样本例数的统计学要求ppt课件
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样本含量估计ppt课件
白细胞数的水平，要求误差不超过0.2*109/L。 根据文献报告，健康成人的白细胞数的标准差约 1.5*109/L。问需要调查多少人？ ❖ （双侧α=0.05）
26
确定样本量的方法---查表法
σ=1.5 δ=0.2 σ/δ =1.5/0.2=7.5
公式计算法：uα/2=1.96 n=(1.96)2(1.5)2/(0.2)2=216.1≈217
δ
检
检
总总
容
验
验
体体
许
水
效
标率
误
准
能
准
差
差7检验水准（Fra bibliotek值）即假设检验第一类错误出现的概率，也称假阳性率，,即检验水 准或显著性。α越小，所需的样本量越大，反之就要越小。α水平由 研究者根据具体情况决定，通常α取0.05或0.01。 ❖ 另外还应明确是单侧或双侧检验。
用统计学检验时，当研究结果高于和低于效应指标的界限均有 意义时，应该选择双侧检验，所需样本量就大；当研究结果仅高于 或低于效应指标的界限有意义时，应该选择单侧检验，所需样本量 就小。当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的U界值通过查标准 正态分布的分位数表可得。
地区性研究：平均样本人数500－1000人； 全国性研究：1500－2500人 描述性研究：样本最少占总体的10％，如果总体较小，则最
少占总体20％ 相关性研究：受试者至少30人以上
6
确定样本量的方法---计算法和查表法
❖ 样本含量估计常用的两种方法。
❖ 需要提前确定以下参数：
TEXT
α
1-β
σ和π
u u 211/ k 2
n
2
试验组样本量为n，对照组样本含量为kn， 当两组样本含量相等时，k=1。
26
确定样本量的方法---查表法
σ=1.5 δ=0.2 σ/δ =1.5/0.2=7.5
公式计算法：uα/2=1.96 n=(1.96)2(1.5)2/(0.2)2=216.1≈217
δ
检
检
总总
容
验
验
体体
许
水
效
标率
误
准
能
准
差
差7检验水准（Fra bibliotek值）即假设检验第一类错误出现的概率，也称假阳性率，,即检验水 准或显著性。α越小，所需的样本量越大，反之就要越小。α水平由 研究者根据具体情况决定，通常α取0.05或0.01。 ❖ 另外还应明确是单侧或双侧检验。
用统计学检验时，当研究结果高于和低于效应指标的界限均有 意义时，应该选择双侧检验，所需样本量就大；当研究结果仅高于 或低于效应指标的界限有意义时，应该选择单侧检验，所需样本量 就小。当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的U界值通过查标准 正态分布的分位数表可得。
地区性研究：平均样本人数500－1000人； 全国性研究：1500－2500人 描述性研究：样本最少占总体的10％，如果总体较小，则最
少占总体20％ 相关性研究：受试者至少30人以上
6
确定样本量的方法---计算法和查表法
❖ 样本含量估计常用的两种方法。
❖ 需要提前确定以下参数：
TEXT
α
1-β
σ和π
u u 211/ k 2
n
2
试验组样本量为n，对照组样本含量为kn， 当两组样本含量相等时，k=1。
统计学ppt课件
配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
统计学完整ppt课件完整版
假设检验的基本思想：小概率事件原 理
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
《统计学基础》PPT课件1
任务二 统计学研究对象和作用
本节的重点： 统计研究对象及其特点 统计的作用
本节的难点： 统计研究对象的特点
27
一、统计学的研究对象及其特点
（一）统计学的研究对象 社会经济统计学的研究对象，是社会经济现象
的总体的数量方面，即社会经济现象总体的数 量特征和数量关系。 就是通过特有的统计指标和统计指标体系来表 明社会经济现象的规模、水平、速度、比例和 效益等，揭示现象发展的本质规律。
概率论 （包括分布理论、大数定律
和中心极限定理等）
反映客观 现象的数
据
样本数据
描述统计
（统计数据的搜集、整
总体数据 理、显示和分析等）
推断统计
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等）
总体内在的 数量规律性
统计学探索现象数量规律性的过程
理论统计与应用统计
理论统计
▪ 研究统计学的一般理论 ▪ 研究统计方法的数学原理
23
三、统计学与其他学科的关系
（三）统计学与数学的关系 数学是统计学的研究工具，统计研究要
运用大量的数学知识，研究理论统计学 的人需要较深的数学功底，使用统计方 法的人要具有良好的数学基础。统计学 与数学又有着本质的区别
24
三、统计学与其他学科的关系
（四）统计学与数理统计学的关系 一方面，统计学的产生先于数理统计学，从一
12
历史上各国对统计学的译法
法国: Statistique
意大利: Statistica
英国:
Statistics
日本:
政表、政算、国势、形势等
中国: ,,,,,,,,,,统计（钮永建、林卓南于1903译）
13
样本例数的统计学要求
84 189 21 47 63 141 16 35 119 268 30 67 93 210 23 53
24
主要疗效指标为定性（分类）指标的样本量估计方案
方案 α 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 样本估计参数 β 率 0.1 0.80 0.1 0.80 0.1 0.85 0.1 0.85 0.2 0.80 0.2 0.80 0.2 0.85 0.2 0.85 0.1 0.80 0.1 0.80 0.1 0.85 0.1 0.85 0.2 0.80 0.2 0.80 0.2 0.85 0.2 0.85 率之差 0.15 0.10 0.15 0.10 0.15 0.10 0.15 0.10 0.15 0.10 0.15 0.10 0.15 0.10 0.15 0.10 估计样本数 非劣 等效 122 149 274 336 97 119 218 268 88 112 198 251 70 89 158 200 185 212 417 476 148 169 332 379 143 166 321 374 114 132 256 298 25
