第六章检验假设卫生统计学考研课件
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第六讲 卫生统计学 假设检验基础
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抽取 名儿童， 名儿童， 月 某研究人员从东北某县抽取36名儿童 得囟门闭合月龄均值为14.3月，标准差为 得囟门闭合月龄均值为 月 标准差为5.08月。 月 问该县儿童前囟门闭合月龄的均数是否大于一 般儿童？ 般儿童？
由于P＞ 由于 ＞0.05，意味着如果该县儿童前囟门闭合的平 ， 均月龄为14.1月，观察到囟门闭合月龄均值为 均月龄为 月 观察到囟门闭合月龄均值为14.3月的样 月的样 以及均值更大的样本）的可能性还是比较大的（ 本（以及均值更大的样本）的可能性还是比较大的（概率 大于0.05），没有理由对 0提出怀疑，于是做出不拒绝 0 ），没有理由对 大于 ），没有理由对H 提出怀疑，于是做出不拒绝H 的推断结论。 的推断结论。 无论做出哪一种推断结论（接受或是拒绝 ），都 无论做出哪一种推断结论（接受或是拒绝H0 ），都 面临着发生判断错误的风险。这就是假设检验的两类错误。 面临着发生判断错误的风险。这就是假设检验的两类错误。
x − µ0 s/ n = 14.3 −14.1 5.08/ 36 = 0.236
3、确定P值 、确定 值 P值的意义是：如果总体状况和 0一致，统计量 值的意义是： 值的意义是 如果总体状况和H 一致， 获得现有数值以及更不利于H 的数值的可能性（概率） 获得现有数值以及更不利于 0的数值的可能性（概率） 有多大。 有多大。 υ=n-1=36-1=35，查t界值表，得单侧 0.05,35=1.690， 界值表， ， 界值表 得单侧t ， t< t0.05,35 ，故P>0.05。 。
第六章 假设检验基础
第一节
假设检验的概念与原理
一、假设检验的思维逻辑 某商家宣称他的一大批鸡蛋“坏（变质）蛋率为1%”。 对这批鸡蛋的质量做出判断（即“坏蛋率为1%”还是“坏 蛋率高于1%”） 。 在“坏蛋率为1%”的前提下，5个鸡蛋样品中出现一个 “坏蛋”的机会是很小的，“小概率事件在一次随机试验 中不（大）可能发生”的。 本章将要介绍的假设检验理论和方法，正是基于这一 思维判断形式而发展出来的依据随机样本对于未知事物进 行判断和决策的规则。应用假设检验理论和方法，依据样 本提供的有限信息对总体做推断。
卫生统计学第八版第六章统计推断 PPT
第二节 假设检验（二Fra bibliotek基本步骤第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（二）基本步骤
第二节 假设检验
（三）假设检验与置信区间
第二节 假设检验
（三）假设检验与置信区间
置信区间(a)~(c)均不包含原假设 ，意 味着相应的差异具有统计学意义： (a)提示差异具有实际意义； (b)提示可能具有实际意义； (c)提示实际意义不大； 置信区间(d)与(e)均无统计学意义： (d)提示可能样本量不足； (e)属于可以接受零假设的情况。
第一节 置信区间的估计
x
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
统计推断
定义 统计推断是基于样本统计量对总体参数给出统计学结论
常用方法 置信区间估计和假设检验 注：为避免繁杂的计算而掩盖统计推断的基本逻辑和核心思想，本 章以总体方差已知的情形为例，叙述推断总体均数的过程
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
第二节 假设检验
第二节 假设检验
（一）基本思想
假设检验：假设是指我们对总体特征（如参数、分布）的 某种推测，进而用概率来判断样本数据所提供的信息和我 们对总体特征猜想的一致性，从而结合专业知识判断这一 猜想的正确性。
第二节 假设检验
（一）基本思想
例2 为了解某高校在校大学生2015年平均网上购物花费情况： 随机抽取该校500名大一和500名大四的学生，算得大一平均
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
