医学统计学-假设检验

医学统计学——假设检验汇报人：AA2024-01-26目录contents假设检验基本概念参数假设检验方法非参数假设检验方法假设检验在医学研究中的应用假设检验中的常见问题及解决方法实例分析与操作演示CHAPTER01假设检验基本概念假设检验是一种统计推断方法，用于判断总体参数与某个特定值之间是否存在显著差异。其基本原理是先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息来判断该假设是否成立。假设检验是医学研究中常用的数据分析方法，用于评估实验结果的可靠性和差异性。假设检验定义与原理是研究者想要拒绝的假设，通常表示总体参数与某个特定值之间没有显著差异。是研究者想要接受的假设，通常表示总体参数与某个特定值之间存在显著差异。原假设与备择假设备择假设（H1）原假设（H0）是事先设定的一个概率值，用于判断原假设是否成立。通常取0.05或0.01。检验水准（α）是在原假设成立的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。P值检验水准与P值假设检验步骤2.选择适当的检验统计量，并根据样本数据计算其值4.将P值与检验水准进行比较，作出统计推断结论：拒绝或接受原假设1.提出原假设和备择假设3.确定检验水准，并根据检验统计量的分布计算P值CHAPTER02参数假设检验方法适用场景用于比较单个样本均值与已知总体均值是否存在显著差异。检验步骤提出假设、确定检验水准、计算检验统计量、确定P值、作出推断结论。注意事项需满足正态分布和方差齐性的前提假设，否则可能导致结果不准确。单样本t检验适用场景用于比较两个独立样本均值是否存在显著差异。检验步骤提出假设、确定检验水准、计算检验统计量、确定P值、作出推断结论。注意事项需满足正态分布和方差齐性的前提假设，同时要注意两组样本的独立性。两独立样本t检验030201适用场景用于比较同一组样本在不同条件下的均值是否存在显著差异，或者比较同一组样本在两个不同时间点的均值是否存在显著差异。检验步骤提出假设、确定检验水准、计算检验统计量、确定P值、作出推断结论。注意事项需满足正态分布和方差齐性的前提假设，同时要注意配对样本的关联性。配对样本t检验适用场景01用于比较多个总体均值是否存在显著差异。检验步骤02提出假设、确定检验水准、计算检验统计量、确定P值、作出推断结论。注意事项03需满足正态分布和方差齐性的前提假设，同时要注意不同总体间的独立性。此外，还需关注方差分析的前提假设是否满足，如不满足则需要进行相应的数据变换或采用非参数检验方法。方差分析CHAPTER03非参数假设检验方法卡方检验是一种基于实际观测值与理论期望值之间差异的显著性检验方法。它主要用于分类数据的独立性或同质性检验。原理在医学研究中，卡方检验常用于评估两个分类变量之间是否存在关联，如疾病与基因型、治疗方式与疗效等。应用场景卡方检验的优点是简单易行，适用于大样本数据。缺点是对于有序分类变量或存在空单元格的情况，卡方检验可能会失去效能。优缺点卡方检验秩和检验是一种非参数检验方法，通过比较两组数据的秩和来判断它们是否来自同一总体分布。它不需要对数据进行正态性假设。原理在医学研究中，秩和检验常用于比较两组或多组独立样本的差异，如不同治疗方法的疗效比较、不同人群的生存时间比较等。应用场景秩和检验的优点是对数据分布没有严格要求，适用于各种类型的数据。缺点是对于大样本数据，其检验效能可能不如参数检验方法。优缺点秩和检验原理游程检验是一种非参数检验方法，用于检验两个独立样本是否来自同一总体分布。它通过计算游程数（即连续出现同一类别数据的次数）来判断样本间的差异。应用场景在医学研究中，游程检验常用于评估两个独立样本的随机性，如评估某种疾病的发病率在不同地区或不同人群间是否存在差异。优缺点游程检验的优点是对数据分布没有严格要求，适用于各种类型的数据。缺点是对于大样本数据或存在极端值的情况，游程检验可能会失去效能。同时，游程检验的结果受样本排列顺序的影响，因此在实际应用中需要注意控制其他潜在的影响因素。