般取 =0.05或0.01，其大小必须按第 I类错误 的危害性来决定。 例：在一个新药临床试验中，第 I类错误会将 疗效依旧的一种药不恰当地奉为高明的创新药， 致使无故废弃常规药，没有必要的重新投入市 场。要彻底消灭这类错误使得 =0是做不到的。
17
假设检验与两类错误
在假设检验中， 的数值也是事先选定的。
26
样本例数估计举例
第I类错误 ＝0.05,u =1.96 第II类错误=0.10,1-=0.90, u =1.282 两组率之差Δ=0.650-0.429＝0.221
《样本量估计》PPT课件
为总体患病率。
单样本与已知总体检验时样本量的估 计及SAS程序
单样本与已知总体检验的样本量估计公式 类似。其估计公式为：
N (u u )2 1
式中：δ为容许的误差 2，即允许样本率和已
知总体率（）的最大容许误差为多少。为
已知总体患病率。
两样本率比较样本量估计及SAS程序
式 式为中N：为N观察u的 对u子 数d ， 2 σ为两样本差值标
准差估计值，δ为容许误差。
本章小节
在科学研究方法中，现在越来越强调样本 量的估算。确定适当的样本含量，可节约 资源，并防止因为样本含量过少引起的检 验效能偏低，出现了非真实的阴性结果， 这是当前医学研究中值得注意的问题。确 定样本含量的主要用途是保证科研设计有 适当的样本含量，而且可考察当前的样本 含量是否能够保证足够大的检验效能。
配对分类资料多用 2 检验进行处理的，资 料的样本含量估计公式为
N
u
2 c u
2
c
a
b
b
a
c c
c
2
抽样调查总体参数估计时的样本量估 计及SAS程序
抽样调查估计总体均数的样本含量公式为：
概述
医学研究没有绝对的样本量标准，不同的 研究方法、研究目的，研究要求和研究资 料决定了样本量。一般而言，样本越大， 结果的估计越精确。但样本过大或过小均 可影响研究的可行性。因此，科学地确定 样本量可增加研究的可靠性，得到可信的 研究结果。
样本量估算的影响因素
在科学研究方法中，现在越来越强调样本 量的估算。确定适当的样本含量，可节约 资源，并防止因为样本含量过少引起的检 验效能偏低，出现了非真实的阴性结果， 这是当前医学研究中值得注意的问题。确 定样本含量的主要用途是保证科研设计有 适当的样本含量，而且可考察当前的样本 含量是否能够保证足够大的检验效能。
单样本与已知总体检验时样本量的估 计及SAS程序
单样本与已知总体检验的样本量估计公式 类似。其估计公式为：
N (u u )2 1
式中：δ为容许的误差 2，即允许样本率和已
知总体率（）的最大容许误差为多少。为
已知总体患病率。
两样本率比较样本量估计及SAS程序
式 式为中N：为N观察u的 对u子 数d ， 2 σ为两样本差值标
准差估计值，δ为容许误差。
本章小节
在科学研究方法中，现在越来越强调样本 量的估算。确定适当的样本含量，可节约 资源，并防止因为样本含量过少引起的检 验效能偏低，出现了非真实的阴性结果， 这是当前医学研究中值得注意的问题。确 定样本含量的主要用途是保证科研设计有 适当的样本含量，而且可考察当前的样本 含量是否能够保证足够大的检验效能。
配对分类资料多用 2 检验进行处理的，资 料的样本含量估计公式为
N
u
2 c u
2
c
a
b
b
a
c c
c
2
抽样调查总体参数估计时的样本量估 计及SAS程序
抽样调查估计总体均数的样本含量公式为：
概述
医学研究没有绝对的样本量标准，不同的 研究方法、研究目的，研究要求和研究资 料决定了样本量。一般而言，样本越大， 结果的估计越精确。但样本过大或过小均 可影响研究的可行性。因此，科学地确定 样本量可增加研究的可靠性，得到可信的 研究结果。
样本量估算的影响因素
在科学研究方法中，现在越来越强调样本 量的估算。确定适当的样本含量，可节约 资源，并防止因为样本含量过少引起的检 验效能偏低，出现了非真实的阴性结果， 这是当前医学研究中值得注意的问题。确 定样本含量的主要用途是保证科研设计有 适当的样本含量，而且可考察当前的样本 含量是否能够保证足够大的检验效能。
《统计学》完整ppt课件
秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
2024全新统计学ppt课件(2024)
非平稳时间序列转换方法
01
02
03
转换后时间序列建模与 预测
对转换后序列进行平稳 性检验
选择合适模型进行建模 与预测
2024/1/29
33
组合预测模型应用
2024/1/29
组合预测模型原理
综合多个单一模型预测结果，提高预测精度和 稳定性。 组合预测模型构建步骤
34
组合预测模型应用
选择合适的单一预测模型
单侧检验与双侧检验
介绍单侧检验与双侧检验的概 念，根据实际问题选择合适的 检验类型。
常见的假设检验方法
列举并介绍常见的Z检验、t检 验、F检验和χ²检验等方法，阐 述其适用条件和计算步骤。
假设检验的注意事项
讨论假设检验中可能犯的第一 类错误和第二类错误，阐述样
本容量对假设检验的影响。
17
04
方差分析与回归分析应用举例
数据输入与格式设置
快速输入数据、设置数据格式、使用数据验 证等技巧。
数据可视化
创建图表、修改图表样式、添加数据标签等 可视化操作。
2024/1/29
数据整理与清洗
利用筛选、排序、查找替换等功能进行数据 清洗。
数据分析工具
使用Excel内置的数据分析工具进行描述性 统计、回归分析等。
38
SPSS软件操作界面简介
分布函数与概率密度函数
02
定义分布函数，介绍离散型随机变量的概率分布列及连续型随
机变量的概率密度函数。
常见的随机变量分布
03
列举并介绍常见的离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型
（如正态分布、指数分布）随机变量分布。
15
参数估计方法
2024/1/29
统计学ppt(全)_图文
统计学ppt(全)_图文.ppt
什么是统计学?
