卫生统计学7PPT课件

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2024年度-《卫生统计学》教学课件

2024年度-《卫生统计学》教学课件

的波动范围。
03
相关与回归分析
通过探讨两个或多个变量之间的关系,可以揭示它们之间的内在联系。
在卫生研究中,相关与回归分析可用于探讨影响健康状况的因素及其作
用大小。
29
实验设计在卫生领域的应用
临床试验设计
在药物研发和治疗方案评价中,临床试验设计至关重要。通过合理的实验设计,可以控制 干扰因素,准确评估治疗效果和安全性。
THANKS
感谢观看
31
17
随机变量及其分布
随机变量的定义与分类
离散型随机变量及其分布
连续型随机变量及其分布
随机变量的数字特征
了解随机变量的概念,掌握随 机变量的分类方法,如离散型 随机变量和连续型随机变量等 。
熟悉离散型随机变量的定义和 常见分布,如二项分布、泊松 分布等,能够运用这些分布求 解一些实际问题。
了解连续型随机变量的定义和 常见分布,如正态分布、指数 分布等,能够运用这些分布描 述一些实际问题的概率特征。
理解随机变量的数字特征的概 念和意义,如数学期望、方差 、协方差和相关系数等,能够 运用这些数字特征分析和比较 不同随机变量的特性。
18
04
统计推断
19
抽样分布
抽样分布的概念
随机抽样
阐述抽样分布的定义、性质及其在统计推 断中的作用。
介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样 等常用抽样方法及其特点。
样本均数的抽样分布
1 2
描述疾病分布
通过收集和分析疾病发病率、死亡率等数据,描 述疾病在人群中的分布情况,为制定卫生政策和 干预措施提供依据。
评估健康状况
利用描述性统计方法,对人群的健康状况进行评 估,如计算平均寿命、健康期望寿命等指标,反 映人群整体健康水平。

07《卫生统计学》第七章_假设检验基础(6版) (1)

07《卫生统计学》第七章_假设检验基础(6版) (1)
2 2 d
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:第7-8章 假设检验与t检验

卫生统计学:第7-8章 假设检验与t检验
8
反证法
当一件事情的发生只有A、B两种可能的时候,为了肯 定其中的一种情况A,但又不能直接证实A,这时否定 了另一种情况B,则间接肯定了A。 证明A还是证明B? 抗氧化剂 • 在H0成立的条件下,均数之间的差异是由抽样误差
引起的,有规律可循; • 在H1成立的条件下,均数间的不同包含种种未知情
形,无规律可循。 • 故从H0成立的角度出发,寻求其成立的概率。
分布。
数理统计的中心极限定理表明:从正态总体N ( , ) 中抽取例数均为n 的样 本,样本均 数也服从正态分布N( , X )。
Gosset 将此时的 u 转换:
X
定义为t 转换: t sX
u X X
并将t 值的分布命名为t 分布。
t 分布的图形及特征
• 单峰分布,以0为中心,左右对称 • t分布是一簇曲线,其形状与自由度υ(υ=n-1)
基本原则——小概率事件在一次试验中是不可能发生的。
建立检验假设,确定检验水准
假 设 检 验 步 骤
P≤α
计算检验统计量
确定P值
作推断结论
P>α
拒绝H0,接受H1
不拒绝H0
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125 g/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。
│t│值越大,则 P 值越小;反之,│t│值 越小,P 值越大。根据上述的意义,在同 一自由度下,│t│≥ tα ,则P≤ α ; 反之, │t│<tα,则P>α。
t 检验的应用条件:
单样本t 检验中,σ未知且样本含量较小 (n<50)时,要求样本来自正态分布总体;

