卫生统计学 第六章 假设检验基础_第1页
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卫生统计学第六章假设检验基础by文库LJ佬2024-06-06CONTENTS假设检验概述单样本假设检验双样本假设检验方差分析非参数检验实例分析01假设检验概述假设检验概述假设检验概述假设检验基础:

理解假设检验的基本概念。假设检验流程:

了解假设检验的一般流程。假设检验基础假设检验定义:

假设检验是一种统计推断方法,用于判断统计样本与总体参数之间的关系,以及对研究假设的验证。假设检验类型:

单样本假设检验、双样本假设检验、方差分析等。假设检验步骤:

包括确定原假设和备择假设、选择检验统计量、设定显著性水平、计算P值、做出推断和结论。假设检验流程假设检验步骤:

假设检验一般包括提出假设、选择适当的检验方法、收集数据、计算检验统计量、计算P值、做出结论。显著性水平:

通常设定为0.05或0.01,表示拒绝原假设的临界值。类型I错误和类型II错误:

控制类型I错误的显著性水平可以影响到类型II错误的概率。02单样本假设检验单样本假设检验单样本t检验:

验证一个总体均值的假设检验方法。单样本Z检验:

当总体标准差已知时的假设检验方法。单样本t检验单样本t检验检验原理:

基于样本数据对总体均值进行推断,通过比较样本均值与总体均值的差异来判断假设的成立。适用条件:

样本服从正态分布,总体标准差未知,样本容量较小。应用案例:

检验一个班级学生的平均成绩是否达到80分。单样本Z检验单样本Z检验检验原理:

类似于单样本t检验,但假设总体标准差已知。应用案例:

检验某药物的平均疗效是否达到预期水平。适用条件:

样本服从正态分布,总体标准差已知。03双样本假设检验双样本假设检验独立样本t检验:

比较两组独立样本均值是否存在显著差异。配对样本t检验:

比较同一组样本在不同条件下的均值差异。独立样本t检验检验原理:

通过比较两组样本均值的差异,判断两组总体均值是否相等。适用条件:

两组样本相互独立,各组样本服从正态分布,总体标准差未知。应用案例:

检验男女生数学成绩的平均差异是否显著。配对样本t检验配对样本t检验检验原理:

通过比较配对样本之间的差异,判断不同条件下的平均值是否存在显著性差异。适用条件:

样本配对存在一一对应关系,配对差异服从正态分布。应用案例:

检验某项治疗前后患者的平均生命质量是否有所改善。04方差分析方差分析单因素方差分析:

比较多个水平下的组间均值是否存在显著差异。双因素方差分析:

同时考虑两个以上自变量对因变量的影响。单因素方差分析检验原理适用条件应用案例通过比较组间方差与组内方差的比值来判断组间均值是否存在显著性差异。多个水平下的样本相互独立,各组样本服从正态分布。比较不同教学方法对学生成绩的影响。双因素方差分析双因素方差分析检验原理:

在单因素方差分析的基础上,考虑了另一个自变量对因变量的影响。适用条件:

存在两个以上自变量,各组样本相互独立,服从正态分布。应用案例:

研究不同年龄和不同性别对健康水平的影响。05非参数检验非参数检验符号检验:

用于比较两组配对样本的中位数是否存在差异。Wilcoxon秩和检验:

用于比较两组独立样本的总体中位数是否存在差异。符号检验符号检验检验原理:

基于配对样本的符号差异来判断中位数是否存在显著性差异。适用条件:

样本为配对样本,不满足正态分布假设,样本容量较小。应用案例:

比较某种新疗法对患者疼痛程度的改善效果。Wilcoxon秩和检验检验原理:

基于两组样本的秩和比较来判断中位数是否存在显著性差异。适用条件:

两组样本相互独立,不满足正态分布假设。应用案例:

比较两种不同药物对患者生存期的影响。06实例分析实例分析医学实验数据分析:

应用假设检验方法分析医学实验数据。市场调查数据分析:

应用假设检验方法分析市场调查数据。医学实验数据分析医学实验数据分析实验设计:

确定实验目的、分组方式、数据采集方法。假设检验:

根据实验设计选择适当的假设检验方法进行数据分析。结果解释:

根据假设检验结果进行实验结论的推断和解释。市场调查数据分析市场调查数据分析调查设计:

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