第一节 置信区间的估计
（一）统计信心
第一节 置信区间的估计
（二）置信区间
来自同一总体的25次抽样及其95%置信区间
Cz
第一节 置信区间的估计
医学统计学课件：假设检验
数据展示
不同职业人群的身高和体重数据。
统计方法
方差分析，推断不同职业人群的身 高和体重是否具有统计学差异。
06
总结与展望
医学统计学在假设检验中的重要性
数据驱动决策
医学统计学在假设检验中扮演着核心角色，其原理和方法为数 据驱动的决策提供了基础框架。
提高诊断准确性
通过假设检验，医学统计学可以帮助医生做出更准确的诊断， 从而更好地制定治疗方案。
详细描述
方差分析的步骤包括提出假设、计算统计 量F值、确定临界值和作出结论。该方法可 以分析多个样本数据之间的差异，推断出 各样本所代表的总体的平均值之间是否存 在显著差异。
04
假设检验的注意事项
假设检验的前提条件
ห้องสมุดไป่ตู้样本与总体
样本是总体的代表，总体是样本的来源。在进行假设检验时，必须清楚定义总体和样本， 并考虑样本的代表性、样本大小和效应大小等因素。
研究目的
探讨该地区高血压与年龄的关系。
研究设计
收集该地区各年龄组人群的高血压患病率 数据，进行分析。
数据展示
各年龄组高血压患病率数据。
统计方法
卡方检验，探索不同年龄组之间高血压患 病率是否存在差异。
实例三
研究目的
探讨该地区不同职业人群的身高与 体重是否存在差异。
研究设计
收集不同职业人群的身高和体重数 据，进行对比分析。
02
假设检验的统计学原理
概率论与统计学关系
1
概率论是数学的一个分支，主要研究随机事件 发生的可能性。
2
统计学是利用概率论研究随机数据的方法和原 理的一门学科。
3
假设检验是统计学中利用概率论原理对未知的 总体参数进行推断的方法。
《医学统计学》第六章+参数估计与假设检验
1、该地95％的人收缩压在什么范围？
2、该地所有人收缩压的均数可能在什么范围？
医学统计学（第7版）
三、总体均数的区间估计
（一）σ 已知
➢ 如果变量 X 服从均数为 μ、标准差为 的正态分布，则： z
服从标准正态分布。则：
P X 1.96
X 1.96
0.95
（二）σ 未知
1. t 分布
➢ 事实上，总体标准差 通常是未知的，这时我们可以用其估计量S代替 ，但
在这种情况下，( X ) / ( S /
n)
已不再服从标准正态分布，而是服从著名的 t 分布。
William Gosset
不同自由度的t分布图
医学统计学（第7版）
2. 可信区间的计算
S12 S22
n1 n2
2 ,v
医学统计学（第7版）
例题
➢ 例6-4 评价复方缬沙坦胶囊与缬沙坦胶囊对照治疗轻中度高血压的有效性，将102名患
者随机分为两组，其中试验组和对照组分别为54例和48例。经六周治疗后测量收缩压，
试验组平均下降15.77mmHg，标准差为13.17mmHg；对照组平均下降9.53mmHg，标准
样本率的标准差称为率的标准误（standard error of rate），可用来描述样
本率抽样误差的大小。率的标准误越小，则率的抽样误差越小，率的标
准误越大，则率的抽样误差越大。公式为：
p
(1 )
n
2. 率的标准误的估计
在一般情况下，总体率 π 往往是未知的，此时可用样本率 P 来估计总体
标准差与标准误的比较
标 准 差
标 准 误
2、该地所有人收缩压的均数可能在什么范围？
医学统计学（第7版）
三、总体均数的区间估计
（一）σ 已知
➢ 如果变量 X 服从均数为 μ、标准差为 的正态分布，则： z
服从标准正态分布。则：
P X 1.96
X 1.96
0.95
（二）σ 未知
1. t 分布
➢ 事实上，总体标准差 通常是未知的，这时我们可以用其估计量S代替 ，但
在这种情况下，( X ) / ( S /
n)
已不再服从标准正态分布，而是服从著名的 t 分布。
William Gosset
不同自由度的t分布图
医学统计学（第7版）
2. 可信区间的计算
S12 S22
n1 n2
2 ,v
医学统计学（第7版）
例题
➢ 例6-4 评价复方缬沙坦胶囊与缬沙坦胶囊对照治疗轻中度高血压的有效性，将102名患
者随机分为两组，其中试验组和对照组分别为54例和48例。经六周治疗后测量收缩压，