卫生统计学培训课件培训课件

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12.02.2024
卫生统计学培训课件
6
150名成年男子的红细胞数(1012/L)频数分布
组段
频数 f
频率(%)
3.7~ 3.9~ 4.1~ 4.3~ 4.5~ 4.7~ 4.9~ 5.1~ 5.3~ 5.5~ 5.7~5.9 合计
1
0.67
4
2.67
11
7.33
17
1.13
26
17.3
32
21.3
例如:身高、体重、性别、血型、反 应、疗效等
12.02.2024
卫生统计学培训课件
30
二、同质与变异
变量值:变量的观察结果 例如:身高 1.65米 ; 体重 52公斤
性别 女 ; 血型 “O”型 反应 阴性 ; 疗效 好转
12.02.2024
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31
二、同质与变异
同质(homogeneity) :给个体规定的
12.02.2024
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4
例1
我的红细胞数比其他同事都低, 我是病了吗?
12.02.2024
卫生统计学培训课件
5
150名正常成年男子的红细胞数(1012/L)
3.98 5.39 4.54 4.74 5.13 4.43 4.81 4.67 4.67
4.96 3.79 5.49 4.66 5.26 4.90 4.90 5.40 5.29
4.17 4.28 4.63 4.94 4.33 4.84 4.75 4.77 5.38
4.01 4.49
……
……
……
……
……
5.30 4.97 5.29 4.85 5.88 4.49 4.62 4.77 5.38

卫生统计学7版方积乾主编二定量资料的统计描述课件

卫生统计学7版方积乾主编二定量资料的统计描述课件

2023/10/16
26
(2 ) 频率表法 当例数较多时,先将变量值从小到大编 制频率表,并分别计算累计频数和累计频率(见表2-5)。先
从累计频率找出M所在的组段,然后按下式计算。
式中L 为中位数所在组段的下限, i 为该组段的组距, fm 为 该组段的频数,ΣfL为小于L的各组段累计频数。
例2-8 50例链球菌咽颊炎患者的潜伏期(小时)如表2-5, 试计算潜伏期的中位数。
A组
. . ...
B组
.....
C组
. ... .
常用的离散指标有:
极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数,最常 用的指标为标准差。
2023/10/16
33
一、极差和四分位数间距
1.极差
极差(range,R)亦称全距,即一组变量值中最大值与最 小值之差。R值大,离散度就大; R值小,离散度就小。
用中位数表示平均水平主要适用于: ① 变量值中出现个 别特小或特大的数值;②资料的分布呈明显偏态,即大部分 的变量值偏向一侧;③变量值分布一端或两端无确定数值, 只有小于或大于某个数值;④资料的分布不清。
2023/10/16
24
(1)直接法 当例数较少时,先将变量值由小到大 顺序排列,再按以下公式计算。
2.频率表法: 当资料中相同变量值的个数f (即频数) 较多时,可通过频率表法计算几何均数,公式为
表2-4 52例慢性肝炎患者的 HBsAg滴度资料
2023/10/16
19
本例ΣflgX= 108.06977 , Σf=52 ,代入公式得
52例慢性肝炎患者的 HBsAg滴度的几何均数为1:119.75
式中L为Px所在组段的下限, i为该组段的组距, fx为该组段

第七版卫生统计学课后案例讨论PPT课件

第七版卫生统计学课后案例讨论PPT课件
n甲 n乙 2

t=
X甲 X乙 S2 c
1 1 n乙 n甲
= 3.835
3、确定P值,作统计推断 经查表得P<0.05,故两组总体均值之间有 差别
案例四(6-2) P123
某研究者检测了8例肺结核及8例结核性 胸膜炎的血沉(1小时)值,以表6-6给出资 料,采用两独立样本比较的t检验,结果为 t=4.260,自由度为14,P=0.001,拒接Ho, 差异有统计学意义,你认为正确吗?
思路一:对该资料分析使用多个样本均数
的两两比较法, 即1.高脂饮食组与高脂+A组(25ug/100g) 2.高脂饮食组与高脂+A组(50ug/100g) 3.高脂+A组(25ug/100g)与高脂+A组 (50ug/100g) 分别进行比较。
思路二:对该资料的进行数据转换,例如:
对数变换、平万根变换以及平方根反正弦变 换等方式使其变换成具有齐行的数据,之后 可直接进行方差分析
案例七 (7-2) P142
对该资料进行分析,可以得出该资 料属于计量资料,该统计学设计属于 完全随机设计资料,并使用方差分析 法进行了统计分析。
• • • •
方差分析适用条件: 1.各样本是来自正态分布的总体 2.两个样本是相互独立的随机样本 3.样本均数所在总体方差具有齐性
2 • 故我们首先因对资料进行方差齐性的
1、方差的齐性检验
甲组
X甲 2 S 甲= n 1
X甲
=5.36
X 2

