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. 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
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?
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
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) ?
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
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。
Leabharlann Baidu
.
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。
. 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 值反映了两组均数之间的相对差别(而绝
对差别就是32.2 - 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
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
.
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。
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
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?
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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
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。
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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。
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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?
2)μ1 ≠ μ2 ,除抽样误差外, 两者有本质差异。
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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)。
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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
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) ?
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
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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
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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
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20
假设检验基础
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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。
Leabharlann Baidu
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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。
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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。
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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 值反映了两组均数之间的相对差别(而绝
对差别就是32.2 - 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
误差引起的、还是本质上的差异。
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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
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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
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选用双侧检验与单侧检验:原则上依据资料性质来选择。
有差异”
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一、概念与原理
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(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
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(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