试验组平均下降15.77mmHg，标准差为13.17mmHg；对照组平均下降9.53mmHg，标准
样本率的标准差称为率的标准误（standard error of rate），可用来描述样
本率抽样误差的大小。率的标准误越小，则率的抽样误差越小，率的标
准误越大，则率的抽样误差越大。公式为：
p
(1 )
n
2. 率的标准误的估计
在一般情况下，总体率 π 往往是未知的，此时可用样本率 P 来估计总体
标准差与标准误的比较
标 准 差
标 准 误
医学统计学课件：假设检验
统计推断基础
参数估计
用样本数据估计总体参数的方法。
显著性检验
理解显著性检验的基本原理和方法。
假设检验
根据样本数据对总体参数进行检验的方法。
置信区间
掌握置信区间的概念和计算方法。
03
参数假设检验
单参数假设检验
定义
单参数假设检验是当我们只有一个总 体参数需要检验时的假设检验。例如 ，我们可能需要确定一个药物是否对 一组患者的平均血压有降低作用。
应用场景：例如，检验某种新药的疗效是否显著优于安 慰剂。
案例二：两样本t检验
总结词：两样本t检验是一种常用的假设检验方 法，适用于比较两个独立样本的平均数是否存在 显著差异。
详细描述
1. 定义假设：通常包括零假设（H0，即两个样本的 平均数无差异）和对立假设（H1，即两个样本的平 均数存在差异）。
02
假设检验的数学基础
概率基础
概率定义
表示随机事件发生的可能性程度。
概率运算
掌握加法、乘法和条件概率等运算方法。
独立性和互斥性
理解事件之间的独立性和互斥性。
分布基础
分布定义
描述随机变量取值的概率规律。
连续型和离散型分布
理解连续型和离散型分布的概念和特点。
常用分布
掌握常用的分布及其性质，如正态分布、二项分布等。
假设检验步骤
根据符号分布，计算临界值和p值，判断假设是 否成立。
05
假设检验的注意事项与误用
假设检验的注意事项
明确研究目的和背 景
在假设检验前，需要明确研究目 的和背景，以便确定合适的假设 和检验方法。
合理选择样本量和 样本类型
样本量和样本类型的选择对假设 检验的结果具有重要影响。在确 定样本量时，需要考虑研究目的 、研究设计、误差概率等因素。
医学统计课件人卫6版 第六章.参数估计与假设检验
• 以0为中心，左右对称的单峰分布；
• t分布是一簇曲线，形态变化与n（即自由度）大 小有关。自由度ν越小，t分布曲线越低平；自 由度ν越大，t分布曲线越接近标准正态分布曲 线。
• t分布峰部较矮，尾部翘得较高，说明远侧的t值 的个数相对较多，即尾部面积（概率P）较大。 自由度ν越小这种情况越明显，ν渐大时，t分 布渐逼近标准正态分布；当ν=∞时，t分布就成 为标准正态分布了。
即：P（-1.96＜t＜+1.96）=0.95
P（-1.96＜ (x＜)+/1s.x96）=0.95
P（ x＜1.9＜6sx ）=0.9x51.96sx
故总体均数μ的95%可信区间为 x1.96sx x1.96sx
15.04.2021
整理课件ppt
10
t分布
• 前面讲过，对正态变量x采用 Z(x)/
15.04.2021
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7
总体均数的95%可信区间表示： 该区间包含总体均数μ的概率为95%
总体均数可信区间的计算** ：
σ已知或σ未知但n较大时按正态分布原理计算， σ未知但n较小时按t分布的原理计算。
15.04.2021
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8
1.σ已知时，由Z分布可知，正态曲线下有95%的Z
15.04.2021
整理课件ppt
16
总体均数μ的单侧（1-α）置信区间为：
xt0.05,sx xt0.05,sx
总体均数的95%可信区间的含义： 该区间包含总体均数μ的概率为95%
15.04.2021
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17
总体率可信区间的计算
1.查表法：n≤50，特别是p接近0或100%时，可查 附表6百分率的置信区间表。
• t分布是一簇曲线，形态变化与n（即自由度）大 小有关。自由度ν越小，t分布曲线越低平；自 由度ν越大，t分布曲线越接近标准正态分布曲 线。
