧检验
只考虑参数的一个方向，即只考 虑大于或小于某个值的情况。
假设检验的步骤
选择合适的统计量
根据研究设计和数据特点选择 合适的统计量来描述样本数据 。
进行统计决策
提高检验效能的方法
卫生统计学 总体率估计和假设检验护理课件
个体差异大
护理对象存在较大的个体差异，如年 龄、病情、生活方式等，这可能导致 假设检验的泛化能力有限。
护理中假设检验的展望
发展新的统计方法
提高数据质量
随着统计学理论的不断发展，未来将有更 多适用于护理领域的统计方法被开发出来 。
通过加强数据收集、整理和核实的标准化 流程，提高护理数据的准确性和可靠性。
考虑个体差异
加强跨学科合作
在假设检验中考虑个体差异，以提高结果 的泛化能力和实用性。
加强护理学与统计学、医学、公共卫生等 学科的合作，促进多学科交叉融合，推动 护理领域的研究发展。
THANK YOU
特点
以人群为研究对象，涉及多因素、多 变量、多指标的复合性分析，强调以 预防为主，重视公共卫生领域中宏观 和微观相结合的研究。
卫生统计学的重要性
为卫生政策制定提供科学依据
01
通过对数据的统计分析，为政策制定者提供客观、准确的数据
支持，提高决策的科学性和有效性。
促进卫生事业管理现代化
02
通过数据分析和挖掘，提高管理效率，推动卫生事业管理的科
卫生统计学 总体率估计和假设检 验护理课件
• 卫生统计学概述 • 总体率估计 • 假设检验基础 • 护理中常用的假设检验方法 • 护理中假设检验的应用实例 • 护理中假设检验的局限性及展望
01
卫生统计学概述
定义与特点
定义
卫生统计学是应用数理统计学的原理 和方法，在卫生工作中搜集、整理、 分析和解释流行病学资料，解决实际 问题的科学。
与结局之间的关联强度。
随机对照试验中的假设检验
要点一
总结词
要点二
详细描述
随机对照试验是一种常用的实验性研究方法，通过随机分 配受试者到不同处理组，来评估干预措施的效果。
卫生统计学：总体均数估计和假设检验课件
选取一个实际研究问题，如某地区儿童身高调查。首先，收集相关数据，并计算样本均数。然后，根据研究目的提出假设，并选择合适的统计方法进行假设检验，如t检验或Z检验。最后，根据检验结果得出结论，并解释其对实际研究的意义。
总结词
详细描述
总结词
介绍如何使用卫生统计学方法对配对设计的样本数据进行处理，并进行假设检验。
点估计是直接从样本数据出发，计算出样本均数，并将其作为总体均数的估计值。点估计是一种确定的数值，用于表示总体均数的估计结果。在统计学中，点估计的准确性取决于样本量和样本的代表性。
区间估计是通过给出一个置信区间来估计总体均数的范围，而非一个具体的数值。
区间估计考虑了抽样误差，并给出总体均数可能存在的范围。通常，区间估计是以一定的置信水平（如95%）来确定的，这意味着我们有95%的把握认为总体均数落在这个范围内。区间估计的准确性取决于样本量和样本的代表性，样本量越大，置信区间越窄，估计的准确性越高。
掌握总体均数估计的基本方法和步骤，包括样本均数的计算、总体均数的点估计和区间估计等。
掌握常用的统计分析方法和软件，如Excel、SPSS等，能够运用这些工具进行实际的数据分析。
理解假设检验的基本原理和方法，包括假设的提出、检验统计量的计算、P值的解读等。
提高学生对数据分析和解读的能力，培养其独立思考和解决问题的能力。
03
CHAPTER
假设检验基础
假设检验是一种统计推断方法，通过提出假设并对其进行验证，判断假设是否成立。
假设检验基于样本数据，通过统计量计算得出结论。
假设检验的结论具有概率性质，存在犯错误的可能性。
提出假设
选择合适的统计量
计算P值
解读结果
01
02
03
总结词
详细描述
总结词
介绍如何使用卫生统计学方法对配对设计的样本数据进行处理，并进行假设检验。
点估计是直接从样本数据出发，计算出样本均数，并将其作为总体均数的估计值。点估计是一种确定的数值，用于表示总体均数的估计结果。在统计学中，点估计的准确性取决于样本量和样本的代表性。
区间估计是通过给出一个置信区间来估计总体均数的范围，而非一个具体的数值。
区间估计考虑了抽样误差，并给出总体均数可能存在的范围。通常，区间估计是以一定的置信水平（如95%）来确定的，这意味着我们有95%的把握认为总体均数落在这个范围内。区间估计的准确性取决于样本量和样本的代表性，样本量越大，置信区间越窄，估计的准确性越高。
掌握总体均数估计的基本方法和步骤，包括样本均数的计算、总体均数的点估计和区间估计等。
掌握常用的统计分析方法和软件，如Excel、SPSS等，能够运用这些工具进行实际的数据分析。
理解假设检验的基本原理和方法，包括假设的提出、检验统计量的计算、P值的解读等。
提高学生对数据分析和解读的能力，培养其独立思考和解决问题的能力。
03
CHAPTER
假设检验基础
假设检验是一种统计推断方法，通过提出假设并对其进行验证，判断假设是否成立。
假设检验基于样本数据，通过统计量计算得出结论。
假设检验的结论具有概率性质，存在犯错误的可能性。
提出假设
选择合适的统计量
计算P值
解读结果
01
02
03
医学统计学课件：假设检验
拒絕H0 2) 有可能得到現在的結果(不是小概率)
沒有理由拒絕H0
例4.4
大規模調查表明健康成年男子血清總膽固醇的 均數為4.6mmol/L，今隨機調查某單位食堂成 年男性炊事員25名,測得血清總膽固醇均數為 5.1mmol/L，標準差為0.88mmol/L，試問該單 位食堂成年男性炊事員血清總膽固醇的均數與 健康成年男子血清總膽固醇的均數有無差別？
0.10
0.05
0.02
6.314 12.706 31.821
2.920 2.353 2.132 2.015