统计学是一门收集、整理和分析数据的方法科学 ，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到 对客观事物的科学认识
1. 数据搜集：例如，调查与试验 2. 数据整理：例如，分组 3. 数据展示：例如， 图和表 4. 数据分析：例如，回归分析
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
第三节 统计学的研究对 象及方法
一. 统计学的研究对象及特点 二. 统计学的研究方法
统计学研究对象及特点
1. 研究对象
n 社会经济现象的数量方面
2. 特点
n 数量性 n 总体性 n 社会性
统计学的研究方法
1 .大量观察法
n 对所研究事物的全部或足够数量进行观察 的方法。依据是大数定律
• 2 .综合指标法
统计调查的技术
统计调查的技术
统计数据的间接来源
1. 公开出版物：《 中国统计年鉴》、《中国统计摘 要》、《中国社会统计年鉴》、《中国工业经济 统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人 口统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《世界 经济年鉴》、《国外经济统计资料》、《世界发 展报告》……
女
合计
表3- 6 某大学在校学生人数表
人数(人)
比例
频率(%)
分配数列的概念和种类
变量数列分布表
编制频数分布表的步骤
次数分布表的编制
（实例）
【例3.1】某生产 车间50名工人日 加工零件数如下 （单位：个）。 试采用单变量值 对数据进行分组 。
什么是统计学?
统计学是一门收集、整理和分析数据的方法科学 ，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到 对客观事物的科学认识
1. 数据搜集：例如，调查与试验 2. 数据整理：例如，分组 3. 数据展示：例如， 图和表 4. 数据分析：例如，回归分析
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
第三节 统计学的研究对 象及方法
一. 统计学的研究对象及特点 二. 统计学的研究方法
统计学研究对象及特点
1. 研究对象
n 社会经济现象的数量方面
2. 特点
n 数量性 n 总体性 n 社会性
统计学的研究方法
1 .大量观察法
n 对所研究事物的全部或足够数量进行观察 的方法。依据是大数定律
• 2 .综合指标法
统计调查的技术
统计调查的技术
统计数据的间接来源
1. 公开出版物：《 中国统计年鉴》、《中国统计摘 要》、《中国社会统计年鉴》、《中国工业经济 统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人 口统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《世界 经济年鉴》、《国外经济统计资料》、《世界发 展报告》……
女
合计
表3- 6 某大学在校学生人数表
人数(人)
比例
频率(%)
分配数列的概念和种类
变量数列分布表
编制频数分布表的步骤
次数分布表的编制
（实例）
【例3.1】某生产 车间50名工人日 加工零件数如下 （单位：个）。 试采用单变量值 对数据进行分组 。
《统计学》教学课件 第二章 统计数据收集、整理与呈现
全面调查 非全面调查
普查、统计报表制度、抽 样调查、重点调查和典型 调查等是常见的统计调查 方式，其中普查即全面调 查，其余的为非全面调查。
1.普查 普查是根据特定研究目的而专门组织的一次性的全 面调查，以收集研究对象的全面资料。
目前，我国组织实施的普查主要包括人口普查、经济普查和 农业普查三种。
缺然点后：通过典细型致单分析位典的型选单位取以受认人识总为成功经验、找出失败 现（一3）定突的出倾选典向式性。，突出且选典典型式是调指查选结择总体教中训的或先观进察单新位生、事后物进的单情位况或。新生事 果物不作宜为典用型以单推位，算进全行面深入数细据致。的调查。
2.报告法
3.采访法
又称凭证法，指要求调查 由调查人员对被调查者进
对象以原始记录、台帐和 行采访，根据被调查者的
核算资料为依据，向有关 答复来收集数据的方法，
单位提供统计资料的方法。 包括面谈访问、电话访问、
邮寄访问 和网络访问等。
4.登记法 指当事人根据有关法制法规规定，在开展某些活动或 发生某事时，主动到有关机构进行登记，填写有关表 格，提供有关统计信息。
④滚雪球抽样。是一种针对稀疏总体进行的抽样调查，抽选样本时 先找到几个符合条件的调查单位，然后通过这些调查单位找到更多 符合条件的调查单位，以此类推，样本如同滚雪球般由小变大，直 至达到要求的样本数为止。
