假設檢驗基本概念.ppt

第八章 假設檢驗的基本概念,第一節(jié) 檢驗假設與P值,假設檢驗過去稱顯著性檢驗。它是利用小概率反證法思想，從問題的對立面(H0)出發(fā)間接判斷要解決的問題(H1)是否成立。然后在H0成立的條件下計算檢驗統(tǒng)計量，最后獲得P值來判斷。,假設檢驗基本思想,問題實質(zhì)上都是希望通過樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)的差別，或兩個樣本統(tǒng)計量的差別，來推斷總體參數(shù)是否不同。這種識別的過程，就是本章介紹的假設檢驗(hypothesis test)。,例81 通過以往大規(guī)模調(diào)查，已知某地一般新生兒的頭圍均數(shù)為34.50cm，標準差為1.99cm。為研究某礦區(qū)新生兒的發(fā)育狀況，現(xiàn)從該地某礦區(qū)隨機抽取新生兒55人，測得其頭圍均數(shù)為33.89cm，問該礦區(qū)新生兒的頭圍總體均數(shù)與一般新生兒頭圍總體均數(shù)是否不同？,假設檢驗的目的就是判斷差別是由哪種原因造成的。, 抽樣誤差造成的； 本質(zhì)差異造成的。,一般新生兒頭圍 34.50cm,33.89cn,礦區(qū)新生兒頭圍 34.50cm,一種假設H0,另一種假設H1,抽樣誤差,總體不同,第二節(jié) 假設檢驗的基本步驟,例81 通過以往大規(guī)模調(diào)查，已知某地一般新生兒的頭圍均數(shù)為34.50cm，標準差為1.99cm。為研究某礦區(qū)新生兒的發(fā)育狀況，現(xiàn)從該地某礦區(qū)隨機抽取新生兒55人，測得其頭圍均數(shù)為33.89cm，問該礦區(qū)新生兒的頭圍總體均數(shù)與一般新生兒頭圍總體均數(shù)是否不同？, H1的內(nèi)容直接反映了檢驗單雙側。若H1中只是 0 或 0，則此檢驗為單側檢驗。它不僅考慮有無差異，而且還考慮差異的方向。 單雙側檢驗的確定，首先根據(jù)專業(yè)知識，其次根據(jù)所要解決的問題來確定。若從專業(yè)上看一種方法結果不可能低于或高于另一種方法結果，此時應該用單側檢驗。一般認為雙側檢驗較保守和穩(wěn)妥。,(3) 檢驗水準，過去稱顯著性水準，是預先規(guī)定的概率值，它確定了小概率事件的標準。在實際工作中常取 = 0.05?？筛鶕?jù)不同研究目的給予不同設置。,3. 確定P值，下結論 如例81已得到P0.05, 按所取檢驗水準0.05, 則拒絕H0，接受H1，差異有統(tǒng)計學意義（統(tǒng)計結論），可以認為礦區(qū)新生兒的頭圍均數(shù)與一般新生兒不同，礦區(qū)新生兒的頭圍小于一般新生兒（專業(yè)結論）。,若 ，不拒絕H0，但不能下“無差別”或“相等”的結論，只能下“根據(jù)目前試驗結果，尚不能認為有差別”的結論。,第三節(jié) 大樣本均數(shù)的假設檢驗,均數(shù)比較u檢驗的主要適用條件為： 1. 單樣本數(shù)據(jù)，每組例數(shù)等于或大于60例；兩樣本數(shù)據(jù)，兩組例數(shù)的合計等于或大于60例，而且基本均等。 2樣本數(shù)據(jù)不要求一定服從正態(tài)分布總體。 3兩總體方差已知。 4理論上要求：單樣本是從總體中隨機抽取，兩樣本為隨機分組資料。觀察性資料要求組間具有可比性，即比較組之間除了研究因素以外，其他可能有影響的非研究因素均應相同或相近。,一、單樣本均數(shù)的u檢驗(one-sample u-test) 適用于當n較大(如n60)或 已知時。檢驗統(tǒng)計量分別為,P121 例8-2,P121 例8-2,例82（續(xù)例7-5） 1995年，已知某地20歲應征男青年的平均身高為168.5cm。2003年，在當?shù)?0歲應征男青年中隨機抽取85人，平均身高為171.2 cm，標準差為5.3cm，問2003年當?shù)?0歲應征男青年的身高與1995年相比是否不同？,P121 例8-2,檢驗界值u0.05/2 = 1.96，u0.01/2 = 2.58，u u0.01/2, 得P0.01，按=0.05水準，拒絕H0，接受H1，2003年當?shù)?0歲應征男青年與1995年相比，差別有統(tǒng)計學意義?？烧J為2003年當?shù)?0歲應征男青年的身高有變化，比1995年增高了。