卫生统计学7——假设检验ppt课件

1,第七章假设检验基础,2,学习要点,1、掌握假设检验的概念、原理、基本步骤；2、掌握常见t检验方法及要求条件；3、掌握Poisson分布资料的z检验及其条件4、熟悉假设检验的逻辑思维方法（p的意义、结论的写作等）5、掌握两类错误6、掌握假设检验的注意事项、假设检验与置信区间的关系,3,4,5,（一）概念：何谓假设检验？例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？,6,北方农村儿童前囟门闭合月龄的平均数0，东北某县儿童前囟门闭合月龄的平均数1，,0,1,平均数为14.3标准差为5.08N=36,平均数为14.1,Population,SAMPLE,7,(二)假设检验的基本原理（基本思想）：1、为什么要进行假设检验？因为样本均数存在差别的原因有：完全由抽样误差造成研究因素造成（本质上的差别）统计上就是推断样本均数的差别，由造成的概率大小。,8,如果由造成的概率很大（如P0.05)，则认为差别无统计意义。如果由造成的概率很小（如P0.05）则认为样本均数的差别不是，而是造成，则认为差别有统计意义。,9,首先对总体参数或分布做出假设，建立假设（H0和H1），H0为检验假设（无效假设），H1为备择假设。再选方法计算统计量，然后判断H0这一假设成立的概率大小，这一方法过程称为假设检验。,10,样本统计量不等,抽样误差所致（来自同一总体）,环境条件所致（来自不同总体）,?,假设检验回答,P0.05,P0.05,11,假设检验过去称显著性检验。它是利用小概率反证法思想，从问题的对立面(H0)出发间接判断要解决的问题(H1)是否成立。然后在H0成立的条件下计算检验统计量，最后获得P值来判断。,12,(三).假设检验的基本步骤：,13,H1的内容直接反映了检验单双侧。若H1中只是0或14.1（月），该县儿童前囟门闭合月龄的平均水平高于一般儿童的平均水平检验水准（sizeofatest）=0.05,22,2、选定检验方法，计算统计量：样本均数与总体均数比较t检验,本例中，未知，故应用t检验,23,3.确定P值，做出推断结论自由度为35,查附表2,得到:单侧得知P0.25。按=0.05检验水准不拒绝H0，即该县儿童前囟门闭合月龄的均数不大于一般儿童。,24,0.236,P,0.682,V=35,25,二、配对资料的比较,1.配对的形式：自身比较，处理前后比较；同一样品接受两种不同处理；成对的两个对象给予两种不同的处理；,26,目的：差值d的总体均数是否为0。条件：理论上要求差值来自正态分布总体。,2.推断的目的及条件：,27,例7-3用两种方法测定12份血清样品中Mg+含量（mmol/L），结果如下表所示，试问两种方法测定结果有无差异？,28,表7-3两种方法测定血清Mg+(mmol/L),29,(1)建立检验假设，确定检验水准H0：d0，两种方法测定结果之差总体均数为0H1：d0，=0.05(2)计算检验统计量本例n=12，,30,(3)确定P值，作出推断结论查附表2的t界值表得,0.4P0.05，按=0.05水准，不拒绝H0，可以认为2005年该市无菌化脓发生率能达到要求。,46,二、两独立样本资料的z检验当总体均数20时，Possion分布近似正态分布。H01=2H112=0.05当两样本观测单位数相等时，若总体均数20，H0成立时，当两样本观测单位数不相等时,47,例7-9某市研究不同性别成年人意外伤害死亡情况有无差别，随机抽取该市2002年男女疾病检测数据各10万人，男女因意外伤害死亡人数分别为51人和23人。问该市2002年不同性别每10万人口意外伤害死亡平均人数是否相等？,48,1.建立检验假设,确定检验水准H01=2H112=0.052.计算统计量3.确定p值，作出推断结论当z=3.2549时对应的双侧P=0.0024，按=0.05水准，拒绝H0，可以认为2002年该市男女意外杀害死亡平均人数有差异，且男性较高。,49,例7-10某车间改革生产工艺前，测得三次粉尘浓度，每升空气中分别为38、29和36颗粉尘；改革后测取两次，浓度分别为25和18颗粉尘。问改革前后平均粉尘浓度是否相等？,50,1.建立检验假设,确定检验水准H01=2H112=0.052.计算统计量3.确定p值，作出推断结论当z=2.723时对应的双侧P=0.007，按=0.05水准，拒绝H0，可以认为改革前后粉尘浓度不同，且改革后粉尘浓度较低。,51,可信区间与假设检验的关系,一方面，可信区间亦可回答假设检验的问题，算得的可信区间若包含了H0，则按水准，不拒绝H0；若不包含H0，则按水准，拒绝H0，接受H1。,52,另一方面，可信区间不但能回答差别有无统计学意义，而且还能比假设检验提供更多的信息，即提示差别有无实际的专业意义。,53,图7-4可信区间在统计推断上提供的信息,54,虽然可信区间亦可回答假设检验的问题，并能提供更多的信息，但并不意味着可信区间能够完全代替假设检验。可信区间只能在预先规定的概率检验水准的前提下进行计算，而假设检验能够获得一较为确切的概率P值。,55,一、I型错误和II型错误,假设检验是利用小概率反证法思想，根据P值判断结果，此推断结论具有概率性，因而无论拒绝还是不拒绝H0，都可能犯错误。见下表。,56,表1推断结论和两类错误,实际情况,检验结果,拒绝H0不拒绝H0,H0真,H0不真,第类错误(),结论正确(1-),结论正确(1-),第类错误（）,57,I型错误：“实际无差别，但下了有差别的结论”，假阳性错误。犯这种错误的概率是（其值等于检验水准）II型错误：“实际有差别，但下了不拒绝H0的结论”，假阴性错误。犯这种错误的概率是（其值未知）。但n一定时，增大，则减少。,58,59,60,1-：检验效能（power）:当两总体确有差别，按检验水准所能发现这种差别的能力。,61,减少I型错误的主要方法：假设检验时设定值。,减少II型错误的主要方法：提高检验效能。,提高检验效能的最有效方法：增加样本量。,如何选择合适的样本量：实验设计。,62,假设检验应当注意的问题,比较的样本间有均衡性和可比性-随机抽样；选用的假设检验方法应符合其应用条件；正确理解差别有无显著性的统计意义；结论不能绝对化；报告结论时应列出统计量值，注明单侧或双侧检验，写出P值的确切范围。,63,正态性检验和两样本方差比较的F检验,64,t检验的应用条件是正态总体且方差齐性；配对t检验则要求每对数据差值的总体为正态总体。进行两小样本t检验时，一般应对资料进行方差齐性检验，尤其两样本方差悬