医学统计学第3版-第7章-假设检验ppt课件

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3.确定P值，作出统计推断
查附表3，得P<0.0005，按=0.05水准，拒绝
H0，接受H1，差异有统计学意义，可以认为高原 地区成年男子平均Hb量高于一般人群
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I 型错误与II 型错误
I 型错误(type I error)：假设检验P时，
拒绝了实际上成立的H0， 即“弃真”
II 型错误(type II error) ：假设检验P>时，
未拒绝实际上不成立的H0，即“存伪”
假设检验
客观事实
P与关系
结论
错误类型
H0成立
P
拒绝H0
I 型错误
H0不成立
P>
不拒绝H0 II 型错误
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X ~ N(, 2) H0: =0=140g/L
X ~ N(140, x2)
●● ● ●
140g/L
> 140g/L
●● ● ●
1- 检验效能
的影响因素
●
●
1. ，
2. ，
●●
140g/L
3. X ，
X=
n
， ，
●●
>140g/L
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I 型错误与II 型错误
X ~ N(, 2)
X ~ N(, x2)
H0: =0=140g/L
X ~ N(140, x2)
未知
X-140 sx
=t ~ t(60-1)
n=25，x=155g/L，s=24g/L t = 155-140 =4.8412
24/ 60
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假设检验的步骤
建立检验假设，确定检验水准 选定检验方法，计算检验统计量 确定P值，作出统计推断
检验形式 双侧检验
单侧检验
目的
是否0 是否>0 是否<0
H0
=0 =0 =0
H1
0 >0 <0
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建立检验假设，确定检验水准
检验水准(significance level)，以表示
习惯上取 =0.05或0.01
是小概率事件在本次假设检验中发生的界值标 准 应在设计时根据专业知识和研究目的，在进行 假设检验前设定
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确定P值，作出统计推断
若P>时，表示在H0成立的条件下，出现等
于及大于现有统计量的概率不是小概率， 现有样本信息还不足以拒绝H0
统计学结论：P>，按=0.05水准，不拒绝H0，
差异无统计学意义 专业结论：尚不能认为高原地区成年男子平均 Hb量高于一般人群
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假设检验思维过程
研究目的 样本信息
建立检验假设 ①
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建立检验假设，确定检验水准
H0: =0=140g/L，高原地区成年男子平均Hb
量与一般人群相等
H1: >0，高原地区成年男子平均Hb量高于
一般人群
单侧 =0.05
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假设检验的步骤
建立检验假设，确定检验水准 选定检验方法，计算检验统计量 确定P值，作出统计推断
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选定检验方法，计算检验统计量
选定适当的检验方法，计算相应统计量。 依据：
② ①
A
接受A
Fra Baidu bibliotek
小概率 ③ 事件
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假设检验的步骤
建立检验假设，确定检验水准 选定检验方法，计算检验统计量 确定P值，作出统计推断
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建立检验假设，确定检验水准
假设有两种：
无效假设(null hypothesis)或称零假设(zero hypothesis) ，用H0表示 备择假设(alternative hypothesis)，用H1表示， 是当拒绝H0时，要接受的情况
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确定P值，作出统计推断
P(tt,)= P→t*t,
拒绝域
P(t≥t*)
• ●
●
t,
P(tt*)=P
P>→t*<t,
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确定P值，作出统计推断
P：在H0所规定的总体中随机抽样，获得等 于及大于(或等于及小于)现有样本统计量的 概率
P=P(t≥t*)
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确定P值，作出统计推断
X-
t = sx
= 155-140 =4.8412 24/ 60
分析目的 设计方法 变量类型 已知条件
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选定检验方法，计算检验统计量
本例：
分析目的：高原地区成年男子平均Hb量高于一
般人群，即 >0
设计方法：调查设计 变量类型：定量资料
已知条件： 0=140g/L；n=25，x=155g/L， s=24g/L；未知
在t分布下探讨是否发生小概率事件
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选定检验方法，计算检验统计量
第7章 假设检验 引例
例7.3 一般正常成年男子血红蛋白的平均值 为140g/L，某研究者随机抽取60名高原地区 健康成年男性进行检查，测得血红蛋白均 数为155g/L，标准差为24g/L。可否认为高 原地区成年男性居民的血红蛋白平均水平 高于一般正常成年男子？
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引例分析
目的
高原
=?次/分
?
一般
H0 H1 选定并计算检验统计量
②
和特定的分布相联系 直接计算发生概率 ③ 是否发生小概率事件
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引例完整步骤
1.建立检验假设，确定检验水准
H0: =0=140g/L H1: >0 单侧 =0.05
2.选定检验方法，计算检验统计量
X-
t = sx
= 155-140 =4.8412 24/ 60
=60-1=59
0=140g/L
随机抽样
n=60
样本
x =155g/L s = 24g/L
统计推断
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统计 描述
假设检验的原因
造成0与x不等的可能原因：
=0 ，抽样误差造成 >0 ，差异客观存在
判断方法：假设检验
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假设检验(Hypothesis test)
假设检验是统计推断的另一个重要方面：
首先对总体参数或分布形式做出某种假设； 利用样本信息判断假设是否成立。
H0和H1都是根据统计推断的目的提出的对 总体特征的假设，是相互对立的一对假设
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建立检验假设，确定检验水准
单侧检验和双侧检验
根据分析目的和专业知识在进行假设检验前设 定
探索性研究—双侧检验 验证性研究—单侧检验
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建立检验假设，确定检验水准
样本均数与已知总体均数0的比较中，单侧
检验和双侧检验假设的形式
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假设检验的分类
根据假设的对象
参数检验—对总体参数提出假设 非参数检验—对总体分布提出假设
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假设检验的基本思想
小概率反证法
在一次研究或观察中，如果出现了假设成立情 况下的小概率事件，由于推理过程是严密的， 就只能认为假设不成立，应予拒绝或否定，并 接受它的对立面。
A 接受A
小概率 事件
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假设检验的步骤
=59
P =P(t 4.8412)<0.0005
●
●
1.6714.841
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确定P值，作出统计推断
若P，表示在H0成立的条件下，出现等于
及大于现有统计量的概率是小概率，按小 概率事件原理现有样本信息不支持H0，因 而拒绝H0。
统计学结论：P，按=0.05水准，拒绝H0，
接受H1，差异有统计学意义 专业结论：可以认为高原地区成年男子平均Hb 量高于一般人群