• t分布峰部较矮，尾部翘得较高，说明远侧的t值 的个数相对较多，即尾部面积（概率P）较大。 自由度ν越小这种情况越明显，ν渐大时，t分 布渐逼近标准正态分布；当ν=∞时，t分布就成 为标准正态分布了。
即：P（-1.96＜t＜+1.96）=0.95
P（-1.96＜ (x＜)+/1s.x96）=0.95
P（ x＜1.9＜6sx ）=0.9x51.96sx
故总体均数μ的95%可信区间为 x1.96sx x1.96sx
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10
t分布
• 前面讲过，对正态变量x采用 Z(x)/
15.04.2021
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7
总体均数的95%可信区间表示： 该区间包含总体均数μ的概率为95%
总体均数可信区间的计算** ：
σ已知或σ未知但n较大时按正态分布原理计算， σ未知但n较小时按t分布的原理计算。
15.04.2021
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8
1.σ已知时，由Z分布可知，正态曲线下有95%的Z
15.04.2021
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16
总体均数μ的单侧（1-α）置信区间为：
xt0.05,sx xt0.05,sx
总体均数的95%可信区间的含义： 该区间包含总体均数μ的概率为95%
15.04.2021
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17
总体率可信区间的计算
1.查表法：n≤50，特别是p接近0或100%时，可查 附表6百分率的置信区间表。
(卫生统计学)第六章 假设检验基础
sd
d2 ( d )2/n279 .13 6(5 1 67 8 .9)0 2 2 5 /1 7 2 8.2 474
n 1
1 2 1
td 0 4. 7 65 6 1.5 95,v 2 n 1 11 s d/ n 8.2 47 / 4 17 2
检验水准亦称显著性水准，符号为α，在实际工作中α常取0.05。
假设检验的符号表示
样本均数（其总体均数为μ）与已知的总体均数μ0作比较：
目的
H0
H1
(无效假设 ） （备择假设）
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 μ=μ0
μ≠μ0 μ>μ0 μ<μ0
两样本均数（其总体均数分别为μ1与μ2）作比较：
1.推断总体均数有无差别。不管是某县儿童前囟门闭合月龄高于一般儿童，还是低 于一般儿童，两种可能性都存在，研究者都同等关心，应当用双侧检验， 2.根据专业知识，已知某县儿童前囟门闭合月龄不会低于一般儿童，或者研究者只 关心是否高于一般儿童应当用单侧检验。
再如抽样检查饮水细菌含量，关心的只是饮水细菌含量是否高于安全标准，用 单侧检验也是合理的。一般认为双侧检验较为稳妥，故较常用，如比较两种药物的 疗效时，研究者可能有一定理由认为新药不会比传统药差，但不能绝对排除相反的 可能性，这时研究者就不宜只关心新药是否优于传统药而采用单侧检验，又如预实 验，有探索性质，对结果的考虑以思路宽些为好，亦多用双侧检验。
差值（后-前） 472.00 371.67 417.58 471.34 483.19 454.97 399.58 400.45 449.95 523.27 622.51 641.44
解答例6-2
卫生统计学课件_第六章_假设检验
16
公式：t
自由度：对子数 - 1
适用条件：两组配对计量资料。 例题：p. 34, 例8
三、两个小样本均数比较的 t 检验
▲目的：由两个样本均数的差别推断两样本
所代表的总体均数间有无差别。 ▲计算公式及意义： t 统计量： 自由度：n1 + n2 –2
18
▲ 适用条件：
（1）已知/可计算两个样本均数及它们的标准差 ；
38
(2）当不能拒绝
II 类错误的概率 β 值的两个规律：
1. 当样本量一定时, α 愈小, 则 β 愈大，反之…; 2.当 α 一定时, 样本量增加, β 减少.
