假设检验的基本概念.ppt
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1、第六章 假设检验的 基本概念,苏州大学公共卫生学院卫生统计学教研室,第一节 假设检验的基本思想及步骤,【例6-1】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11.6g/L,而一般正常婴儿的平均血红蛋白浓度为125 g/L,试分析该地1岁婴儿的平均血红蛋白浓度与一般正常婴儿的平均血红蛋白浓度是否相同?,(一)总体均数假设检验基本思想,在抽样研究时,造成两样本均数(或样本均数与总体均数)不等的原因:,(1)总体均数相等(0与 差别来源于抽样误差)(2)总体均数不等(差别来源于本质差异),(二)假设检验的基本步骤,1
2、.建立检验假设,确定检验水准(),零假设(null hypothesis),记为H0H0:0 备择假设(alternative hypothesis),记为H1H1:0 双侧 0.05,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)。,检验水准,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。,2.选定检验方法,计算检验统计量,不同的资料,不同的设
3、计,不同的推断目的和适用条件,选用不同的检验方法,用不同的公式计算检验统计量。,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。,t值越小,越利于H0假设t值越大,越不利于H0假设,3.确定值,作出推断结论,P值是指理论上若从H0所规定的总体中进行多次重复随机抽样,获得等于或大于现有样本检验统计量的样本概率。,假设检验的意义,得到关于总体的结论如本例假设检验的意义在于分辨手头样本所代表的未知总体和已知总体是否为同一总体,换句话说,即分辨手头
4、样本是否为已知总体的一个随机样本。,假设检验的基本思想,“反证法”的思想先根据研究目的建立假设,从H0假设出发,先假设它是正确的,再分析样本提供的信息是否与H0有较大矛盾,即是否支持H0,若样本信息不支持H0,便拒绝之并接受H1,否则不拒绝H0。,不论拒绝拒绝H0,还是不拒绝H0都可能犯错误,第二节 型错误与型错误,【例6-2】假设总体是100例平原地区正常成年男子的红细胞数,其总体参数=5.001012/L,=0.43 1012/L;总体B是100例高原地区正常成年男子的红细胞数,其总体参数=5.501012/L,=0.43 1012/L。现从总体B中随机抽取的样本,其样本统计量,s=0.4
5、2 1012/L。若将该样本与总体比较,则得t=2.1835,P=0.0569,按水准=0.05,不拒绝H0,差别无统计学意义,尚不能认为总体A与总体B的红细胞均数不同。,【问题6-2】上述结论是否正确?为什么?,一、型错误与型错误的概念,二、型错误与型错误的关系,图6-2 型错误与型错误示意图,三、假设检验的检验功效,检验功效或把握度(power of a test)1-称为检验功效或把握度(power of a test),是指当两总体参数确有差别时,按水准假设检验能发现它们有差别的能力。即对真实的作肯定结论之把握程度。,影响因素:,容许误差,即客观上两总体参数差异的大小。,总体标准差,型
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