,P121 例8-2,由例7-5可知，2003年當?shù)?0歲應征男青年身高總體均數(shù)的95%的可信區(qū)間為170.1172.3cm。該區(qū)間的下限已高于1995年身高的總體均數(shù)168.5cm，也說明2003年20歲應征男青年增高了。,二、兩樣本比較的u檢驗(two-sample u-test) 適用于兩樣本含量較大(如n130且n230)時。檢驗統(tǒng)計量為,P122 例8-3,兩均數(shù)之差的標準誤的估計值,P122 例8-3,兩均數(shù)之差的標準誤的估計值,由于u0.05/2=1.96，u0.01/2=2.58，|u|u0.01/2, 得P0.01，按=0.05水準，拒絕H0，接受H1，兩組間差別有統(tǒng)計學意義?？梢哉J為試驗組和對照組退熱天數(shù)的總體均數(shù)不相等，兩組的療效不同。試驗組的平均退熱天數(shù)比對照組短。例7-7已計算了的95%的可信區(qū)間： 天，給出了兩總體均數(shù)差別的數(shù)量大小。,P122 例8-3,兩均數(shù)之差的標準誤的估計值,第四節(jié) 大樣本率的假設檢驗,率的u檢驗的應用條件：,1、n較大，如每組例數(shù)大于60例。 2、樣本p或1-p均不接近100%和0。 3、np和n(1-p)均大于5。,一、單樣本率的 u檢驗 適用于樣本率與已知的總體率的比較 P123例8-4,例84 已知某地40歲以上成年男性高血壓患病率為8.5%（0），經(jīng)健康教育數(shù)年后，隨機抽取該地成年男性1000名，查出高血壓患者55例，患病率（p）為5.5%。問經(jīng)健康教育后，該地成年男性高血壓患病率是否有降低？,單側界值u0.01=2.33，現(xiàn) |u| u0.01, 故P0.01, 按=0.05水準拒絕H0，接受H1，差異有統(tǒng)計學意義，可認為經(jīng)健康教育后，該地成年男性高血壓患病率有所降低。,二、兩個率比較的u檢驗 推斷兩個總體率是否相同 P124例8-5,例85 某醫(yī)院用黃芪注射液和胎盤球蛋白進行穴位注射治療小兒支氣管哮喘病人，黃芪注射液治療117例，有效103例；胎盤球蛋白治療55例，有效49例。試比較兩種療法有效率有無差別,u0.05/2=1.96，現(xiàn)|u|0.05，按=0.05檢驗水準接受H0，差異無統(tǒng)計學意義，尚不能認為兩種療法治療小兒支氣管哮喘的療效有差別。,第五節(jié) 檢驗水準與兩類錯誤,I型錯誤和II型錯誤,假設檢驗是利用小概率反證法思想，從問題的對立面(H0)出發(fā)間接判斷要解決的問題(H1)是否成立，然后在假定H0成立的條件下計算檢驗統(tǒng)計量，最后根據(jù)P值判斷結果，此推斷結論具有概率性，因而無論拒絕還是不拒絕H0，都可能犯錯誤。詳見表8-1。,I 型錯誤：“實際無差別，但下了有差別的結論”，假陽性錯誤。犯這種錯誤的概率是（其值等于檢驗水準） II型錯誤：“實際有差別，但下了不拒絕H0的結論”，假陰性錯誤。犯這種錯誤的概率是（其值未知） 。 但 n 一定時， 增大， 則減少 。,可能發(fā)生的兩類錯誤,圖8-2 I型錯誤與II型錯誤示意圖(以單側u檢驗為例),1- ：檢驗效能（power）:當兩總體確有差別，按檢驗水準 所能發(fā)現(xiàn)這種差別的能力。,a,b,減少（增加）I型錯誤，將會增加（減少）II型錯誤 增大n 同時降低a 與 b,a 與 b 間的關系,減少I型錯誤的主要方法：假設檢驗時設定 值。,減少II型錯誤的主要方法：提高檢驗效能。,提高檢驗效能的最有效方法：增加樣本量。,如何選擇合適的樣本量：實驗設計。,第六節(jié) 單側檢驗與雙側檢驗,圖83 雙側u檢驗的檢驗水準,圖84 單側u檢驗的檢驗水準,單側檢驗 概念,第七節(jié) 假設檢驗的統(tǒng)計意義與實際意義,1.要有嚴密的研究設計，尤其是下因果結論。 2.不同的資料應選用不同檢驗方法。 3.正確理解“顯著性”一詞的含義(用統(tǒng)計學意義一詞替代)。,4.結論不能絕對化 ，提倡使用精確P值。 5.注意統(tǒng)計“顯著性”與醫(yī)學/臨床/生物 學 “顯著性” 的區(qū)別,6.可信區(qū)間與假設檢驗各自不同的作用，要結合使用。,一方面，可信區(qū)間亦可回答假設檢驗的問題，算得的可信區(qū)間若包含了H0，則按水準，不拒絕H0；若不包含H0，則按水準，拒絕H0，接受H1。,另一