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假设检验PPT课件

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60 62.5 65 67.5 70 72.5 75
b
H0 不真
67.5 70 72.5 75 77.5 80 82.5
两类错误是互相关联的, 当样本容 量固定时,一类错误概率的减少导致另 一类错误概率的增加.
b a
要同时降低两类错误的概率a b,或 者要在 a 不变的条件下降低 b,需要增
加样本容量.
(二)备择假设(alternative hypothesis),与原假设相对立(相反)的假设。 一般为研究者想收集数据予以证实自己观点的假设。 用H1表示。 表示形式:H1:总体参数≠某值 (<) (>)
例:H1: 0
(三)两类假设建立原则 1、H0与H1必须成对出现 2、通常先确定备择假设,再确定原假设 3、假设中的等号“=”总是放在原假设中

P>α时,H0成立
多重检验及校正
在同一研究中,有时我们会用到二次或多次显著 性检验,从上表可以看出,如果我们将显著性水平确 定为α=0.05水平,做一次显著性检验后我们只能保证 有95%的研究结果与真值是一致的;如果做两次显著 性检验后,研究结果与真值的符合程度就会降至 95%*95%=90.25,当我们进行5次显著性检验后,就 会降至77.4%,即在5次显著性检验后,由α水平所得 到的显著性检验结果的可靠性只有3/4的可靠性。
用于处理生物学研究中比较不同处理效应 的差异显著性。
数据资料中,两个样本的各个变量从各自 总体中抽取,两个样本之间变量没有任何关 联,即两个抽样样本彼此独立,不论两个样 本容量是否相同。
方法1:两个总体方差都已知(或方差未知大样本)
• 假定条件
– 两个样本是独立的随机样本
– 两个总体都是正态分布 – 若不是正态分布, 可以用正态分布来近似(n130和

《假设检验》PPT课件

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2008-2009
样本统计量 临界值
抽样分布
2008-2009
1 -
置信水平 拒绝H0
0
样本统计量
临界值
✓决策规则
1. 给定显著性水平,查表得出相应的临 界值z或z/2, t或t/2
2. 将检验统计量的值与 水平的临界值进 行比较
3. 作出决策
双侧检验:I统计量I > 临界值,拒绝H0 左侧检验:统计量 < -临界值,拒绝H0 右侧检验:统计量 > 临界值,拒绝H0
H1 : <某一数值,或 某一数值
例如, H1 : < 10cm,或 10cm
2008-2009
➢提出假设
【例】一种零件的生产标准是直径应为10cm,为对生产过
程进行控制,质量监测人员定期对一台加工机床检查, 确定这台机床生产的零件是否符合标准要求。如果零件 的平均直径大于或小于10cm,则表明生产过程不正常, 必须进行调整。试陈述用来检验生产过程是否正常的原 假设和备择假设
2008-2009
❖利用P值进行决策
➢什么是P 值(P-value)
1. 在原假设为真的条件下,检验统计量的观察值 大于或等于其计算值的概率 双侧检验为分布中两侧面积的总和
2. 反映实际观测到的数据与原假设H0之间不一致 的程度
3. 被称为观察到的(或实测的)显著性水平 4. 决策规则:若p值<, 拒绝 H0
2008-2009
第6章 假设检验
统计研究目的
统计设计


客观



现象



数量


表现


描 述

《假设检验》课件

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方差分析
总结词
适用于多组数据比较的检验方法
详细描述
方差分析是一种适用于多组数据比较的假设检验方法。它通过比较不同组之间的变异和 误差来源,计算F值和对应的P值,以判断原假设是否成立。方差分析在很多领域都有
应用,如农业、生物统计学和心理学等。
秩和检验
总结词
适用于等级数据或非参数数据的检验方法
详细描述
秩和检验是一种适用于等级数据或非参数数 据的假设检验方法。它通过将数据排序后进 行比较,计算秩和值和对应的P值,以判断 原假设是否成立。秩和检验在很多领域都有 应用,如医学、生物学和环境科学等。
04 假设检验的实例分析
单样本Z检验实例
总结词
用于检验一个样本的平均值与已知的 某一总体均值之间是否存在显著差异 。
如果样本量过小,可能无 法得出可靠的结论,因为 小样本可能无法代表总体 。
样本量过大
如果样本量过大,可能会 导致统计效率降低,增加 计算复杂度和成本。
样本代表性
在选择样本时,需要确保 样本具有代表性,能
假设检验的结果只能给出拒绝或接受 假设的结论,但无法给出假设正确与 否的确凿证据。
置信区间有助于判断假设的正确性
02
通过比较置信区间和假设值的位置关系,可以判断假设是否成
立。
置信区间与假设检验的互补关系
03
置信区间和假设检验各有优缺点,可以结合使用以更全面地评
估数据的统计性质。
THANKS 感谢观看
提出假设
根据研究问题和目的,提出原 假设和备择假设。
确定临界值
根据统计量的性质和显著性水 平,确定临界值。
做出决策
根据计算出的样本统计量和临 界值,做出接受或拒绝原假设 的决策。