4.303 3.182 2.776 2.571
6.965 4.541 3.747 3.365
1.943 1.895 1.860 1.833 1.812
2.447 2.365 2.306 2.262 2.228
乳猪号 1 2 3 4 5 6 7
合计
表 4.3 两组乳猪脑组织钙泵含量( g/g)
对照组
实验组
差值 d
0.3550
0.2755
0.0795
0.2000
0.2545
-0.0545
0.3130
0.1800
0.1330
0.3630
0.3230
0.0400
0.3544
0.3113
0.0431
0.3450
0.2955
t X 0 5.1 4.6 2.841
s n 0.88 25
計算概率P(與統計量t值對應的概率)
在H0成立的前提下，獲得現有這麼大的 標準t離差以及更大離差 的可能性。
P=P(|t|≥2.841) ？
按 =25-1=24查附表2的t界值表
-t
0
沒有理由拒絕H0
例4.4
大規模調查表明健康成年男子血清總膽固醇的 均數為4.6mmol/L，今隨機調查某單位食堂成 年男性炊事員25名,測得血清總膽固醇均數為 5.1mmol/L，標準差為0.88mmol/L，試問該單 位食堂成年男性炊事員血清總膽固醇的均數與 健康成年男子血清總膽固醇的均數有無差別？
0.10
0.05
0.02
6.314 12.706 31.821
2.920 2.353 2.132 2.015
4.303 3.182 2.776 2.571
6.965 4.541 3.747 3.365
1.943 1.895 1.860 1.833 1.812
2.447 2.365 2.306 2.262 2.228
乳猪号 1 2 3 4 5 6 7
合计
表 4.3 两组乳猪脑组织钙泵含量( g/g)
对照组
实验组
差值 d
0.3550
0.2755
0.0795
0.2000
0.2545
-0.0545
0.3130
0.1800
0.1330
0.3630
0.3230
0.0400
0.3544
0.3113
0.0431
0.3450
0.2955
t X 0 5.1 4.6 2.841
s n 0.88 25
計算概率P(與統計量t值對應的概率)
在H0成立的前提下，獲得現有這麼大的 標準t離差以及更大離差 的可能性。
P=P(|t|≥2.841) ？
按 =25-1=24查附表2的t界值表
-t
0
06 假设检验
是否与H0有较大矛盾，即是否支持H0，若 样本信息不支持H0，便拒绝之并接受H1 ， 否则不拒绝H0 。
魏永越
23
假设检验的基本步骤
建立检验假设
确定检验水准 计算检验统计量，界定P值
推断性结论
当P≤ 时，拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义。 当P＞ 时，不拒绝H0，差别尚无统计学意义。
统计学意义。
可以认为该单位食堂成年男性炊事员血清总胆
固醇与健康成年男子不同。
魏永越
30
配对设计定量资料的t检验
配对设计是研究者为了控制可能存在的主要的非处理
因素而采用的一种实验设计方法。 自身配对
同一对象接受两种处理，如同一标本用两种方法进行检验， 同一患者接受两种处理方法；
异体配对
假设检验
hypothesis test
南京医科大学 卫生统计学
主要内容
假设检验的基本思想 假设检验的基本步骤 均数的假设检验 均数的假设检验应用条件 假设检验中的一些概念
魏永越
2
某同学从来没有上过统计课。 但在末考中10道判断题全部答对。
问：他(她) 是瞎猜的还是有真才实学？
魏永越
15
理论基础：t 分布
P ( 2.064 t 2.064) 0.95
P ( t 2.064) P ( t 2.064) 0.05 P ( t 5.4545) P ( t 5.4545) 0.05
v＝25-1=24
-2.064
魏永越
0
2.064
16
-t
0
t
附表2 t 界值表
自由度
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 21 22 23 24 25
魏永越
23
假设检验的基本步骤
建立检验假设
确定检验水准 计算检验统计量，界定P值
推断性结论
当P≤ 时，拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义。 当P＞ 时，不拒绝H0，差别尚无统计学意义。
统计学意义。
可以认为该单位食堂成年男性炊事员血清总胆
固醇与健康成年男子不同。
魏永越
30
配对设计定量资料的t检验
配对设计是研究者为了控制可能存在的主要的非处理
因素而采用的一种实验设计方法。 自身配对
同一对象接受两种处理，如同一标本用两种方法进行检验， 同一患者接受两种处理方法；
异体配对
假设检验
hypothesis test
南京医科大学 卫生统计学
主要内容
假设检验的基本思想 假设检验的基本步骤 均数的假设检验 均数的假设检验应用条件 假设检验中的一些概念
魏永越
2
某同学从来没有上过统计课。 但在末考中10道判断题全部答对。
问：他(她) 是瞎猜的还是有真才实学？
魏永越
15
理论基础：t 分布
P ( 2.064 t 2.064) 0.95
P ( t 2.064) P ( t 2.064) 0.05 P ( t 5.4545) P ( t 5.4545) 0.05
v＝25-1=24
-2.064
魏永越
0
2.064
16
-t
0
t
附表2 t 界值表
自由度
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 21 22 23 24 25