最新假设检验的基本步骤
数据分析知识：数据分析中的假设检验流程
数据分析知识：数据分析中的假设检验流程在数据分析领域里，假设检验是一种用来判断样本统计量是否代表整体总体的方法。
其基本思想是首先确定一个假设，然后使用统计方法对这个假设进行检验，从而得出结论。
假设检验流程主要包括以下五个步骤：第一步：确定零假设和备择假设。
在进行假设检验时，需要先明确零假设和备择假设。
零假设是指认为不存在差异或者认为差异是由随机因素造成的假设，通常使用"H0"表示；备择假设则是指认为存在差异或者认为差异不是由随机因素造成的假设，通常使用"Ha"表示。
需要注意的是，备择假设并不一定是"完全相反"的假设，而是对零假设的补充或者修正。
第二步：确定显著性水平。
显著性水平指的是能够接受零假设的程度，通常使用"α"表示。
常见的显著性水平有0.05和0.01两种。
当显著性水平为0.05时，意味着我们只接受在5%的概率范围内出现假阳性（Type I Error）的结论；同理，当显著性水平为0.01时，只接受在1%的概率范围内出现假阳性的结论。
第三步：计算检验统计量。
检验统计量是用来度量样本数据与零假设之间偏差的统计量，通常使用"t"或"z"符号表示。
具体计算公式根据检验类型的不同而异。
常见的检验类型有单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析等。
第四步：计算P值。
P值，也称为"显著性水平"，指的是当零假设为真的情况下，获得当前检验统计量或更极端的结果的概率。
通常情况下，P值越小，代表得到类似结果的概率越小，说明样本结果更具有显著性。
如果P值小于显著性水平α，则拒绝零假设；反之，则无法拒绝零假设。
第五步：解释结果。
在判断零假设和备择假设之间的关系时，需要将P值与显著性水平进行比较，如果P值小于显著性水平，则获得拒绝零假设的结论，否则获得接受零假设的结论。
假设检验的基本原理与一般步骤
解 因为 X ~ N ( , 2 ), 0.15,
要检验假设 H0 : 10.5, H1 : 10.5,
n 15, x 10.48, 0.05, 则 x 0 10.48 10.5 0.516,
/ n 0.15 / 15
查表得 z0.05 1.645,
~
N (0,1),
由标准正态分布分位点的定义得 k z / 2 ,
当 x μ0 σ/ n
zα/2 时,拒绝H
0
, x μ0 σ/ n
zα/2 时, 接受H
0.
假设检验过程如下:
在实例中若取定 0.05, 则 k z / 2 z0.025 1.96, 又已知 n 9, 0.015, 由样本算得 x 0.511, 即有 x 0 2.2 1.96,
作出接受还是拒绝H0的判断。由于样本具有随机 性，因而假设检验所作出的结论有可能是错误的. 这种错误有两类:
(1) 当原假设H0为真, 观察值却落入拒绝域, 而 作出了拒绝H0的判断, 称做第Ⅰ类错误, 又叫
‘弃真’. 犯第一类错误的概率是显著性水. 平
(2) 当原假设H0不真, 而观察值却落入接受域, 而作出了接受H0的判断, 称做第Ⅱ类错误, 又叫 ‘取伪’. 当样本容量 n 一定时, 若减少犯第Ⅰ类错误的概 率, 则犯第Ⅱ类错误的概率往往增大.若要使犯 两类错误的概率都减小, 除非增加样本容量.
分析: 用μ和σ分别表示这一天袋装糖重 总体X 的均值和标准差，
由长期实践可知, 标准差较稳定, 设 0.015,
则 X ~ N ( , 0.0152 ), 其中 未知.
问题: 根据样本值判断 0.5 还是 0.5 . 提出两个对立假设H0 : 0 0.5 和 H1 : 0 .