=2.885
乙组
X乙 =8.16 S2乙= X

X乙 2
n乙 1
= 2.447
F= 齐性

《卫生统计学》课件

《卫生统计学》课件
方差分析的基本思想
比较不同组数据的变异程度,以确定不同因素 对数据变异的影响程度。
单因素方差分析
比较一个因素不同水平下各组数据的变异程度 。
多因素方差分析
比较多个因素不同水平下各组数据的变异程度。
卡方检验
卡方检验的基本思想
通过比较实际观测频数与期望频数之间的差异,判断分类变量之 间是否存在关联性。
预测和预警
03
利用卫生统计学模型和方法,可以对疾病流行趋势进行预测和
预警,提前制定防控措施。
卫生统计学的发展历程
1 2 3
起源
卫生统计学起源于17世纪欧洲的黑死病大流行时 期,当时人们开始用统计学方法研究疾病的流行 规律。
发展
随着科学技术的发展,卫生统计学不断吸收其他 学科的成果,逐渐形成了自己的理论和方法体系 。
Cox比例风险模型
要点一
总结词
阐述Cox比例风险模型的基本原理和应用。
要点二
详细描述
Cox比例风险模型是一种半参数模型,用于分析生存数据 并评估多个因素对生存时间的影响。该模型假设风险函数 的比例风险关系,即不同因素对生存时间的影响是乘性的 ,且随着时间的推移,影响程度保持恒定。Cox模型的应 用广泛,可以用于临床试验、队列研究和病例对照研究中 的生存数据分析,帮助研究者了解疾病预后和评估治疗措 施的效果。
06
统计软件应用
Epi Info软件介绍
应用领域
Epi Info主要用于流行病学和公共卫生领域的数据收集、分析和报告 。
特点
界面友好,适合初学者;提供多种疾病和流行病的数据管理、分析功 能;支持数据导出和与其他软件的交互。
适用人群
公共卫生工作者、流行病学家和卫生统计学家。

卫生统计学全套课件

卫生统计学全套课件

决策支持系统建设内容及方法
数据收集与整理
收集相关数据,进行数据清洗、整理和分析,为 决策提供科学依据。
制定决策方案
根据决策模型的结果,制定相应的决策方案,包 括干预措施、资源配置等。
ABCD
建立决策模型
根据实际需求,建立相应的决策模型,如预测模 型、优化模型等,为决策提供支持。
实施与监督
将决策方案付诸实践,并进行监督和评估,确保 决策的有效性和可行性。
03 卫生调查设计与实施
调查目的与内容
明确调查目的
在开始调查前,需要明确调查的目的和意义,以便确定调查的内容和范围。
确定调查内容
根据调查目的,确定需要收集的数据和信息,包括人口学特征、健康状况、生 活习惯等。
调查方法与技术
选择合适的调查方法
根据调查目的和内容,选择合适的调查方法,如普查、抽样调查、个案调查等。
位数等。
分布形态
描述数据的分布形态, 如正态分布、偏态分布
和峰度等。
推论性统计方法
01
02
03
04
假设检验
通过提出假设并检验假设的显 著性,判断数据之间的差异是
否具有统计学意义。
回归分析
通过建立回归模型,分析两个 或多个变量之间的相关性和预
测性。
方差分析
通过比较不同组之间的方差, 判断不同处理或分组对数据的
保护被调查者的隐私
在调查过程中,需要保护被调查者的 隐私,避免泄露个人信息和敏感信息 。
确保数据质量和可靠性
在收集数据时,需要确保数据的质量 和可靠性,避免出现数据错误和遗漏 。
04 卫生资料整理与分析
资料整理方法与技巧
明确资料来源和收集方法
分类整理资料