⑤流动总体抽样。流动总体抽样是采用“捕获—放回—再捕获”的方式 来估计总体。
4.重点调查
重点调查也是一种非全面调查，是对数据收集对象总体 中的部分重点单位进行观测的统计调查方式。
频数(人) 频数(%)
30岁以下
39.3
30-40岁
37.9
40-50岁
样本例数的统计学要求
30
导致检验功效低下试验的原因 h过高地估计了试验药物的作用 过高地估计了试验药物的作用 h低估了试验中存在的可能变异 低估了试验中存在的可能变异 h样本例数估计不充分或主要变量 样本例数估计不充分或主要变量 选择不当 h试验质量较低 试验质量较低
29
检验功效低下的试验
当一个规定样本数(n)的试验得出检验 的试验得出检验 当一个规定样本数 功效低下的结论(P>0.05)时，对组间 功效低下的结论 时 确实存在差异的总体而言， 确实存在差异的总体而言，不能认为 此试验可以证实此差异的存在。 此试验可以证实此差异的存在。 检验功效低下的试验提示此试验犯第 II类错误的概率较大。 类错误的概率较大。 类错误的概率较大 检验功效低下的试验缺乏检验灵敏度。 检验功效低下的试验缺乏检验灵敏度。
9
总体和样本
总体: 根据研究目的确定的有代表性的、所 总体 根据研究目的确定的有代表性的、
有研究对象的全体。 有研究对象的全体。(例：高样本：从特定的研究总体中，随机选择一部
分个体。 一个临床试验中150 150例高胆固醇 分个体。(例：一个临床试验中150例高胆固醇 患者) 患者) 统计分析的目的是基于样本资料的信息，推论 一个总体的规律。
26
样本例数估计举例
第I类错误 α＝0.05,uα =1.96 第II类错误β=0.10,1-β=0.90, uβ =1.282 两组率之差∆=0.650-0.429＝0.221
1.960 × 0.5395 1 − 0.5395) + 1.282 × 0.65 × (1 − 0.65) + 0.429 × (1 − 0.429) （ n= (0.75 − 0.429)2 = 114
样本例数估计举例
导致检验功效低下试验的原因 h过高地估计了试验药物的作用 过高地估计了试验药物的作用 h低估了试验中存在的可能变异 低估了试验中存在的可能变异 h样本例数估计不充分或主要变量 样本例数估计不充分或主要变量 选择不当 h试验质量较低 试验质量较低
29
检验功效低下的试验
当一个规定样本数(n)的试验得出检验 的试验得出检验 当一个规定样本数 功效低下的结论(P>0.05)时，对组间 功效低下的结论 时 确实存在差异的总体而言， 确实存在差异的总体而言，不能认为 此试验可以证实此差异的存在。 此试验可以证实此差异的存在。 检验功效低下的试验提示此试验犯第 II类错误的概率较大。 类错误的概率较大。 类错误的概率较大 检验功效低下的试验缺乏检验灵敏度。 检验功效低下的试验缺乏检验灵敏度。
9
总体和样本
总体: 根据研究目的确定的有代表性的、所 总体 根据研究目的确定的有代表性的、
有研究对象的全体。 有研究对象的全体。(例：高样本：从特定的研究总体中，随机选择一部
分个体。 一个临床试验中150 150例高胆固醇 分个体。(例：一个临床试验中150例高胆固醇 患者) 患者) 统计分析的目的是基于样本资料的信息，推论 一个总体的规律。
26
样本例数估计举例
第I类错误 α＝0.05,uα =1.96 第II类错误β=0.10,1-β=0.90, uβ =1.282 两组率之差∆=0.650-0.429＝0.221
1.960 × 0.5395 1 − 0.5395) + 1.282 × 0.65 × (1 − 0.65) + 0.429 × (1 − 0.429) （ n= (0.75 − 0.429)2 = 114
样本例数估计举例
【例题讲解】总体均值与样本均值例完整版课件
总体均值与样本均值
典例讲解
例 为进一步加强公司生产牛奶的质量， 规定袋装牛奶的质量变量值为
1 , 质量不低于500 g Yi 0 , 质量低于500 g
公司质检部门又抽取了一个容量为50 的样本，其质量变量值如下：
1110111100101010101011110
1011100010101001001010101
总体均值与样本均值
典例讲解
例 为进一步加强公司生产牛奶的质量， 规定袋装牛奶的质量变量值为
1 , 质量不低于500 g Yi 0 , 质量低于500 g
公司质检部门又抽取了一个容量为50 的样本，其质量变量值如下： 1110111100101010101011110 1011100010101001001010101 据此估计该公司生产的袋装牛奶质量 不低于500 g的比例.