假设检验的基本步骤与原理
假设检验的基本步骤与原理假设检验是统计学中一种常用的方法，用于根据样本数据对总体参数提出假设并进行判断。
下面将介绍假设检验的基本步骤与原理。
一、假设检验的基本步骤1. 提出假设：在假设检验中，通常会建立零假设（H0）和备择假设（Ha）。
零假设是对总体参数的某种声明或主张，而备择假设则是零假设的反面。
2. 选择显著性水平：显著性水平（α）反映了在零假设成立时发生错误地拒绝零假设的概率。
通常常用的显著性水平是0.05或0.01。
选择显著性水平需要根据实际情况和研究要求进行决定。
3. 计算检验统计量：检验统计量是根据样本数据计算得出的一个统计量，用于判断零假设是否成立。
其选取一般基于总体参数的抽样分布，在假设成立时，检验统计量应服从特定的分布。
4. 确定拒绝域：拒绝域是指在零假设成立时，检验统计量落在该区域时拒绝零假设的决策。
拒绝域的确定需要基于显著性水平和检验统计量的分布。
5. 根据检验统计量的取值判断：根据计算得到的检验统计量，判断其是否落在拒绝域内。
若检验统计量在拒绝域内，则拒绝零假设；否则，无法拒绝零假设。
6. 得出结论：根据判断的结果，给出对总体参数的结论。
结论需要明确表达对零假设的接受与拒绝。
二、假设检验的原理假设检验是基于抽样分布的概念进行的，其原理主要包括以下两个方面：1. 抽样分布：假设检验的基础是建立在样本的抽样分布上。
在假设成立的条件下，根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的分布会趋近于一个正态分布。
这样的抽样分布有助于计算检验统计量以及确定拒绝域。
2. 显著性水平与P值：显著性水平是在假设成立时，发生拒绝零假设的概率。
假设检验的结果一般会给出P值，其表示了在零假设成立的条件下，观察到比当前统计量更极端的值的概率。
当P值小于或等于显著性水平时，可以拒绝零假设；反之，无法拒绝。
总结：假设检验是一种统计推断方法，通过提出假设并根据样本数据进行判断，以确定总体参数的真实情况。
医学统计学第7版假设检验步骤
医学统计学第7版假设检验步骤
1. 提出原假设(0)和备择假设(1)
- 原假设通常是要被检验的陈述
- 备择假设是原假设被拒绝时要接受的陈述
2. 选择适当的检验统计量及其在原假设为真时的概率分布
3. 确定显著性水平α
- 通常取0.05或0.01,表示拒绝原假设的最大概率
4. 根据样本数据计算检验统计量的观测值
5. 确定拒绝域
- 拒绝域是原假设被拒绝的取值范围
- 通常利用显著性水平α从概率分布中确定拒绝域
6. 进行判断
- 若观测值落在拒绝域内,拒绝原假设
- 若观测值落在保留域内,无法拒绝原假设
7. 陈述结论
以上是我对医学统计学第7版假设检验步骤的总结,没有直接引用书中内容,希望对您有所帮助。
假设检验的定义和步骤
假设检验的定义和步骤
假设检验是统计学中一种常用的推断方法，用于判断样本数据
是否支持对总体参数的某个假设。
通过对样本数据进行分析，假设
检验可以帮助我们判断我们所做的假设是否合理，并据此对总体参
数进行推断。
假设检验的步骤通常包括以下几个步骤：
1. 提出假设，首先，我们需要明确提出一个关于总体参数的假设，通常包括原假设（H0）和备择假设（H1）两种。
2. 选择检验统计量，根据所提出的假设，选择适当的检验统计量，该统计量应能够在原假设成立时具有已知的概率分布。
3. 确定显著性水平，确定显著性水平（α），即拒绝原假设的
概率阈值。
通常选择0.05作为显著性水平。
4. 计算统计量的值，利用样本数据计算出所选检验统计量的值。
5. 做出决策，根据检验统计量的值和显著性水平，做出决策，
即是拒绝原假设还是不拒绝原假设。
6. 得出结论，根据做出的决策，得出对原假设的结论，判断样本数据是否支持原假设。
总的来说，假设检验是一种通过对样本数据进行统计分析，以判断对总体参数的假设是否成立的方法。
通过严格的步骤和逻辑推理，假设检验可以帮助我们做出合理的推断和决策。
标题假设检验与显著性检验的基本步骤与原理
标题假设检验与显著性检验的基本步骤与原理标题：假设检验与显著性检验的基本步骤与原理假设检验（hypothesis testing）和显著性检验（significance testing）是统计学中常用的两种方法，用于验证观察到的数据是否支持某个假设。