卫生统计学7-计量资料的统计推断-新

卫生统计学7-计量资料的统计推断-新

H0:12 H1:12 0.05
u x1x2 0.4250.4380.438
S12 S22 n n (3) 确定P值,判1断结果2
0.24250.2922 175 167
查u 界值表(即表9-9 t界值表中自由度为∞一行),得P>0.10, 按α=0.05水准,
不拒绝Ho,尚不能认为正常男,女新生儿甘油三酯浓度均数不同
362
232
Sd
n
8 3.16
n1
81
S Sd 3.161.12 dn8
t d 4.504.02 S 1.12
d
(3)确定P值,判断结果
自由度 υ =n-1=8-1=7,查表9-9 t界值表t0.057 2.365 今4.02>2.365,
故P<0.05故按a=0.05水准,拒绝H0,接受H1,可认为该药有降低舒张
t d o d
S d
S d
n
❖ 例9-16
❖ 应用某药治疗8例高血压患者,观察患者治疗前后 舒张压变化情况,如表9-10,问该药是否对高血压患 者治疗前后舒张压变化有影响
表9-10 某药治疗高血压患者 前后舒张压变化情况
病人 编号
❖1 ❖2 ❖3 ❖4 ❖5 ❖6 ❖7
舒张压(mmHg)
治疗后 96
xtSx · xtSx
99% xt0.01Sx· xt0.01Sx
σ未知,但样本例数n 足够大时,
按正态分布原理.公式:
95%
x1.9S 6 x· x1.9S6 x
xuSx· xuSx 99% x2.5S8 x· x2.5S8 x
举例
随机抽取某地健康男子20人,测得该样本的 收缩压均数=118.4mmhg S=10.8mmhg ,估计 该地男子收缩压总体均的95%置信区。

卫生统计学第7版 方积乾主编 课件第三章 定性资料的统计描述

卫生统计学第7版 方积乾主编 课件第三章 定性资料的统计描述

为年龄别生育率;Lx为女性寿命表中各年龄组平均存活率。
NRR>1,表明未来人口将增加,NRR<1,表明未来人 口将减少。
2018/3/7 24
9.婴儿死亡率(infant mortality rate , IMR)
同年 1周岁死亡人数 IMR 1000/ 1000 同年活产儿总数
活产的世界卫生组织(WHO)定义为:新生儿分娩 后有呼吸、心跳、脐动脉搏动等生命现象者称为活产。婴
个月内某病发生84人,月发病率=84/10000×3=28/万
2018/3/7
7
三、相对比
相对比( relative ratio )简称为比( ratio ),是 A , B 两个有关指标之比,说明A是B的若干倍或百分之几,通常 用倍数或分数表示。计算公式为
A 比 (或× 100%) B
两个比较指标可以性质相同,也可以性质不同。如相 对危险度(RR)、变异系数(CV)等;A、B两个指标 可以是绝对数、相对数或平均数等。
分为时点人口数和平均人
时点人口数:7月1日零时人口数。
平均人口数:相邻两年年末人口数的平均值。常用于 计算出生率、死亡率、发病率等指标的分母。
2.人口构成及其统计指标 (1)人口金字塔(population pyramid) 人口金字塔是以图形的方式表达人口的性别和年龄构成。
2018/3/7
13
2018/3/7
儿死亡率被公认为是反映居民健康水平、社会经济及卫生
服务水平,特别是妇幼卫生服务质量的敏感指标。它不受 人口构成的影响,不同的国家和地区可直接进行比较。同
时婴儿死亡率是编制寿命表的重要指标,直接影响到预期
寿命的高低。
2018/3/7 25