总体均值与样本均值
知识小结
例 为进一步加强公司生产牛奶的质量， 规定袋装牛奶的质量变量值为
1 , 质量不低于500 g Yi 0 , 质量低于500 g
公司质检部门又抽取了一个容量为50 的样本，其质量变量值如下： 1110111100101010101011110 1011100010101001001010101 据此估计该公司生产的袋装牛奶质量 不低于500 g的比例.
据此估计该公司生产的袋装牛奶质量 不低于500 g的比例.
质量不低于500 g
全部袋装 牛奶个数NYBiblioteka Y2 YN所占比例 总体中
所占比例 样本中
P Y1 Y2 N
估 计
p y1 y2 50
YN Y
估 计 y50 y
质量不低于500 g
容量为50 的样本
典例讲解
例 为进一步加强公司生产牛奶的质量， 规定袋装牛奶的质量变量值为
1 , 质量不低于500 g Yi 0 , 质量低于500 g
公司质检部门又抽取了一个容量为50 的样本，其质量变量值如下：
1110111100101010101011110
1011100010101001001010101
总体均值与样本均值
典例讲解
例 为进一步加强公司生产牛奶的质量， 规定袋装牛奶的质量变量值为
1 , 质量不低于500 g Yi 0 , 质量低于500 g
公司质检部门又抽取了一个容量为50 的样本，其质量变量值如下： 1110111100101010101011110 1011100010101001001010101 据此估计该公司生产的袋装牛奶质量 不低于500 g的比例.
总体均值与样本均值
知识小结
例 为进一步加强公司生产牛奶的质量， 规定袋装牛奶的质量变量值为
1 , 质量不低于500 g Yi 0 , 质量低于500 g
公司质检部门又抽取了一个容量为50 的样本，其质量变量值如下： 1110111100101010101011110 1011100010101001001010101 据此估计该公司生产的袋装牛奶质量 不低于500 g的比例.
据此估计该公司生产的袋装牛奶质量 不低于500 g的比例.
质量不低于500 g
全部袋装 牛奶个数NYBiblioteka Y2 YN所占比例 总体中
所占比例 样本中
P Y1 Y2 N
估 计
p y1 y2 50
YN Y
估 计 y50 y
质量不低于500 g
容量为50 的样本
统计量及其分布ppt课件
图5.1.1 SONY彩电彩色浓度分布图q
表5.1.1 各等级彩电的比例(%)
等级
I
|X-m|<5/3
II
III
5/3<|X-m|<10/3 10/3 <|X-m|<5
IV
|X-m|>5
美产 33.3 33.3 33.3
0
日产 68.3 27.1 4.3
0.3
抽样 ：
5.1.2 样本
要了解总体的分布规律，在统计分析工作中，往往 是从总体中抽取一部分个体进行观测，这个过程称为抽 样。样本
x 344 344 x 347 347 x 351 351 x 355
x 355
由伯努里大数定律：
第25页
两点分布，只要 n 相当大，Fn(x)依概率收敛于F(x) 。
更深刻的结论：格里纹科定理
定理5.2.1 设 x1,x2,L,xn 是取自总体分布函数为F(x) 的样本F，n ( x ) 为其经验分布函数，当n 时，有
若以 p 表示这堆数中1的比例（不合格品率）， 则该总体可由一个二点分布表示：
X01 P 1p p
比如：两个生产同类产品的工厂的产品 的总体分布：
例5.1.2 在二十世纪七十年代后期，美国消费者购买
日产SONY彩电的热情高于购买美产 SONY彩电，原因何在？
原因在于总体的差异上！
➢ 1979年4月17日日本《朝日新闻》刊登调查报 告指出N(m, (5/3)2)，日产SONY彩电的彩色浓 度服从正态分布，而美产SONY彩电的彩色浓 度服从(m5 , m+5)上的均匀分布。
元件数 4 8 6 5 3 4 5 4
寿命范围 (192 216] (216 240] (240 264] (264 288] (288 312] (312 336] (336 360] (360 184]
第四章 医学统计课件完整版_PPT幻灯片
数量特征及其分布规律，才是最终的研究目的。
第三节 统计资料的类型
❖ 医学统计资料按研究指标的性质一般分为定量资 料、定性资料和等级资料三大类。
一、定量资料
❖ 定量资料（quantitative data） 亦称计量资料 （measurement data），是用定量的方法测定观 察单位（个体）某项指标数值的大小，所得的资 料称定量资料。如身高（㎝）、体重（㎏）、脉 搏（次/分）、血压（kPa）等为数值变量，其组 成的资料为定量资料。
统计分析包括以下两大内容：
1.统计描述(descriptive statistics) 将计算出 的统计指标与统计表、统计图相结合，全面描述 资料的数量特征及分布规律。
2.统计推断(inferential statistics)
使
用样本信息推断总体特征。通过样本统计量进行
总体参数的估计和假设检验，以达到了解பைடு நூலகம்体的
二、总体与样本
样本（sample）:是从总体中随机抽取的部分 观察单位变量值的集合。样本的例数称为样本 含量（sample size）。 注意： 1。总体是相对的，总体的大小是根据研究目 的而确定的。 2。样本应有代表性，即应该随机抽样并有足 够的样本含量。
三、整理资料
整理资料（sorting data）的目的就是将搜集到的原始资 料进行反复核对和认真检查，纠正错误，分类汇总，使其 系统化、条理化，便于进一步的计算和分析。整理资料的 过程如下：
1.审核：认真检查核对，保证资料的准确性和完整性。
2.分组：归纳分组，分组方法有两种：
①质量分组，即将观察单位按其类别或属性分组，如按性 别、职业、阳性和阴性等分组。
二、定性资料
❖ 定性资料（qualitative data） 亦称计数资料 （ enumeration data ） 或 分 类 资 料 （ categorical data），是将观察单位按某种属性或类别分组，清点 各组的观察单位数，所得的资料称定性资料。