《假设检验检验》课件

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《假设检验检验》PPT课 件
数据分析中的假设检验
什么是假设检验
假设检验是一种统计方法,用于通过样本数据来推断总体参数的性质。它可以帮助我们判断一个观察结 果是由偶然因素引起的,还是真实存在的差异。
假设检验的步骤
1
2. 选择检验统计量
2
选择适合问题的检验统计量,如t值、
z值等。
3
4. 计算统计量
4
利用样本数据计算检验统计量的值。
5
6. 得出结论
6
根据决策,得出关于总体参数的结论。
1. 建立假设
确定原始假设和备择假设,描述总体 参数的状态。
3. 设定显著性水平
选择显著性水平,决定拒绝原始假设 的界限。
5. 做出决策
根据检验统计量的值和显著性水平, 决定是否拒绝原始假设。
常用的假设检验方法
单样本t检验
结论的解释
根据结果的解释,得出关于总体参数的结论,并提供相应的推论。
实例演示及应用场景
通过具体的实例演示,展示假设检验在各个领域的应用,如医学、市场研究、环境保护等。
总结与展望
假设检验是数据分析中重要的工具之一,它可以帮助我们做出科学的决策, 并推动各个领域的发展。未来,我们可以进一步研究和改进假设检验方法, 提高其效能和适用性。
用于比较一个样本的平均值 与已知值或者另一个样本的 平均值。
独立样本t检验
用于比较两个独立样本的平 均值是否存在显著差异。
相关样本t检验
用于比较两个相关样本的平 均值是否存在显著差异。
如何解读假设检验结果
拒绝原始假设

接受原始假设
如果检验结果的p值大于等于显著性水平,我们接受原始假设。

假设检验PPT课件

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假设检验
【学习目标】通过对本章的学习,掌握假设检验的概念和 类型、假设检验的两类错误和假设检验的一般步骤;重点掌握 单个总体均值的检验和比率的检验。
第一节 假设检验的基本问题 第二节 △ 假设检验的应用
假设检验
第一节 假设检验的基本问题
一、假设检验的概念 二、假设检验的两类错误 三、假设检验的类型 四、假设检验的类型一般步骤
假设检验
第一节 假设检验的基本问题
什么小概率?
1.在一次试验中,一个几乎不可能发生的事件发生的概率; 2.在一次试验中小概率事件一旦发生,我们就有理由拒绝原假 设; 3.小概率由研究者事先确定。
假设检验
第一节 假设检验的基本问题
二、假设检验的两类错误(决策风险)
(一) 第一类错误 第一类错误,亦称拒真(弃真)错误。是指当原假设为 真时,但由于样本的随机性使样本统计量的具体值落入 了拒绝区域,这时所作的判断是拒绝原假设。 犯第一类错误的概率亦称拒真概率,它实质上就是前面
t
986 1000 24
2.333>
t n 1 2.1315
16
2
所以接受 H1,即这天包装机工作不正常。
假设检验
第二节 假设检验的应用
二、单个总体比率(成数)的假设检验
比率P是平均数的一种特殊形式,因而前面讲的平均 数检验理论都适用于总体比率P的假设检验,只是估计量 的形式略有不同。
【例4】我国出口的参茸药酒畅销于某国市场。据以往调查, 购买此种酒的顾客中40岁以上的男子占50%。经营该药酒 的进出口公司经理关心这个比率是否发生了变化,于是, 委托一个咨询机构进行调查,这个咨询机构从众多购买该 药酒的顾客中随机抽取了400名进行调查,结果有210名为 40岁以上的男子。试问在0.05的显著水平上,能否认为购 买此种药酒的顾客中40岁以上男子所占比率变化了?