游程检验CHAPTER04假设检验在医学研究中的应用分析不同剂量或给药方案的效果运用假设检验对不同剂量或给药方案的治疗效果进行统计分析，确定最佳治疗方案。评估不良反应发生率通过假设检验方法比较不同治疗组之间不良反应发生率的差异，评估新治疗方法的安全性。比较治疗组与对照组的差异通过假设检验方法比较临床试验中治疗组和对照组的疗效差异，判断新治疗方法是否有效。临床试验效果评价比较不同人群的疾病发病率通过假设检验方法比较不同人群之间疾病发病率的差异，揭示人群特征对疾病发生的影响。评估预防措施的效果运用假设检验对预防措施实施前后的疾病发病率进行统计分析，评估预防措施的效果。探究疾病与危险因素的关联运用假设检验分析流行病学调查数据，探究疾病与各种危险因素之间的关联性，为疾病预防和控制提供依据。流行病学调查数据分析诊断试验评价通过假设检验方法比较不同诊断试验之间的准确性、敏感性和特异性等指标，为临床选择最优诊断方法提供依据。比较不同诊断试验的优劣通过假设检验方法比较诊断试验与金标准诊断结果的一致性，评价诊断试验的准确性。判断诊断试验的准确性运用假设检验对诊断试验的敏感性和特异性进行统计分析，确定诊断试验的临床应用价值。分析诊断试验的敏感性和特异性生存分析运用假设检验方法对临床试验中不同治疗方案的生存时间进行统计分析，评估各治疗方案的疗效。分析影响生存时间的因素通过假设检验方法分析影响患者生存时间的各种因素，如年龄、性别、病情严重程度等，为患者个性化治疗提供参考。评估生存质量的改善情况运用假设检验对生存质量相关指标进行统计分析，评估治疗措施对患者生存质量的改善情况。比较不同治疗方案的生存时间CHAPTER05假设检验中的常见问题及解决方法第一类错误也称为“弃真错误”，即原假设为真时拒绝原假设的错误。控制第一类错误的方法包括合理设定显著性水平α，以及使用更精确的检验方法。第二类错误也称为“取伪错误”，即原假设为假时接受原假设的错误。控制第二类错误的方法包括增加样本量、提高检验效能，以及选择合适的检验方法。第一类错误与第二类错误多重比较问题及其控制方法多重比较问题在同时进行多个假设检验时，每个检验都有一定的第一类错误概率，从而导致总体第一类错误概率增加。控制方法常用的控制方法包括Bonferroni校正、Sidak校正、Hochberg方法等，它们通过调整每个检验的显著性水平或P值，以控制总体第一类错误概率。缺失数据分类缺失数据可分为完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失三类。处理策略针对不同类型的缺失数据，可采用不同的处理策略，如删除缺失数据、插补缺失数据（如均值插补、多重插补等）或使用稳健统计方法。缺失数据处理策略常用的异常值识别方法包括箱线图法、Z分数法、MAD法等，它们通过计算数据点与数据中心或分布的差异来识别异常值。异常值识别针对异常值，可采用删除、替换（如使用中位数、均值等替换）或使用稳健统计方法进行处理。需要注意的是，在处理异常值时应谨慎，避免误删或误处理重要信息。处理策略异常值识别与处理CHAPTER06实例分析与操作演示实例背景某医学研究团队进行了一项关于新药疗效的临床试验，旨在比较新药与传统药物治疗效果的差异。数据展示收集了一组包含新药组和传统药物组的患者数据，包括年龄、性别、病情严重程度等基线信息，以及治疗后的疗效指标。实例背景介绍及数据展示研究目的比较新药与传统药物治疗效果的差异，即比较两组数据的均值是否有显著差异。数据类型连续型变量，且服从正态分布。样本量新药组和传统药物组样本量均足够，满足参数检验的要求。显著性水平设定显著性水平为0.05。假设检验方法选择依据说明原假设（H0）3.计算检验统计量4.确定P值5.作出推断结论2.选择检验统计量备择假设（H1）新药组和传统药物组的治疗效果无显著差异，即两组数据的均值相等。新药组和传统药物组的治疗效果有显著差异，即两组数据的均值不相等。由于数据服从正态分布，且样本量足够，因此选择t检验作为检验统计量。根据t检验的公式，计算得到t值。通过查找t分布表或使用统计软件，得到与t值对应的P值。将P值与显著性水平0.05进行比较，若P<0.05，则拒绝原假设，认为新药组和传统药物组的治疗效果有显著差异