样本例数统计学要求
2
注册办法中样本含量的要求(I) – 临床试验的最低病例数(试验组)要求：
❖Ⅰ期: 20～30例， ❖Ⅱ期: 100例， ❖Ⅲ期: 300例， ❖Ⅳ期: 2000例。
3
注册办法中样本含量的要求(II) – 生物利用度: 18～24例； – 已获境外上市许可的药品，应当进行人
体药代动力学研究和至少100对随机临床 试验。多个适应症的，每个主要适应症 的病例数不少于60对。
9
总体和样本
• 总体: 根据研究目的确定的有代表性的、所有研
究对象的全体。(例：高胆固醇患者)
• 样本：从特定的研究总体中，随机选择一部分
个体。(例：一个临床试验中150例高胆固醇患者)
• 统计分析的目的是基于样本资料的信息，推论一 个总体的规律。
10
总体和样本
总体
对总体规律的推断
样本
基于样本资料 的推论
= 第 I 类错误 (假阳性) 当Ho 是真实时，拒绝 Ho 的概率
(例：当试验药与对照药总体无差异时，推论其有差异)
= 第 II 类错误 (假阴性) 当Ho 是不真实时，不拒绝 Ho 的概率
(例：当试验药与对照药总体确有差异时，不能推论其 有差异)
16
假设检验与两类错误
• 在假设检验中， 的数值是事先选定的。一般
– 浪费了有限的资源
13
假设检验与两类错误
无效假设 Ho: t - c = = 0
试验药与对照药不存在差异
备择假设 H1: t - c = 0
试验药与对照药存在差异
14
假设检验与两类错误
原告辩护律师获胜
假设被告无罪
(犯罪嫌疑人)
推论结功效
错误 1 -
15
注册办法中样本含量的要求(I) – 临床试验的最低病例数(试验组)要求：
❖Ⅰ期: 20～30例， ❖Ⅱ期: 100例， ❖Ⅲ期: 300例， ❖Ⅳ期: 2000例。
3
注册办法中样本含量的要求(II) – 生物利用度: 18～24例； – 已获境外上市许可的药品，应当进行人
体药代动力学研究和至少100对随机临床 试验。多个适应症的，每个主要适应症 的病例数不少于60对。
9
总体和样本
• 总体: 根据研究目的确定的有代表性的、所有研
究对象的全体。(例：高胆固醇患者)
• 样本：从特定的研究总体中，随机选择一部分
个体。(例：一个临床试验中150例高胆固醇患者)
• 统计分析的目的是基于样本资料的信息，推论一 个总体的规律。
10
总体和样本
总体
对总体规律的推断
样本
基于样本资料 的推论
= 第 I 类错误 (假阳性) 当Ho 是真实时，拒绝 Ho 的概率
(例：当试验药与对照药总体无差异时，推论其有差异)
= 第 II 类错误 (假阴性) 当Ho 是不真实时，不拒绝 Ho 的概率
(例：当试验药与对照药总体确有差异时，不能推论其 有差异)
16
假设检验与两类错误
• 在假设检验中， 的数值是事先选定的。一般
– 浪费了有限的资源
13
假设检验与两类错误
无效假设 Ho: t - c = = 0
试验药与对照药不存在差异
备择假设 H1: t - c = 0
试验药与对照药存在差异
14
假设检验与两类错误
原告辩护律师获胜
假设被告无罪
(犯罪嫌疑人)
推论结功效
错误 1 -
15
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17
常见心律失常心电图诊断的误区诺如 病毒感 染的防 控知识 介绍责 任那些 事浅谈 用人单 位承担 的社会 保险法 律责任 和案例 分析现 代农业 示范工 程设施 红地球 葡萄栽 培培训 材料
假设检验与两类错误
在假设检验中， 的数值也是事先选定的。
的大小也应通过第II类错误的危害性来决定。 例：在一个新药临床试验中，第II类错误会埋 没效果较好的新药，致使得不到批准和生产。 欲使 =0也是做不到的。 如果犯第II类错误的概率为，那么1- 就是该 项假设检验发现差异的功效(power)
23
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主要疗效指标为定量指标的样本量估计方案
方案 α
1
0.05
2
0.05
3
0.05
4
0.05
5
0.05
6
0.05
假设检验与两类错误
原告辩护律师获胜
假设被告无罪
(犯罪嫌疑人)
推论结果
拒绝
不拒绝
真实
假
设
功效
错误 1 -
15
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分个体。(例：一个临床试验中150例高胆固醇 患者)
统计分析的目的是基于样本资料的信息，推论 一个总体的规律。
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注册办法中样本含量的要求(IV) 改变给药途径、改变剂型或者工艺有 质的改变的制剂，临床试验的病例数 不少于100对
(只作生物等效性试验的可不作临床试验)
6
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(临床试验的质量控制，主要疗效指标的变异)
样本量越大，检验功效越大 第 I类错误的概率越大，检验功效越大
19
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《药品注册管理办法》中样本含量的要求
第四章第二十七条 药物临床试验的受试例数应当根据临床研
究的目的，符合统计学的要求和本办法规定的 最低临床研究病例数要求。罕见病、特殊病种 及其他情况，要求减少临床研究病例数或者免 做临床试验的，必须经国家药品监督管理局审 查批准。
2
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注册办法中样本含量的要求(V)
申请已有国家标准的注射剂、中药、 天然药物制剂注册，应当进行临床 试验，病例数不少于100对。
7
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确定样本例数时考虑的因素
