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假设检验基本思想： 小概率反证法思想。 小概率思想是指小概率事件（P0.01或P0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小,则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为假设不成立。 假设检验的基本步骤 第一步：提出检验假设(又称无效假设null hypothesis, H0)和备择假设(alternative hypothesis, H1)。 H0：假设两总体均数相等，即样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的。 H1：假设两总体均数不相等，即两样本与总体或样本与样本间存在本质差异。 预先设定的检验水准(size of test )α为0.05。 选择单双侧检验? 第二步：选定统计方法，计算出统计量的大小。 根据资料的类型和特点，可分别选用t检验，则计算t值，u检验则计算u值， 或其他检验方法：秩和检验和卡 方检验等。 第三步：根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P值的大小并判断结果。 p值指：在由H0所规定的总体中做随机抽样时，获得等于及大于（或等于及小于）现有统计量的概率。 若P值小于预先设定的检验水准α，即P＜0.05 ， 则H0成立的可能性小，即拒绝H0； 若P值不小于预先设定的检验水准α，即P≥0.05，则H0成立的可能性还不小，还不能拒绝H0。 P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到 适用于独立样本t检验的资料 像此例中的资料，是从两个人群分别随机抽取的，他们相互独立。因此选择独立样本的T检验来进行分析。 这些是常用的统计软件。一般使用SPSS来进行统计学分析，我们只需要了解哪种类型的资料使用什么方法，剩下的工作交给统计软件来完成，无需进行公式的推导和记忆。… 需要对资料的逻辑性和一致性进行检查，对原始数据进行加工。 表2是数据整理后的效果，例如之前的性别、职业、血型等都赋值成了数值变量，以便于软件分析。 表1中记录的为原始数据，需要整理后才能进行统计分析 三种类型的资料可以转化，但要注意只能由高级变量向低级变量转化。 此例中资料是同一样品分成两份，随机分别接受不同处理的自身配对设计，因此应采用配对T检验来分析。 根据研究设计的不同，方差分析大致包括以下5种，本次仅介绍完全随机设计的方差分析 按照研究设计资料不同分为配对和独立t检验两种方法，他们的计算方法和公式是不同的，但我们不需要记，知道何种资料用什么方法就可以了。 例如身高值、住院天数、脉搏数是用定量方法测定其数值大小所得的资料 假设检验一般分三个步骤 在介绍统计方法之前，要先讲一下假设检验的基本思想与步骤。这个地方很纠结，是我新加的，因为我觉得我不讲后面的方法可能听不懂，但是这个讲完了你们可能会更不懂了。。。哈哈 第二步，计算统计量的大小；第三步，根据统计量来确定P值的大小，最终验证当初的假设 下面介绍一下常用的统计方法，假设检验的方法包括以下几种，我选取常用的几个介绍一下，如卡方、t、方差分析等。在这之前需要先讲一下假设检验的基本思想和步骤 统计分析常用软件 SPSS (可视化便于操作，鼠标操作，易入门) SAS (Statistical Analysis System，需编程基础) Stata R (方法新、提供源程序、免费) 一、t检验 条件： 1.相互独立的随机样本； 2.样本来自正态分布的总体； 3.两总体方差相等--齐（两样本均数比较时）。 用一句话来概括就是：独立、正态、方差齐，同样适用于方差分析 用途 1.一个未知总体均数与已知总体均数比较。 2.两个未知总体均数的比较。 类型 配对t检验（配对资料或自身对照的比较） 成组t检验（两组独立样本t检验） 不满足正态分布或方差不齐：采用t‘检验或Wilcoxon秩和检验 例 用两种方法测定12份血清样品中Mg2+（mmol/L）的结果见表5-2，试问两种方法测定结果有无差异？ 适用于配对t检验的资料 例 分别测得15名健康人和13名Ⅲ度肺气肿患者痰中α1抗胰蛋白酶含量（g/L）如表5-3所示，问健康人与Ⅲ度肺气肿患者α1抗胰蛋白酶含量是否不同？ 二、方差分析 应用条件 与t检验相同，要求样本独立、正态、方差齐性。 用途 用于分析比较多组均数间的差别 类型 1.完全随机设计的方差分析 2.随机区组设计的方差分析 3.析因设计的方差分析 4.拉丁方设计的方差分析 5.重复测量资料的方差分析 完全随机设计 服从正态分布、方差齐性 完全随机设计方差分析 两两比较：LSD、 SNK-q 、Dunnett-t检验 不服从正态分布或方差不齐性 多个独立样本比较 Kruskal-Wallis H 检验