04_05假设检验-医学课件

04_05假设检验-医学课件

例4.4:
μ0 =4.6(mmol/L)
?=
μ
n=25 X 5.1(mmol / L) S 0.88(mmol / L)
已知总体
未知总体
手头样本
例4.4:
X05.14.60.5
手头样本对应的未知总体均数μ等于已知总体均 数μ0,差别仅仅是由于抽样误差所致
除抽样误差外,样本所来自的未知总体与已知 总体不同,存在本质差异
碰巧猜对吗?
一个统计学故事
假设:她没有这个本事,是碰巧猜对的! 连续猜对8个杯子的可能性 P 是多少? P=0.58=0.00390625 你认为原假设 H0 成立吗?
推断结论她真的有这个本事! (不是碰巧猜对的。)
依据:小概率原理。 P ≤ 0.05为小概率。
做个实验
总体A是100例正常成年男子血红蛋白(g/L,以
t X 0
sn
n1
统计量t表示,在标准误的尺度下,样本均数与总体均
数0的偏离。这种偏离称为标准t离差。
根据抽样误差理论,在H0假设前提下,统计 量t服从自由度为n-1的t分布,即t值在0的附近 的可能性大,远离0的可能性小,离0越远可能 性越小。
t值越小,越利于H0假设 t值越大,越不利于H0假设
假设检验(Hypothesis Test)
------ 统计推断内容之一
Outline
基本思想 基本步骤 均数的假设检验 假设检验中几个基本概念 假设检验中几个值得注意的问题
一个统计学实验
一位常饮牛奶加茶的女士声称,她能辨别先倒 进杯子里的是茶还是牛奶ຫໍສະໝຸດ 对此做了8次试验, 她都正确地说出了。
4.317 4.029 3.833 3.690 3.581

假设检验完整版PPT课件

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H0 : 335ml H1 : 335ml
消费者协会接到消费者投诉,指控品牌纸包装 饮料存在容量不足,有欺骗消费者之嫌。包装 上标明的容量为250毫升。消费者协会从市场上 随机抽取50盒该品牌纸包装饮品进行假设检验。 试陈述此假设检验中的原假设和备择假设。
解:消费者协会的意图是倾向于证实饮料厂包装 饮料小于250ml 。建立的原假设和备择假设为
显著性水平和拒绝域
(右侧检验 )
抽样分布
置信水平
1-
拒绝H0

0 观察到的样本统计量
样本统计量 临界值
显著性水平和拒绝域
(右侧检验 )
抽样分布
置信水平
1-
拒绝H0

0
样本统计量
临界值
第一节 假设检验概述
1、假设检验的基本思想 2、假设检验的步骤 3、两类错误和假设检验的规则
三、两类错误和假设检验的规则
(单侧检验 )
抽样分布
置信水平
拒绝H0

1-
拒绝域 临界值
0 接受域
样本统计量
显著性水平和拒绝域
(左侧检验 )
抽样分布
置信水平
拒绝H0

1-
临界值
0
样本统计量
观察到的样本统计量
显著性水平和拒绝域
(左侧检验 )
抽样分布
置信水平
拒绝H0

1-
临界值
0
观察到的样本统计量
样本统计量
•【例2】一种罐装饮料采用自动生产线生产,每罐的容量 是255ml,标准差为5ml,服从正态分布。换了一批工人后, 质检人员在某天生产的饮料中随机抽取了16罐进行检验,
一个总体的检验
一个总体
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. 4
所有喉癌 病人的术 前焦虑评 分的总体 均数为 31.5
由于 存在 个体 变异
(1)两组小样本(n<50)的均数比较,一般采用
t检验方法,计算t值。
( 2 ) t 值 - 29.6 = 2.6分)。
(3) t检验是检验两组均数相差 2.6分是由于抽样
2)μ1 ≠ μ2 ,除抽样误差外, 两者有本质差异。
.
11

其中H0假设比较单纯、明确,在H0 下若能弄
清抽样误差的分布规律,便有规律可循。而H1
假设包含的情况比较复杂。因此,我们着重考
察样本信息是否支持H0假设(因为单凭一份样
本资料不可能去证明哪个假设是正确的,哪一
个不正确)。
.
12
假设μ1 = μ2 = 14.1 → X ≠ 14.1仅由抽样误差所致 ↓ x偏离μ1不能太大,衡量其偏离大小的指标为标准t离差, t=(x-μ)/sX,t值应小

若比较甲、乙两种方法孰优,这里含有甲优于乙和乙优
于甲两种可能的结果,而且研究者只要求分出优劣,故
应选用双侧检验;

若甲是从乙改进而得,已知如此改进可能有效,也可能 无效,但不可能改进后反不如前,故应选用单侧检验。

∴无把握时用双侧检验比较稳妥保守,但在条件具备时
应大胆地采用单侧检验。
.
18
2、选定检验方法计算检验统计量

英国统计学家W.S.Gosset (1909)导出了样本均数 的确切分布,即 t分布。 t分布的发现使小样本的统计推断成为可能,因 而它被认为是统计学发展史上的里程碑之一。 以t分布为基础的检验称为t检验。