39
4. 正确理解P值的意义， P值很小时“拒绝H0 ”，P值的
大小不要误解为总体参数间差异的大小； 拒绝H0 只是说 差异不为零。 统计学中的差异显著或不显著，和日常生活中所说的差 异大小概念不同. （不仅区别于均数差异的大小，还区别 于均数变异的大小)
统计推断
用样本信息推论总体特征的过程。
包括：
参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计
指标量，对总体统计指标量进行估计。
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差
别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
第一节
▲显著性检验;
假设检验
▲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。
45
41
是非判断： （ ）1．标准误是一种特殊的标准差，其 表示抽样误差的大小。 （ ）2．N一定时，测量值的离散程度越 小，用样本均数估计总体均数的抽样误差 就越小。 （ ）3．假设检验的目的是要判断两个样 本均数的差别有多大。
公式：t
自由度：对子数 - 1
适用条件：两组配对计量资料。 例题：p. 34, 例8
三、两个小样本均数比较的 t 检验
▲目的：由两个样本均数的差别推断两样本
所代表的总体均数间有无差别。 ▲计算公式及意义： t 统计量： 自由度：n1 + n2 –2
18
▲ 适用条件：
（1）已知/可计算两个样本均数及它们的标准差 ；
38
(2）当不能拒绝
II 类错误的概率 β 值的两个规律：
1. 当样本量一定时, α 愈小, 则 β 愈大，反之…; 2.当 α 一定时, 样本量增加, β 减少.
39
4. 正确理解P值的意义， P值很小时“拒绝H0 ”，P值的
大小不要误解为总体参数间差异的大小； 拒绝H0 只是说 差异不为零。 统计学中的差异显著或不显著，和日常生活中所说的差 异大小概念不同. （不仅区别于均数差异的大小，还区别 于均数变异的大小)
统计推断
用样本信息推论总体特征的过程。
包括：
参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计
指标量，对总体统计指标量进行估计。
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差
别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
第一节
▲显著性检验;
假设检验
▲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。
45
41
是非判断： （ ）1．标准误是一种特殊的标准差，其 表示抽样误差的大小。 （ ）2．N一定时，测量值的离散程度越 小，用样本均数估计总体均数的抽样误差 就越小。 （ ）3．假设检验的目的是要判断两个样 本均数的差别有多大。
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第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
55、作出推断结论：当P≤时，结论为 按所取检验水准α拒绝H0，接受H1，差异有 统计学显著性意义。如果P＞ ，结论为按 所取检验水准α不拒绝H0，差异无统计学显 著性意义。其间的差异是由抽样误差引起 的。
概率的思想
❖反证法思想：首先提出假设（由于未经检验是否成立，
所以称为无效假设），用适当的统计方法确定假设 成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不 成立，拒绝它；如果可能性大，还不能认为它不成立
❖小概率思想：是指小概率事件在一次随机试验中认为
基本上不会发生 概率小于多少算小概率是相对的，在进行统计分析
一、假设检验的概念：
一般科研程序： 假说----验证----对假说作出结论
统计上的假设检验:
假设检验亦称为显著性检验，是判 断样本指标与总体指标或样本指标与样 本指标之间的差异有无显著性意义的一 种统计方法。
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
❖假设检验的原理： 假设检验的基本思想是反证法和小
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
原假设H0： 0 14.1 备择假设 H1 : 0(单侧） 检验水准： 0.0 5
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
是随机样本的函数，它不 包含任何未知参数。
2. 计算统计量：不同的检验方法和类型选用相应的统 计量。
t X0 14.314.10.236
t按值=0.05水P准值，不拒绝H0，差别统无计统结计学论意义，
故还不能认为该县儿童前囟门闭合月龄的均数大于
一般t 儿t童,。 P
按α水准，不拒绝H0，差别无统计 学意义。
t t,
P
按α水准，拒绝H0，接受H1差别有 统计学意义。
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
第二节 t 检验
查 t 值表：
t0 .2 (3 5 ) 50 .68 t 2 t0 .2 (3 5 ) 5得 P 0 .25
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章假是设否检真假验实设的”推作检断出验结判论断基是。础对这“种H判0