它们在科学研究和实证分析中扮演着重要的角色。
本文将介绍假设检验和显著性检验的基本步骤和原理。
1. 假设检验的基本步骤假设检验通常包括以下五个基本步骤：（1）确定原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。
原假设是对研究对象或现象的已有认知或者对相应统计参数的设定，备择假设则是对原假设的否定或者其他可能的解释。
（2）选择适当的统计方法。
根据具体的研究目的和数据类型，选择适当的统计方法，如t检验、卡方检验、方差分析等。
（3）确定显著性水平（significance level）。
显著性水平是在统计推断中设定的一个阈值，通常取0.05或0.01等。
它反映了在原假设成立的情况下，发生类型 I 错误（拒绝原假设时原假设实际上成立）的概率。
（4）计算检验统计量（test statistic）。
根据所选的统计方法和相应的假设，计算出检验统计量的具体数值。
（5）比较检验统计量与临界值。
根据显著性水平和检验统计量的结果，进行比较。
若检验统计量落在拒绝域（critical region）内，则拒绝原假设，否则不能拒绝原假设。
2. 显著性检验的基本原理显著性检验的基本原理是基于概率统计的思想。
它通过计算观察到的样本数据与预期值之间的差异，来判断该差异是否由随机因素引起。
（1）抽样分布显著性检验的前提是对总体分布具有一定的了解或假设。
通过大量的重复抽样和计算，可以得到样本统计量的分布，即抽样分布。
假设原假设成立，根据中心极限定理，抽样分布通常近似服从正态分布。
（2）计算P值P值（p-value）是指在原假设成立下，观察到样本数据或更极端情况出现的概率。
简述假设检验步骤
简述假设检验步骤假设检验是统计学中常用的一种推断方法，用于判断某个假设是否成立。
它可以帮助我们通过分析样本数据来推断总体的特征，并对这种推断的可靠性进行评估。
本文将以简述的方式介绍假设检验的基本步骤。
一、明确研究问题与假设假设检验的第一步是明确研究问题和相关的假设。
研究问题通常是基于实际问题提出的，并且需要明确一个或多个假设。
假设可以分为原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设是我们要进行检验的假设，备择假设是原假设的补集。
二、选择适当的统计检验方法在明确研究问题和假设之后，我们需要选择适当的统计检验方法。
这个选择基于样本数据的特征、研究问题的性质以及假设的形式。
常见的统计检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
选择合适的方法对于正确的推断至关重要。
三、确定显著性水平显著性水平是假设检验中的一个重要概念，用于判断样本数据对于原假设的支持程度。
显著性水平通常以α表示，一般选择0.05或0.01。
显著性水平越小，对原假设的要求越高，推断的结果越可靠。
四、计算统计量的值在进行假设检验之前，我们需要计算一个统计量的值。
统计量是根据样本数据计算得到的，用于对比原假设和备择假设。
具体的统计量的计算方法和公式因不同的检验方法而异，但都是基于样本数据的特征进行计算的。
五、确定拒绝域的边界拒绝域是假设检验中的一个重要概念，它是指样本数据落在该区域内时，我们拒绝原假设。
拒绝域的边界与显著性水平和统计量的分布密切相关。
根据显著性水平和统计量的分布，我们可以确定拒绝域的边界。
六、判断并作出推断在计算得到统计量的值之后，我们可以将其与拒绝域的边界进行比较。
如果统计量的值落在拒绝域内，我们就可以拒绝原假设，认为备择假设更有可能成立。
如果统计量的值落在拒绝域外，我们接受原假设。
七、进行推断的可靠性评估在进行假设检验之后，我们需要对推断的可靠性进行评估。
这可以通过计算p值来实现。
p值是指在原假设成立的前提下，出现与或更极端统计量的概率。
假设检验的基本概念与步骤
假设检验的基本概念与步骤在统计学中，假设检验是一种常用的方法，用于判断一个统计总体的参数是否与特定的假设相一致。
通过检验统计量在某种给定假设下的抽样分布，我们可以判断是否拒绝该假设，并进行统计推断。
本文将介绍假设检验的基本概念与步骤，帮助读者更好地理解和应用假设检验方法。
