《卫生统计学》第七章 假设检验基础(6版).pptVIP

第七章 假设检验基础 桂立辉 新乡医学院公共卫生学系 流行病与卫生统计学教研室 第七章 假设检验基础 第一节 假设检验的概念与原理 第二节 t 检验 第三节 二项分布与Poisson分布资料的 Z 检验 第四节 假设检验与区间估计的关系 第五节 假设检验的功效 第六节 Ⅰ型错误和Ⅱ型错误正态性检验 第一节 假设检验的概念与原理 一、 假设检验的原理 假设检验(hypothesis testing)亦称为显著性检验(significance test)。下面通过一个实例说明假设检验的基本思想和方法步骤。 例 已知健康成年男子脉搏均数为72次/min 。某医生随机抽查了25名某病成年男性病人，求得脉搏的均数为75.5次/min ，标准差为5.0次/min ，能否据此认为该病病人的脉搏均数与一般健康成年男子的脉搏均数有差别? 第一节 假设检验的概念与原理 这里样本均数与总体均数的差异有两种可能： ①差异仅仅是由抽样误差引起的。 ②差异不仅仅是由抽样误差引起的，还有疾病的影响。 假设检验就是要回答“差别是否仅仅由于抽样误差所引起”这样一个问题。 第一节 假设检验的概念与原理 首先，假设所观察到的某病病人与一般健康成年男子脉搏均数的差异仅仅是由于抽样误差引起。这一假设的基本含义是：某病病人与一般健康成年男子脉搏的总体均数相同，即该病对脉搏没有影响。 假如我们随机抽取25名一般健康成年男子，测定其脉搏并计算脉搏的均数，所得到的样本均数是否一定是72次/min ？由于抽样误差的存在，样本均数恰好等于总体均数的概率是较小的。 第一节 假设检验的概念与原理 假设该病病人脉搏的总体均数也是72次/min ，因总体标准差未知，可用样本标准差来估计，即标准差为5.0次/min ，那么，从这样一个总体（μ=72次/min，σ=5.0次/min ）中抽取一个25人的样本，有没有可能得到样本均数75.5次/min ？ 1. 建立假设和确定检验水准 建立假设：检验假设(hypothesis to be tested)又称无效假设(null hypothesis)，符号为H0；与无效假设对应的是备选假设(alternative hypothesis)符号为H1。H0与H1都是根据统计推断的目的而提出的对总体特征的假设。前例的检验假设应为： H0：该病病人脉搏的总体均数(μ)一般健康成年男子脉搏的总体均数(μ0)相同，即μ=μ0=72次/min 。 H1：该病病人与一般健康成年男子脉搏的总体均数不同，即μ≠μ0。 二、 假设检验的基本步骤 二、 假设检验的基本步骤 确定检验水准： 检验水准（size of a test），亦称为显著性水准（significance level），符号为α，即拒绝或不拒绝H0所要冒出错的风险大小。一般取α=0.05或α= 0.01。 二、 假设检验的基本步骤 确定单侧检验(one sided test)还是双侧检验(two sided test)： 如果根据现有的专业知识无法预先判断该病病人的脉搏是高于还是低于一般健康成年男，两种可能性都存在，研究者对这两种可能性同等关心，那么，就是要推断两总体均数有无差别，应当采用双侧检验；如果根据专业知识，已知病人的脉搏不会低于一般人，或是研究者只关心病人的脉搏是否高于一般，而不关心是否低于一般，则应当采用单侧检验(one sided test)。 二、 假设检验的基本步骤 例如，抽样检查饮水细菌数，检测者所关心的只是饮水细菌含量是否高于饮水标准，故应采用单侧检验。 一般认为双侧检验较为稳妥，故更常用，所有探索性的研究均应采用双侧检验。单侧检验和双侧检验的无效假设和备择假设是不同的。所以，只需看其检验假设和备择假设是什么，就可以知道是单侧检验还是双侧检验。 二、 假设检验的基本步骤 单侧检验和双侧检验的假设 单双侧类型 目的 H0 H1 双侧检验 单侧检验 是否μ≠μ0 是否μ＞μ0 或是否μ＜μ0 μ=μ0 μ=μ0或μ≤μ0 μ=μ0或μ≥μ0 μ≠μ0 μ＞μ0 μ＜μ0 二、 假设检验的基本步骤 2. 计算检验统计量 根据研究设计类型、数据资料类型、总体的分布特征及统计推断的目的等不同，要选用不同的假设检验方法。如样本均数与总体均数比较或成组设计两样本均数的比较等要用t 检验或u检验，两样本方差的比较用F检验，多个样本均数的比较需用方差分析，两个率比较可以用u检验、χ2检验等等。每种检验方法都有相应的检验统计量，如t 值、u 值、F 值、χ2值等等。