第7章 假设检验基础 (NXPowerLite)

假设检验基础中山大学医学统计与流行病学系张晋昕 2008.09.231

第七章

假设检验基础

第一节 假设检验的概念及原理

1. 假设检验的目的？ 2. 怎样理解“差异有统计学意义”? 3. 何谓“小概率事件”?2

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一、假设检验的思维逻辑 某地抽样调查了280名健康成年男性的血红蛋 白含量，其均数为136.0g/L,标准差为6.0g/L。 已知正常成年男性血红蛋白的均数为140.0g/L。 试问能否认为该地成年男性的血红蛋白含量与 正常成年男性的血红蛋白含量的均数不同？

x 0 136.0 140.0 t 11.16 S n 6.0 2803

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二、假设检验的基本步骤：例6-1 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？已知： 0 14.1 X 14.3 s 5.08 n 36

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从统计学角度考虑东北某县与北方儿 童前囟门闭合月龄有差别有两种可能： 1)差别是由于抽样误差引起。 2)差异是本质上的差异，即二者来自不同 总体。5

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1、建立检验假设、明确单双侧 假设有两种：一种为原假设或零假设， 符号为H0;一种为对立假设或备择假设，符号 为H1。这两种假设都是根据统计推断的目的要 求而提出的对总体特征的假设。 应当注意检验假设是针对总体而言，而 不是针对样本。6

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单双侧的确定一是根据专业知识，已知东北某县囱门月龄闭合值不会低

于一般值，应当用单侧检验。一般认为双侧检验较为稳妥，故

较为常用。

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2、确定检验水准： 亦称为显著性水准，符号为α,是预 先给定的概率值。它是当前研究中约定的 小概率事件的概率水平。

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3、选择检验方法并计算统计量： 要根据所分析资料的类型和统计推断 的目的要求选用不同的检验方法。 4、确定P 值： 目的是明确当前抽样结局是否为原假 设成立时的小概率事件。

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第七章5、作出推断结论：

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当P≤ 时，结论为：按所取检验水准α拒 结论为按所取检验水准α不拒绝H0,差异无统计 学意义。其间的差异是由抽样误差引起的。

绝H0,接受H1,差异有统计学意义。如果P> ,

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1、建立检验假设、明确单双侧、检验水准

原假设H 0: 0 14.1 备择假设H1 : 0 (单侧)检验水准： 0.0512

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2. 计算统计量：

t

X 0 s n

14.3 14.1 5.08 36

0.236

n 1 36 1 3513

第七章3. 确定P值查 t 值表：

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t0.25( 35) 0.682 t t0.25( 35) 得P 0.25

假设检验的推断结论是对“H0 第七章 假设检验基础 是否真实”作出判断。这种判 断是通过比较P值与检验水准α 的大小来进行的。 4. 做推断结论： (包括统计结论和专业结论) 按=0.05水准，不拒绝H0,差别无统计学意义， t 值 P值 统计结论 故还不能认为该县儿童前囟门闭合月龄的均数大于 按α水准，不拒绝H0,差别无统计 t t P , 一般儿童。 学意义。 t t , P 按α水准，拒绝H0,接受H1差别有 统计学意义。15

第七章第二节 t 检验

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一、一组样本资料的t 检验(one sample/group t-test) 现有取自正态总体N(μ,σ2)的、容量为n 的一 份完全随机样本。 目的：推断该样本所代表的未知总体均数µ 与已知总体 均数µ 0是否相等。已知总体均数µ 0是指标准值、理论 值或经大量观察所得的稳定值。

H0: 0

H1 : 0 (单侧 0或 0 )

t

X 0 s n

~ t ( ), n 116