北京医科大学研究生统计学课件3.1.ppt

基本内容 补充：参数统计和非参数统计 ? 参数：总体的统计指标称为参数（ ?、?、?） 统计量：样本的统计指标叫统计量（X、s、p） ?参数统计：我们介绍的统计推断方法，通常要求样本来自正态总体，或方差齐等，在这些假设的基础上，对总体参数进行估计和检验，称为参数统计。 ?非参数统计：有许多资料不符合参数统计的要求，不能用参数统计的方法进行检验，而需要一种不依赖于总体分布类型，也不对总体参数进行统计推断的假设检验，称为非参数检验。 主要内容 第一节 标准误 第二节 t 分布 第三节 总体均数的估计 第四节 假设检验 第五节 未知总体与已知总体均数的比较 第六节 完全随机设计两总体均数的比较 第七节 配对设计资料均数的比较 第八节 均数假设检验的注意事项 第一节 标准误（Standard error) 一、概念 抽样误差：由于抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异。 标准误 ：(?x Sx) 表示抽样误差大小的指标； 样本均数的标准差。SPSS结果中用std. error of mean 表示 SPSS计算标准误 Analyze----Descriptive Statistics----Frequencies----Statistics----Dispersion---S.E. mean---Continue----OK 小样本思想 戈塞特：t分布与小样本 由于“有些实验不能多次地进行”，从而“必须根据少数的事例（小样本）来判断实验结果的正确性” 一、t 分布的概念：小样本的概率分布 与正态分布比较，反应抽样误差分布的规律。 （规律来源的公式解释）： 二、t 分布图形： 三、t 分布面积特征( t界值表）： t分布类似于标准正态分布。 标准正态曲线的方差为1，而在小样本时可以证明t是大于1的，而当n无限大时，t趋向于1。 对于小的n值，t分布比标准正态分布要分散些，t依赖于两个随机变量： 当n无限增大时t的变异减少，事实上存在着整个一族的t分布。每一个样本容量n对应该分布族的一个成员。 当n增大时，t分布就接近于正态分布，当n增至30以上时，t分布和正态分布几乎没有什么区别。 第三节 总体均数的估计 统计推断的任务就是用样本信息推论总体特征。 参数估计，用样本均数估计总体均数。 ? 1、 点（值）估计（近似值） 2、 区间估计（近似范围） 2、区间估计(interval estimation) ▲ 概念：根据样本均数，按一定的可信度计算 出总体均数很可能在的一个数值范围，这个范围称为总体均数的可信区间(confidence interval, CI)。谁的区间？ ▲ 方法（但是在SPSS下程序相同） (1) u 分布 法 (2) t 分布法 SPSS求可信区间 Analyze----Descriptive Statistics----Explore----身高－Statistics----Descriptives---Continue----OK 第四节 假设检验 ▲也叫显著性检验; ▲科研数据处理的重要工具; ▲某事发生了： 是由于碰巧？还是由于必然的原因？统计学家运用显著性检验来处理这类问题。 假设检验： 1、原因 2、目的 3、原理 4、过程（步骤） 5、结果 1、假设检验的原因 从两个总体中进行随机抽样，得到两个样本均数X1、X2。 X1、X2不同。不同的原因是什么？ X1、X2 不同有两种（而且只有两种）可能： （1）分别所代表的总体均数相同，由于抽样误差造成了样本均数的差别。差别无显著性 。 （2）分别所代表的总体均数不同。差别有显著性。 以两种改善骨质疏松的药为例 2、假设检验的目的 4、假设检验的一般步骤 ▲ 建立假设： ▲ 确定显著性水平（ ? ）： ▲ 计算统计量：u, t，?2 ▲ 确定概率值： ▲ 做出推论 为了比较国产药和进口药对治疗更年期妇女骨质疏松效果是否相同，采取随机双盲的临床试验方法。国产药组20例，进口药组19例，评价指标为第2-4腰椎骨密度的改变值（骨密度.sav)。 Analyze----Compare Means----Independent Samples T test----test Variable----Grouping---Define Groups-1,2----Continue----OK 判