第三章--总体均数的估计与假设检验-一.pptVIP

统计推断：由样本信息推断总体特征。 见P28表3-1 1、抽样误差： 由个体变异产生的、抽样造成的样本统计量(statistics)与总体参数(parameters)的差别 均数的抽样误差：由于抽样造成的样本均数与总体均数的差别 原因：1）抽样 2）个体差异 抽样误差的分布规律 ↓ 样本 → 总体 ↑ t分布 理论 ↑ 手段 （桥梁） 目的 总体均数可信区间的计算 需考虑： （1）总体标准差?是否已知， （2）样本含量n的大小 通常有两类方法： （1）t分布法 （2）u分布法 所要估计的总体参数有95%的可能在我们所估计的可信区间内。 从正态总体中随机抽取100个样本，可算得100个样本均数和标准差，也可算得100个均数的可信区间，平均约有95个可信区间包含了总体均数 。 但在实际工作中，只能根据一次试验结果估计可信区间，我们就认为该区间包含了总体均数?。 准确度：用可信度（1??）表示：即区间包含总体均数?的理论概率大小 。 当然它愈接近1愈好，如99%的可信区间比95%的可信区间要好 。 精确度：即区间的宽度 区间愈窄愈好，如95%的可信区间比99%的可信区间要好 。 提高准确度（可信度），则精确度降低（可信区间会变宽），势必降低可信区间的实际应用价值，故不能笼统认为99%可信区间比95%可信区间要好。 相反，在实际应用中，95%可信区间更为常用。 在可信度确定的情况下，增加样本含量可减小区间宽度，提高精确度。 1. 单一总体均数的可信区间 P28,15号样本 例3-3 某地抽取正常成年人200名，测得其血清胆固醇的均数为3.64 mmol/L，标准差为1.20mmol/L，估计该地正常成年人血清胆固醇均数的95%可信区间。 故该地正常成年人血清胆固醇均数的双侧95%可信区间为(3.47, 3.81)mmol?L。 例3-4 为了解氨甲喋呤(MTX)对外周血IL-2水平的影响，某医生将61名哮喘患者随机分为两组。其中对照组29例( )，采用安慰剂；实验组32例( )，采用小剂量氨甲喋呤(MTX)进行治疗。测得对照组治疗前IL-2的均数为20.10 IU/ml ( )，标准差为7.02 IU/ml ( )；试验组治疗前IL-2的均数为16.89 IU/ml ( )，标准差为8.46 IU/ml ( )。问两组治疗前基线的IL-2总体均数相差有多大？ 第一步： 能否下：两组IL-2的总体均数“不同”或“有差别”的结论？ 三、可信区间的确切涵义 95%的可信区间的理解 可信区间的两个要素 当n确定时，上述两者互相矛盾 * * 第三章 总体均数的估计与假设检验 Estimation of Population Mean and Hypothesis Test Content 1. Sampling error and standard error of mean 2. t- distribution 3. Estimation of Population Mean 4. The basic steps of hypothesis test 5. t-test 6. Notice of hypothesis test 7. Normality test and homogeneity of variance test 样本统计指标 （统计量） 总体统计指标 （参数） 正态（分布）总体： 统计推断 通过样本的观察结果来推断未知总体参数的取值范围和做出结论的可靠程度 预先对总体参数的取值作出假设，然后用样本数据来验证，作出接受还是拒绝原假设的结论 假设检验— 参数估计— 第一节 均数的抽样误差与标准误 为说明抽样误差规律，先用一个实例，后引出理论。 图3-1 1999年某市18岁男生身高N(167.7, 5.32)的抽样示意图 将此100个样本均数看成新变量值，则这100个样本均数构成一新分布，绘制直方图。 图