一、基本概念1. 总体和样本在假设检验中，我们通常关注一个统计总体中的一个或多个参数。
总体是我们研究的对象所具有的属性的集合，而样本则是从总体中随机抽取的一部分观测值。
2. 假设（Hypothesis）假设是根据现有理论或实证研究提出的对总体参数的某种陈述或假设，用于进行统计推断。
在假设检验中，我们通常提出一个原假设（null hypothesis，H0）和一个备择假设（alternative hypothesis，H1或Ha）。
3. 统计量（Test Statistic）统计量是根据样本数据计算得出的一个统计指标。
它在假设检验中用于度量观测值与假设之间的差异，并作为判断是否拒绝原假设的依据。
常见的统计量有t值、F值、卡方值等。
4. 显著性水平（Significance Level）显著性水平是在假设检验中设定的一个阈值，用于确定拒绝或接受原假设的标准。
通常用α表示，常见的显著性水平有0.05和0.01两种。
5. 拒绝域和p值拒绝域是在假设检验中用来拒绝原假设的一组可能取值区间或区域。
p值是在给定原假设成立的条件下，观测值能够得到的“更极端”结果的概率。
如果p值小于显著性水平α，则拒绝原假设。
二、基本步骤假设检验的一般步骤如下：1. 建立假设首先，我们需要根据研究问题和已有理论或实证研究提出原假设和备择假设。
原假设通常表达我们对总体参数的无差异或相等的假设，备择假设则表达我们对总体参数存在差异的猜测。
2. 选择显著性水平在假设检验中，我们需要选择一个适当的显著性水平。
通常，显著性水平的选择要根据研究的目的和特定领域的惯例来确定。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
假设检验的基本步骤
（三）假设检验的基本步骤
统计推断
1．建立假设检验，确定检验水准
H0和H1假设都是对总体特征的检验假设，相互联系且对立。
H0总是假设样本差别来自抽样误差，无效/零假设
H1是来自非抽样误差，有单双侧之分，备择假设。
检验水准，a＝0.05
检验水准的含义
2．选定检验方法，计算检验统计量
选择和计算检验统计量要注意资料类型和实验设计类型及样本量的问题，
一般计量资料用t检验和u检验；
计数资料用χ2检验和u检验。
3．确定P值，作出统计推理
P≤a ，拒绝H0，接受H1
P> a，按a＝0.05水准，不拒绝H0，无统计学意义或显著性差异
假设检验结论有概率性，无论使拒绝或不拒绝H0，都有可能发生错误
（四）两均数的假设检验（各种假设检验方法的适用条件及假设的特点、计算公式、自由度确定以及确定概率P值并做出推断结论）
u检验适用条件
t检验适用条件
t检验和u检验
1．样本均数与总体均数比较
2．配对资料的比较/成组设计的两样本均数的比较
配对设计的情况：3点
3. 两个样本均数的比较
（1）两个大样本均数比较的u检验
（2）两个小样本均数比较的t检验
（五）假设检验的两类错误及注意事项（Ⅰ和Ⅱ类错误）
1.两类错误
拒绝正确的H0称Ⅰ型错误－弃真，用检验水准α表示，α＝0.05，犯I型错误概率为0.05，理论上平均每100次抽样有5次发生此类错误；
接受错误的H0称Ⅱ型错误－存伪。
用β表示，（1－β）为检验效能或把握度，意义为两总体有差异，按α水准检出差别的能力，1－β＝0.9，若两总体确有差别，理论上平均每100次抽样有90次得出有差别的结论。
两者的关系：α愈大β愈小；反之α愈小β愈大。
2.假设检验中的注意事项
（1）随机化：代表性和均衡可比性
（2）选用适当的检验方法
（3）正确理解统计学意义
（4）结论不绝对
（5）单侧与双侧检验的选择
四．分类变量资料的统计描述
（一）相对数常用指标及其意义
1.率
2.构成比
3.相对比
（二）相对数应用注意事项
1．观察例数要足够多
2．不能犯以比代率的错误
3．计算加权平均率或合并率
4．可比性，消除混杂因素的影响（可采用标准化方法或分层分析方法。
）
6．样本估计总体，假设检验
五．分类变量资料的统计推断
（一）率的抽样误差、总体率的可信区间及其估计方法
1.率的抽样误差与标准误
率的标准误计算
2．总体率的可信区间及估计方法
（1）正态近似法：n足够大， P或1-P 均不太小，nπ和n(1-π)均大于 5，或nP 和n(1-P)均大于5
