第7章节假设检验基础.pptVIP

第七章 假设检验基础;主要内容;第一节 假设检验的概念与原理;一、假设检验的思维逻辑; 所有的决策都遵循相同的基本模式 陈述多种可供选择的方案（假设） 收集支持这些方案的证据 根据证据的强弱做出决策 根据决定执行某种行为;假设检验(hypothesis test); 例7-1 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（缺钙地区）抽取36名儿童，得前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是否迟于一般儿童？ 　研究背景：研究缺钙对幼儿生长发育的影响;两种假设在统计上的含义;μ1=14.1;μ1=14.1;μ0=14.1;假设1：观察到的差异是由抽样误差造成的 　　　　即， μ1= μ0　　　;注意：所有的假设检验都是对零假设(H0)进行检验!!　　　 在目前观察结果的状况下，收集“否定H0的证据”，证据的强弱用概率p表示，概率越小证据越强，否定H0的理由就越充分。;　　它是利用反证法思想，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。假设在H0成立的条件下计算检验统计量，获得P值，根据小概率原理来判断是否否定H0。;二、假设检验的基本步骤;本例，计算t检验的统计量t 自由度:;3.确定P值;样本计算出来的t值;4.做推断结论;第二节 t 检验; 应用条件 随机样本 来自正态总体 两样本均数比较时，要求两总体方差齐;一、单样本资料的t检验;二、配对设计资料的t检验; 配对设计主要形式 异体配对 自身配对; ;例7-2 某儿科采用静脉注射人血丙种球蛋白 治疗小儿急性毛细支气管炎。用药前后患儿 血清中免疫球蛋白IgG（mg/dl）含量如-表 6-1所示。试问用药前后IgG有无变化？ ;序号; ; ; ; ;试样号;检验假设 H0:μd= 0， H1:μd≠0 α=0.05 n=12 Sd={[0.026-(-0.04)2/12]/(12-1)}1/2=0.01497 ;计算统计量: 自由度 ν=n-1=12-1=11. 查附表2（t临界值表），双侧 t0.20,11 = 1.363，知 P0.20，在α=0.05水平上不能拒绝H0，差别无 统计学意义。 所以尚不能认为两法测定结果不 同。 ;三、两组独立样本资料的t检验; ;合并方差 : ; 例7-4 某口腔科测得长春市13-16岁居民男性20 人的恒牙初期腭弓深度均值为17.15mm， 标准差 为1.59mm； 女性34人的均值为16.92mm，标准 差为1.42mm。根据这份数据可否认为该市13-16 岁居民腭弓深度有性别差异？ ; ; ν=n1+n2-2=20+34-2=52 查附表2（t临界值表）， t0.5,50=0.679, 知P0.5,在 α=0.05水准上尚不能拒绝H0。所以还不能认为 该市13-16岁居民腭弓深度有性别差异。 ; ; ; ; ; ; ; ;查附表3.2，F0.05(7,11）=3.76, 知P0.05，在α=0.05水平上拒绝H0 ，接受H1。可以认为两个总体方差不相等。;五、大样本资料的Z检验;2、两独立样本资料的Z检验;第三节 Poisson分布资料Z检验; ; ;例7-8 某市计划2005年接种吸附百白破联合疫苗后无菌化脓发生率控制在25/10万人次以内。该市随机抽查2005年接种吸附百白破联合疫苗77755人次，其中发生无菌化脓例数为23例，试问2005年该市无菌化脓发生率能否达到要求？ ;计算统计量 ; ; ; ; ; ; ;第四节 假设检验与区间估计的关系 ; ; ;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.; ;第五节 假设检验的功效 ; 表7-3 推断结论和两类错误 ;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.; ; ; ; ; ; 三、应用假设检验需要注意的问题 应用检验方法必需符合其应用条件； 权衡两类错误的危害以确定α的大小； 正确理解P值的意