试验的目的 主要疗效指标 统计分析数据集 (ITT vs. PP) 无效假设和备择假设 第I类错误和第II类错误 统计方法和统计模型 试验中的病例的脱落、方案的违背、病例失访 检验假设的种类(优效、非劣效和等效) 样本例数的调整 样本例数的估计必须根据每个临床试验的要求来仔细确定
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临床试验中样本例数 的统计学要求
第四军医大学 夏结来
1
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总体
总体和样本
对总体规律的推断
样本
基于样本资料 的推论
例：所有高胆固醇患者
例：在一个临床试验中 150例高胆固醇患者
例：试验药物治疗 降低了胆固醇
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注册办法中样本含量的要求(I) 临床试验的最低病例数(试验组)要求： ❖Ⅰ期: 20～30例， ❖Ⅱ期: 100例， ❖Ⅲ期: 300例， ❖Ⅳ期: 2000例。
3
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7
0.05
8
0.05
9
0.01
10
0.01
11
0.01
12
0.01
13
0.01
14
0.01
15
0.01
16
0.01
样本估计参数
β
均数之差
0.1
2
0.1
2
0.1
4
0.1
4
0.2
2
0.2
2
0.2
4
0.2
4
0.1
2
0.1
2
0.1
4
0.1
4
0.2Biblioteka 20.22
0.2
4
0.2
4
标准差
4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6
风险
由于机会原因，使得一个有效的治疗被误判为无效 (小样本的研究有可能埋没一个有效治疗的危险) 浪费了有限的资源
13
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样本例数的统计学估计
2
s n c
n = 每组样本例数 s = 合并的标准差 = 事先规定的临床认可的有意义差值 c = 当 (第I类错误)和 1- (检验功效)为
指定的常数时，组间例数的比例系数。
不同研究目的的试验有不同的样本例数计算公式，可咨询统计专业人员
20
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抽样研究
是否可以推论两个总体之间存在差异？
12
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样本例数估计不足的后果
科学的角度
试验结果不能做出一个判断 可能得出不可靠或错误的结论
18
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影响检验功效的因素
客观上差异越大，检验功效越大
(试验药与对照药在主要疗效指标的差异)
个体间变异越小，检验功效越大
假设检验与两类错误
在假设检验中， 的数值是事先选定的。一
般取 =0.05或0.01，其大小必须按第 I类错误 的危害性来决定。 例：在一个新药临床试验中，第 I类错误会将 疗效依旧的一种药不恰当地奉为高明的创新药， 致使无故废弃常规药，没有必要的重新投入市 场。要彻底消灭这类错误使得 =0是做不到的。
假设检验与两类错误
= 第 I 类错误 (假阳性) 当Ho 是真实时，拒绝 Ho 的概率
(例：当试验药与对照药总体无差异时，推论其有差异)
= 第 II 类错误 (假阴性) 当Ho 是不真实时，不拒绝 Ho 的概率
(例：当试验药与对照药总体确有差异时，不能推论其 有差异)
16
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一个临床试验例子
在一个治疗高血压新药临床试验中，两组各 观察30例患者，对舒张压治疗前后的变化统 计分析得，平均降低血压的效果：试验药为 8mmHg , 安慰剂为5mmHg。两组差异检验 结果为P>0.05, 差异无统计学意义。
有四种可能的解释：
1、试验药有降压作用，偶然原因造成此差别。 2、试验设计存在偏倚。 3、样本数量不足。 4、试验数据存在质量问题。
注册办法中样本含量的要求(III)
中药材代用品的功能替代研究，应当从国家 药品标准中选取能够充分反映被代用药材功 效特征的中药制剂作为对照药进行比较研究， 每个功效或适应症需经过两种以上中药制剂 进行验证，每种制剂临床验证的病例数不得 少于100对。
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假设检验与两类错误
在假设检验中， 的数值也是事先选定的。
的大小也应通过第II类错误的危害性来决定。 例：在一个新药临床试验中，第II类错误会埋 没效果较好的新药，致使得不到批准和生产。 欲使 =0也是做不到的。 如果犯第II类错误的概率为，那么1- 就是该 项假设检验发现差异的功效(power)
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常见心律失常心电图诊断的误区诺如 病毒感 染的防 控知识 介绍责 任那些 事浅谈 用人单 位承担 的社会 保险法 律责任 和案例 分析现 代农业 示范工 程设施 红地球 葡萄栽 培培训 材料
主要疗效指标为定量指标的样本量估计方案
方案 α
1
0.05
2
0.05
3
0.05
4
0.05
5
0.05
6
0.05
假设检验与两类错误
原告辩护律师获胜
假设被告无罪
(犯罪嫌疑人)
推论结果
拒绝
不拒绝
真实
假
设
功效
错误 1 -
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分个体。(例：一个临床试验中150例高胆固醇 患者)
统计分析的目的是基于样本资料的信息，推论 一个总体的规律。