断是通过比较P值与检验水准α 的大小来进行的。
4. 做推断结论： （包括统计结论和专业结论）
时要事先规定，即检验水准。
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
二、假设检验的基本步骤： 例6-1 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抽取36名儿童，得囟门闭合月龄 均值为14.3月，标准差为5.08月。问该县儿童前囟门闭 合月龄的均数是否大于一般儿童？
假设检验基础
流行病与卫生统计学系
第六章检验假设卫生统计学考研课 件
第六章 假设检验基础
本章涉及内容：
假设检验的概念及原理
假设检验的基本步骤
t 检验方法 二项分布与poisson分布资料的Z检验 假设检验与区间估计的关系
假设检验的功效
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
第一节 假设检验的概念及原理
一、一组样本资料的t 检验(one sample/group t-test) 现有取自正态总体N(μ,σ2）的、容量为n 的一份
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
2、确定检验水准：亦称为显著性水准，符 号为α，是预先给定的概率值。是判定样本 指标与总体指标或两样本指标间的差异有 无统计学显著性意义的概率水准，在实际 工作中， α常取0.05。 α可根据不同的研 究目的给予不同的设置，如方差齐性检验， 正态性检验α常取0.1或0.2。
第六章 假设检验基础
假设检验的基本步骤（采用反证法思想）
1、建立检验假设与单双侧
假设有两种：一种为检验假设或称无效假
设，符号为H0；一种为备择假设，符号为H1。 这两种假设都是根据统计推断的目的要求而提
出的对总体特征的假设。应当注意检验假设是
针对总体而言，而不是针对样本。H0是从反 证法的思想提出的，H1和H0是相联系的但又 是相对立的假设。
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
已0 知 1 .1 4 X ： 1 .3 4 s 5 .0n 8 36
造成两者不等的原因： ①同一总体，即 0但有抽
样误差存在；
②非同一总体，即 0 存在本质上的差别，同时
有抽样误差存在。
0
0 00
X
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
3、选择检验方法并计算统计量：要根据所 分析资料的类型和统计推断的目的要求选 用不同的检验方法。 4、确定P值：P值是指由H0所规定的总体 中做随机抽样，获得等于及大于（或等于 及小于）现有统计量的概率。当求得检验 统计量的值后，一般可通过特制的统计用 表直接查出P值。
已0 知 1 .1 4 X ： 1 .3 4 s 5 .0n 8 36
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
从统计学角度考虑东北某县与北 方儿童前囟门闭合月龄有差别有两种 可能：1）差别是由于抽样误差引起 的，统计学上称为差异无显著性。2） 差异是本质上的差异，即二者来自不 同总体。统计学上称为差异有显著性。
s n 5.08 36
n136135
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
3. 确定P值
指从H0规定的总体中随机抽得等于及 大于（或等于及小于）现有样本获得
的检验统计量值的概率。
P值的意义：如果总体状况和H0一致，统计量获得 现有数值以及更不利于H0的数值的可能性（概率） 有多大。
第六章检验假设卫生统计学考研课件
第六章 假设检验基础
H0一般设为某两个或多个总体参数 相等，即认为他们之间的差别是由 于抽样误差引起的。H1的假设和H0 的假设相互对立，即认为他们之间 存在着本质的差异。H1的内容反映 出检验的单双侧。
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单双侧的确定一是根据专业知识， 已知东北某县囱门月龄闭合值不会低 于一般值；二是研究者只关心东北某 县值是否高于一般人群值，应当用单 侧检验。一般认为双侧检验较为稳妥， 故较为常用。
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55、作出推断结论：当P≤时，结论为 按所取检验水准α拒绝H0，接受H1，差异有 统计学显著性意义。如果P＞ ，结论为按 所取检验水准α不拒绝H0，差异无统计学显 著性意义。其间的差异是由抽样误差引起 的。
概率的思想
❖反证法思想：首先提出假设（由于未经检验是否成立，
所以称为无效假设），用适当的统计方法确定假设 成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不 成立，拒绝它；如果可能性大，还不能认为它不成立
❖小概率思想：是指小概率事件在一次随机试验中认为
基本上不会发生 概率小于多少算小概率是相对的，在进行统计分析
一、假设检验的概念：
一般科研程序： 假说----验证----对假说作出结论
统计上的假设检验:
假设检验亦称为显著性检验，是判 断样本指标与总体指标或样本指标与样 本指标之间的差异有无显著性意义的一 种统计方法。
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❖假设检验的原理： 假设检验的基本思想是反证法和小
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原假设H0： 0 14.1 备择假设 H1 : 0(单侧） 检验水准： 0.0 5