《卫生统计学》课件

《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
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已0 知 1 .1 4 X : 1 .3 4 s 5 .0n 8 36
4
从统计学角度考虑东北某县与北 方儿童前囟门闭合月龄有差别有两种 可能:1)差别是由于抽样误差引起 的,统计学上称为差异无显著性。2) 差异是本质上的差异,即二者来自不 同总体。统计学上称为差异有显著性。
5
已0 知 1 .1 4 X : 1 .3 4 s 5 .0n 8 36
13
原假设H0: 0 14.1 备择假设 H1 : 0(单侧) 检验水准: 0.0 5
14
是随机样本的函数,它不 包含任何未知参数。
2. 计算统计量:不同的检验方法和类型选用相应的统 计量。
t X0 14.314.10.236
s n 5.08 36
n136135
15
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。
出的对总体特征的假设。应当注意检验假设是
针对总体而言,而不是针对样本。H0是从反 证法的思想提出的,H1和H0是相联系的但又 是相对立的假设。
7
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。
19
检验假设为:
H 0 : d 0H 1 :d 0 ( 单 d 0 或 侧 d 0 )
当H0成立时,检验统计量:
t d0 ~t, n1
Sd n
20
表6第-1二用节药前t后检患儿验血清中免疫球蛋白IgG(mg/dl)含量
2
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3
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2
❖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
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. 查 t 值表:
t0 .2 (3 5 ) 50 .68 t 2 t0 .2 (3 5 ) 5得 P 0 .25
16
假设检验的推断结论是对“H0 是否真实”作出判断。这种判 断是通过比较P值与检验水准α 的大小来进行的。
造成两者不等的原因: ①同一总体,即 0但有抽
样误差存在;
②非同一总体,即 0 存在本质上的差别,同时
有抽样误差存在。
0
0 00
X
6
假设检验的基本步骤(采用反证法思想)
1、建立检验假设与单双侧
假设有两种:一种为检验假设或称无效假
设,符号为H0;一种为备择假设,符号为H1。 这两种假设都是根据统计推断的目的要求而提
❖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 概率小于多少算小概率是相对的,在进行统计分析
时要设检验的基本步骤: 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?
第一节 假设检验的概念及原理
一、假设检验的概念:
一般科研程序: 假说----验证----对假说作出结论
统计上的假设检验:
假设检验亦称为显著性检验,是判 断样本指标与总体指标或样本指标与样 本指标之间的差异有无显著性意义的一 种统计方法。
1
概述
1
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4. 做推断结论: (包括统计结论和专业结论)
t按值=0.05水P准值,不拒绝H0,差别统无计统结计学论意义,
故还不能认为该县儿童前囟门闭合月龄的均数大于
一般t 儿t童,。 P
按α水准,不拒绝H0,差别无统计 学意义。
t t,
P
按α水准,拒绝H0,接受H1差别有 统计学意义。
17
第二节 t 检验
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。
H 0 : 0H 1 : 0 ( 单 0 或 侧 0 )
tX0 ~t(), n1
sn
18
第二节 t 检验 二、配对设计资料的t 检验
配对设计是研究者为了控制可能存在的主要非处理 因素而采用的一种试验设计方法。
形式:
⑴将受试对象配成特征相近的对子,同对的两个受试对 象随机分别接受不同处理;
⑵同一样品分成两份,随机分别接受不同处理(或测量)
⑶同一受试对象处理前后,数据作对比。
8
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, 故较为常用。
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2、确定检验水准:亦称为显著性水准,符 号为α,是预先给定的概率值。是判定样本 指标与总体指标或两样本指标间的差异有 无统计学显著性意义的概率水准,在实际 工作中, α常取0.05。 α可根据不同的研 究目的给予不同的设置,如方差齐性检验, 正态性检验α常取0.1或0.2。
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3、选择检验方法并计算统计量:要根据所 分析资料的类型和统计推断的目的要求选 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。
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55、作出推断结论:当P≤时,结论为 按所取检验水准α拒绝H0,接受H1,差异有 统计学意义。如果P> ,结论为按所取检 验水准α不拒绝H0,差异无统计学意义。其 间的差异是由抽样误差引起的。
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