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注册办法中样本含量的要求(IV) 改变给药途径、改变剂型或者工艺有 质的改变的制剂，临床试验的病例数 不少于100对
(只作生物等效性试验的可不作临床试验)
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(临床试验的质量控制，主要疗效指标的变异)
样本量越大，检验功效越大 第 I类错误的概率越大，检验功效越大
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《药品注册管理办法》中样本含量的要求
第四章第二十七条 药物临床试验的受试例数应当根据临床研
究的目的，符合统计学的要求和本办法规定的 最低临床研究病例数要求。罕见病、特殊病种 及其他情况，要求减少临床研究病例数或者免 做临床试验的，必须经国家药品监督管理局审 查批准。
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注册办法中样本含量的要求(V)
申请已有国家标准的注射剂、中药、 天然药物制剂注册，应当进行临床 试验，病例数不少于100对。
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确定样本例数时考虑的因素
试验的目的 主要疗效指标 统计分析数据集 (ITT vs. PP) 无效假设和备择假设 第I类错误和第II类错误 统计方法和统计模型 试验中的病例的脱落、方案的违背、病例失访 检验假设的种类(优效、非劣效和等效) 样本例数的调整 样本例数的估计必须根据每个临床试验的要求来仔细确定
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临床试验中样本例数 的统计学要求
第四军医大学 夏结来
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总体
总体和样本
对总体规律的推断
样本
基于样本资料 的推论
例：所有高胆固醇患者
例：在一个临床试验中 150例高胆固醇患者
例：试验药物治疗 降低了胆固醇
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注册办法中样本含量的要求(I) 临床试验的最低病例数(试验组)要求： ❖Ⅰ期: 20～30例， ❖Ⅱ期: 100例， ❖Ⅲ期: 300例， ❖Ⅳ期: 2000例。
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7
0.05
8
0.05
9
0.01
10
0.01
11
0.01
12
0.01
13
0.01
14
0.01
15
0.01
16
0.01
样本估计参数
β
均数之差
0.1
2
0.1
2
0.1
4
0.1
4
0.2
2
0.2
2
0.2
4
0.2
4
0.1
2
0.1
2
0.1
4
0.1
4
0.2Biblioteka 20.22
0.2
4
0.2
4
标准差
4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6
风险
由于机会原因，使得一个有效的治疗被误判为无效 (小样本的研究有可能埋没一个有效治疗的危险) 浪费了有限的资源
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样本例数的统计学估计
2
s n c
n = 每组样本例数 s = 合并的标准差 = 事先规定的临床认可的有意义差值 c = 当 (第I类错误)和 1- (检验功效)为
指定的常数时，组间例数的比例系数。
不同研究目的的试验有不同的样本例数计算公式，可咨询统计专业人员
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抽样研究
是否可以推论两个总体之间存在差异？
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样本例数估计不足的后果
科学的角度
试验结果不能做出一个判断 可能得出不可靠或错误的结论
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影响检验功效的因素
客观上差异越大，检验功效越大
(试验药与对照药在主要疗效指标的差异)
个体间变异越小，检验功效越大
假设检验与两类错误
在假设检验中， 的数值是事先选定的。一
般取 =0.05或0.01，其大小必须按第 I类错误 的危害性来决定。 例：在一个新药临床试验中，第 I类错误会将 疗效依旧的一种药不恰当地奉为高明的创新药， 致使无故废弃常规药，没有必要的重新投入市 场。要彻底消灭这类错误使得 =0是做不到的。
假设检验与两类错误
= 第 I 类错误 (假阳性) 当Ho 是真实时，拒绝 Ho 的概率
(例：当试验药与对照药总体无差异时，推论其有差异)
= 第 II 类错误 (假阴性) 当Ho 是不真实时，不拒绝 Ho 的概率
(例：当试验药与对照药总体确有差异时，不能推论其 有差异)
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一个临床试验例子
在一个治疗高血压新药临床试验中，两组各 观察30例患者，对舒张压治疗前后的变化统 计分析得，平均降低血压的效果：试验药为 8mmHg , 安慰剂为5mmHg。两组差异检验 结果为P>0.05, 差异无统计学意义。
有四种可能的解释：
1、试验药有降压作用，偶然原因造成此差别。 2、试验设计存在偏倚。 3、样本数量不足。 4、试验数据存在质量问题。
注册办法中样本含量的要求(III)
中药材代用品的功能替代研究，应当从国家 药品标准中选取能够充分反映被代用药材功 效特征的中药制剂作为对照药进行比较研究， 每个功效或适应症需经过两种以上中药制剂 进行验证，每种制剂临床验证的病例数不得 少于100对。