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是随机样本的函数，它不 包含任何未知参数。
2. 计算统计量：不同的检验方法和类型选用相应的统 计量。
t X0 14.314.10.236
t按值=0.05水P准值，不拒绝H0，差别统无计统结计学论意义，
故还不能认为该县儿童前囟门闭合月龄的均数大于
一般t 儿t童,。 P
按α水准，不拒绝H0，差别无统计 学意义。
t t,
P
按α水准，拒绝H0，接受H1差别有 统计学意义。
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第二节 t 检验
查 t 值表：
t0 .2 (3 5 ) 50 .68 t 2 t0 .2 (3 5 ) 5得 P 0 .25
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第六章假是设否检真假验实设的”推作检断出验结判论断基是。础对这“种H判0
断是通过比较P值与检验水准α 的大小来进行的。
4. 做推断结论： （包括统计结论和专业结论）
时要事先规定，即检验水准。
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二、假设检验的基本步骤： 例6-1 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抽取36名儿童，得囟门闭合月龄 均值为14.3月，标准差为5.08月。问该县儿童前囟门闭 合月龄的均数是否大于一般儿童？
假设检验基础
流行病与卫生统计学系
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第六章 假设检验基础
本章涉及内容：
假设检验的概念及原理
假设检验的基本步骤
t 检验方法 二项分布与poisson分布资料的Z检验 假设检验与区间估计的关系
假设检验的功效
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第一节 假设检验的概念及原理
一、一组样本资料的t 检验(one sample/group t-test) 现有取自正态总体N(μ,σ2）的、容量为n 的一份
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2、确定检验水准：亦称为显著性水准，符 号为α，是预先给定的概率值。是判定样本 指标与总体指标或两样本指标间的差异有 无统计学显著性意义的概率水准，在实际 工作中， α常取0.05。 α可根据不同的研 究目的给予不同的设置，如方差齐性检验， 正态性检验α常取0.1或0.2。
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假设检验的基本步骤（采用反证法思想）
1、建立检验假设与单双侧
假设有两种：一种为检验假设或称无效假
设，符号为H0；一种为备择假设，符号为H1。 这两种假设都是根据统计推断的目的要求而提
出的对总体特征的假设。应当注意检验假设是
针对总体而言，而不是针对样本。H0是从反 证法的思想提出的，H1和H0是相联系的但又 是相对立的假设。
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已0 知 1 .1 4 X ： 1 .3 4 s 5 .0n 8 36
造成两者不等的原因： ①同一总体，即 0但有抽
样误差存在；
②非同一总体，即 0 存在本质上的差别，同时
有抽样误差存在。
0
0 00
X
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3、选择检验方法并计算统计量：要根据所 分析资料的类型和统计推断的目的要求选 用不同的检验方法。 4、确定P值：P值是指由H0所规定的总体 中做随机抽样，获得等于及大于（或等于 及小于）现有统计量的概率。当求得检验 统计量的值后，一般可通过特制的统计用 表直接查出P值。
已0 知 1 .1 4 X ： 1 .3 4 s 5 .0n 8 36
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从统计学角度考虑东北某县与北 方儿童前囟门闭合月龄有差别有两种 可能：1）差别是由于抽样误差引起 的，统计学上称为差异无显著性。2） 差异是本质上的差异，即二者来自不 同总体。统计学上称为差异有显著性。
s n 5.08 36
n136135
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3. 确定P值
指从H0规定的总体中随机抽得等于及 大于（或等于及小于）现有样本获得
的检验统计量值的概率。
P值的意义：如果总体状况和H0一致，统计量获得 现有数值以及更不利于H0的数值的可能性（概率） 有多大。
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H0一般设为某两个或多个总体参数 相等，即认为他们之间的差别是由 于抽样误差引起的。H1的假设和H0 的假设相互对立，即认为他们之间 存在着本质的差异。H1的内容反映 出检验的单双侧。
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第六章 假设检验基础
单双侧的确定一是根据专业知识， 已知东北某县囱门月龄闭合值不会低 于一般值；二是研究者只关心东北某 县值是否高于一般人群值，应当用单 侧检验。一般认为双侧检验较为稳妥， 故较为常用。