95％可信区间：P±1.96S P
99％可信区间：P±2.58S P
（2）查表法 n较小，n≤50，P接近于0或1
（二）u检验和χ2检验
1. u检验：适用条件
（1）样本率与总体率比较
（2）两个样本率比较
2.χ2检验
（1）χ2检验
适用范围：两个及两个以上率或构成比的比较；两分类变量间相关关系分析
四格表资料
四格表资料基本数据的构成，一定是相互对立的两组数据。
四格表资料自由度永远为1。
（2）四格表资料的χ检验
R行 C列的理论数：T RC =(n R × n C)/ n
n>40 且每个格子 T>5，可用基本公式或专用公式，不用校正；
n>40 但是出现只要有一个格子 1<T<5，用校正值公式
n<40 ，或T<1，用直接概率法
（3）配对四格表资料的χ2检验
两个率的比较采用u检验，亦可采用χ2检验，两者关系为u2＝χ2。
（4）行X列表资料χ2检验
R＞2，C=2；R＞2，C＞2
多个率比较，若χ2＞χ2a（v），P＜α结论拒绝H0时，只能说明总体率之间没有差别。
但不能认为它们彼此之间都有差别。
注意事项：2点
六．直线相关和回归
（一）直线相关分析用途、相关系数和意义
1.用途
2.相关系数r：描述两随机变量是否具有直线型关系、关系的方向和密切程度。
r为正，说明X 与Y为正相关，变化趋势同向
r为负，说明X 与Y为负相关，变化趋势反向
（二）直线回归分析的作用、回归系数及意义
1.作用：研究两个连续变量X与Y之间的数量依存关系，找出最合适的直线回归方程
2.直线回归方程
Y＝a+bX
a为截距
回归系数b：即斜率，描述变量X每变化一个单位，Y平均改变b个单位。
相关系数确定直线回归方程的原理是最小二乘法，即保证各实测点至回归直线的纵向距离平方和最小。
回归系数的统计学意义，确定回归方程的原理。
七．统计表和统计图
（一）统计表的基本结构和要求
标题、标目、线条、数字、备注
（二）统计图型的选择
选择
1．连续性资料――线图，最大值和最小值相差悬殊――半对数线图
2．连续性资料，用升降表示动态变化速度――半对数线图
3．数值变量频数表――直方图
4．资料相互独立――直条图
5．百分构成比――圆形图或百分直条图
6．双变量连续性资料――散点图
7．地区性资料—统计地图
2. 制图通则
正确选择
标题
纵横轴
坐标
图例
附表
一、感冒病名首见北宋《仁斋直指方-诸风》
元代朱丹溪提出辛温、辛凉治法；明清感冒与伤风互称。
六淫之邪、时行病毒和正气亏虚，以风邪为主
病机：卫表不和忌用补敛之品
1
2
3
4
5
二、咳嗽
刘河间提出咳与嗽有别。
医学心语论病理。
素问：由皮毛先受邪气而致。
五脏六腑皆令人咳，非独肺也。
病机：邪犯于肺，肺气上逆。
内伤：脏腑失调，內邪上干于肺。
病理因素：痰、火
外感咳嗽祛邪利肺，忌敛涩；内伤咳嗽祛邪扶正，忌宣散。
外感咳嗽
1
2
3
4
内伤咳嗽
5
6
7
三、哮证
宿痰伏肺（夙根），因外邪、饮食、情志、劳倦等诱因引发
病机：痰壅气道，肺管狭窄，肺失宣降
1.
1
2
3
4
5）2.
6）1
7）3
四、喘证
:在肺为实，在肾为虚
1．实喘
1
2
3
4
5
2．虚喘
1
2
3
五、肺痈
1）初
2
3
4
肺痨阴虚为主
宋许叔微《普济本事方》明确病因为“肺虫”，元代《十药神书》收载十方，治疗肺痨第一部专著。
千金
1
2
3
4
七、肺胀
《丹溪心法》：痰挟瘀血碍气而病；《证治汇补》分虚实。
1
2
3
4
5
八、饮证
《金匮》始有名称，提出“用温药和之”治则
清代叶天士重视脾、肾，提出“外饮治脾，内饮治肾”
阳虚阴盛，输入失职
1．痰饮
1
2
2．悬饮
1
2
3
4
3．溢饮
4．支饮
1
2
九、血证
《血证论》治血四法：止血、消瘀、宁血、补血
《先醒斋医学广笔记》：提出治血三要法：宜行血不宜止血，宜补肝不宜伐肝，宜降气不宜降火。
病机：火热熏灼，迫血妄行；气虚不摄，血溢脉外；瘀血阻络，血不循经
治则：治火、治气、治血
1
1
2
3
4
2．齿衄
1
2
3．咳血
1
2
3
4．吐血
1
2
3
5．便血
1
2
6．尿血
1
2
3
4
7．紫斑
1
2
3
十、心悸
《内经》病因：宗气外泄，心脉不同，突受惊恐，复感外邪
病名首见于《金匮》《伤寒》提出治则及炙甘草汤等
《医学正传》认为尚与与肝胆有关，并区分惊悸与怔忡。