.
9
书中例6.1: 北方农村儿童 前囟门闭合平均月龄1=14.1(月);
东北某县儿童前囟门闭合平均月龄2未知, 但从中抽取样本 n=25,x=14.3,s=5.04。问该县儿童前囟门闭合平均月 龄与北方的一般儿童是否有差别?
误差引起的、还是本质上的差异。
.
5
经t检验,术前两
组平均焦虑评分
相差2.6分是由抽 样误差引起的,
所以说“两者术
而经t检验,术后两组平均焦虑评分相差3.2 分是本质上差异引起的,所以说“两者术后 焦虑水平差异有统计学意义”,等价于说 “两组术后焦虑水平有差异”,观察组低于 对照组,说明监护室护士术前探视能有效降 低病人的焦虑水平。 . 前焦虑水平差异 无统计学意义”, 等价于说“两组 术前焦虑水平没
. 2
成组设计的t检验
为何要做t检验?
术前两组平均焦虑
评分相差了2.6分, 为什么说“两者术 前焦虑水平差异无 统计学意义”呢?
.
3
均数的抽样误差:由抽样造成的,总体均数与样本 均数之间、各个样本均数之间的差别。
可能有如下情况:
第1次随机抽取25个病人, 测得术前评分的样本均数为 29.6 第2次再随机抽取25个病人, 测得术前评分的样本均数为 32.2 第m 次 … … … … … 同一个总体
.
14
设定检验水准的目的就是确定拒绝假设H0时的最 大允许误差。医学研究中一般取=0.05 。 检验水准实际上确定了小概率事件的判断标准。
.
15

注意事项:
1)假设是针对总体而言的(即假设中出现的指标应该
是参数);

2)以H0为中心, 但H0 、 H1缺一不可; 3) H0通常内容为某一确定状态; 4)单、双侧假设检验的确定。

∣t值∣ < t界值 ↓ t值对应的曲线外尾面积P值应> α , α 一般为0.05。
.
13

(三)基本步骤 1、建立假设,确定检验水准α
H0: μ1 = μ2,无效假设/原假设/零假设,X ≠ μ1 是由抽样误差所致; H1: μ1 ≠ μ2,对立假设/备择假设

两者有本质差异,所以X ≠ μ1。
.
16
双侧检验与单侧检验
假设的写法不同: 双侧检验中假设为: H 0: 1 2

H 1:1 2

单侧检验中假设为:
H 0:1 2 ① H 1:1 2 H 0:1 2 或 ② H 1:1 2
.
17
选用双侧检验与单侧检验:原则上依据资料性质来选择。
μ1 =14.1(月)
n=25
? =
μ2
150 ( g月 /L X x=14.3( )) S 16.5( g / L) s=5.04 (月
已知总体
未知总体
.
10
∵ μ1 (14.1) ≠ x(14.3) ∴ μ1是否≠ x 所来自的μ2 ? 有两种可能结果:
1)μ1 = μ2 = 14.1 ,X ≠ μ1仅仅是由于抽样误差所 致;
(计算样本与总体的偏离)

本例为定量资料,故采用 t 检验, t=(x-μ2)/sX , H0成立
t=(x-μ1)/sX
.
19
t
X 0 s n

统计量t表示,在标准误的尺度下,样本均数与总体均
数0的偏离。这种偏离称为标准t离差。

该题中,t = 0.1984
.
20
有差异”
6
一、概念与原理
.
7

(一)思维逻辑 1、小概率原理:某事件发生的可能性P≤0.05,在一次实验 中发生的可能性太小,认为很可能不发生。 2、反证法思想

先假设某事件成立
检验在其成立的前提下出现某情况
的可能性大小(P值)

不拒绝 拒绝
若P > 0.05 若P ≤ 0.05
.
8
(二)基本原理 以定量资料分析的 t 检验为例讲述假设检 验的基本原理
3、计算概率P(与统计量t值对应的概率)

在H0成立的前提下,获得现有这么大的标准t 离差以及更大离差 的可能性。
P=P(|t|≥0.1984) ?
假设检验基础
.
1
监护室护士术前探视对喉癌患者手术后焦虑水平的影响 目的:探讨监护室护士术前探视对喉癌患者手术后焦虑水平
的影响。
方法:将50例喉癌患者分为观察组和对照组,对照组进行常 规术前护理和健康教育,观察组除给予常规术前护理和健康 教育外,还由监护室护士进行访视。分别于手术前后采用焦 虑自评量表(SAS)测评并比较两组手术前后的焦虑水平。 结果:观察组术后焦虑水平明显低于对照组,差异有统计学 意义(P<0.05)。 结论:监护室护士术前对喉癌手术患者进行访视可降低其术 后焦虑水平。
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