统计检验的基本思想是什么
统计检验的基本思想是什么？
先从一个例子谈起．
某公社种植的小麦，根据往年生产情况，平均每亩产量为μ0=350斤，标准差为σ0=75斤．今年，该公社引进新的小麦品种，试种了100亩，在田间管理大致相同的情况下，其平均亩产量为x=368斤，能否认为该品种可以推广呢？
显然，新品种的亩产量比原品种的亩产量高．就是说，新品种与原品种存在差异，但如果不引进新品种，还用原品种种植，这100亩的小麦平均亩产量不一定仍旧还是350斤，而可能会增加或减少．因此，新品种与原品种的差异，可能是由于品种不同引起，也可能是由于其它因素引起的．前者称为条件差异，后者称为随机差异，这两种差异经常纠缠在一起，要解决上述问题，关键在于正确区分这两种差异．统计检验就是帮助我们处理这类问题的一种科学方法．
首先，我们假定新品种对亩产量没有影响(称为统计假设，简称假设)，就是说不存在条件差异，x 与0μ的差异纯粹是随机差异，样本仍可认为是从原总体抽出来的。
根据统计理论指导，x 应该遵从正态分布（
0μ，20n σ），因而x 落在区间（0μ-1.962σ，
0μ-1.962σ=（335，364）的概率为95%，现x =368在区间之外，样本落在上述区间外的概率只有5％，极难由偶然因素造成．因为概率5％相当于二十次才能出现一次，这种事件称为小概率，小概率事件在一次试验中是很难发现的，因此我们认为x 来自正态分布
（0μ，20n
σ）的可能性小，不能相信开始提出的统计假设是正确的，从而否定原假设． 我们否定假设的根据是因为样本均值x 与总体均值相差较大，这时我们说，新品种与原品种有显著性差异．其标准是在区间(335，364)外的概率只有5%，数值5％叫做显著性水平，通常用α表示，上述判断就是在α＝5％下作出的．显著性水平变了，判断也可能随着改变，例如，取α=1%，u 0.01=2.58，因而将上述区间的1.96换成2.53．这时，区间变为
否定原假设，现在算得：
因而，新品种与原品种没有显著性差异．不同的显著性水平能作出不同的判断，这并不矛盾．我们有95％的把握判断两品种有显著性差异．但无99％的把握．究竟显著性水平取多少为好呢？
不管取什么显著性水平，我们都可能犯两种错误：
1．新品种与原品种确无差异，误判为显著；
2．新品种与原品种确有差异，误判为不显著．
两种错误比较起来，第1种错误比第2种后果严重些．因为第一种错误会把不一定适合本地土壤、气候的新品种认为有效，大力推广，引起不必要的损失．至于第2种错误，可通过重复试验矫正，后果不如第1种严重．所以，我们作判断时，力争少犯第1种错误．显著性水平α越小时，犯第1种错误的可能性就越小．但第2种错误却容易发生．故显著性水平的大小，应该依照具体情况来规定．例如，在品种初级试验时，可将显著水平取得大一些，5％已经足够；有时甚至用10%的显著水平，以免将有希望的品种淘汰掉．当在评定新品种是否适合大面积推广时，则采用1％显著性水平，这样可少犯第1种错误．根据本题的例子．这新品种还需继续试验．不能立即大面积推广．但如果考虑到其它因素，比如新品种具有便于田间管理，不易倒伏，抗病力强等优点，亦可作部分推广．
最后，我们将统计检验的步骤归纳如下：
1．作出统计假设，即假定试验结果所产生的差异，是由随机差异产生的．
2．根据被考察到对象的分布情况，计算有关的统计量，本题所用的统计量为
u=0
0x-μσu 检验法。
3．确定显著性水平，查有关的分布表，得临界值．例如本题中取显著性水平α=5%，临界值u 0.05=1.96．
4．作出判断，根据计算的统计量与临界值比较，得出否定或肯定假设的结论，本题中,当|u|＞u α时，否定假设．
统计检验的内容非常丰富，我们仅介绍与正态分布有关的检验方法，正态分布由两个参数μ、σ决定的，关于正态分布的检验问题，实质上就是检验这两个参数．
检验样本均值x 与总体均值的差异问题，在已知总体标准差σ时，可用u 检验法；在不知总体标准差σ时，检验样本间的均值差异，可用t 检验法．
检验样本标准差与总体标准差的差异问题，可用X2检验法，检验两样本间的标准差的差异问题，可用F 检验法，等等．。
卫生统计学专题八：t检验
专题八 t 检验⒈t 检验基础t 检验是一种以t 分布为基础，以t 值为检验统计量资料的假设检验方法。
⑴t 检验的基本思想：假设在H 0成立的条件下做随机抽样，按照t 分布的规律得现有样本统计量t 值的概率为P ，将P 值与事先设定的检验水准进行比较，判断是否拒绝H 0。
⑵t 检验的应用条件：①样本含量较少（n ＜50）；②样本来自正态总体（两样本均数比较时还要求两样本的总体方差相等，即方差齐性）。
【注】实际应用时，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰近似对称分布，对结果影响不大。
⑶t 检验的主要应用：①单个样本均数与总体均数的比较；②配对设计资料的差值均数与总体均数0的比较；③成组设计的两样本均数差异的比较。
⑷单样本t 检验基本公式：t=x0s x μ-=nsx 0μ- υ=n-1⒉z 检验z 分布（标准正态分布）是t 分布的特例，当样本n ≥50或者总体σ已知时用z 检验。
⑴单样本z 检验基本公式：z=nsx 0μ- 或 z=nx 0σμ-⑵单样本z 检验的步骤与单样本t 检验的基本相似。
⒊配对设计均数的比较 配对设计是为了控制某些非处理因素对实验结果的影响而采用的设计方式，应用配对设计可以减少实验误差和个体差异对结果的影响，提高统计处理的效率。
⑴配对设计的主要四种情况：①配对的两受试对象分别接受两种处理，如在动物实验中，常先将动物按照窝别、体重等配对成若干对，同一对的两受试对象随机分配到实验组和对照组，然后观察比较两组的实验结果。
②同一样品用两种不同方法测量同一指标或接受不同处理。
③自身对比，即将同一受试对象（实验或治疗）前后的结果进行比较。
④同一对象的两个部位给予不同处理。
⑵对配对资料的分析：一般用配对t 检验，其检验假设为：差值的总体均数为0即μd =0。
计算统计量的公式为：t=ns 0d d-，υ=n-1式中d 为差值的均数；s d 为差值的标准差；n 为对子数。
⑶关于自身对照（同体比较）的t 检验：①在医学研究中，我们常常对同一批患者治疗前后的某些生理、生化指标进行测量以观察疗效，对于这些资料可以按照配对t 检验。
医学统计学复习思考题及参考答案
预防医学第三篇复习思考题及参考答案第十三章医学统计学方法的基本概念和基本步骤1．举例说明总体与样本的关系。
总体是根据研究目的确定的同质的所有观察单位某项观察值（变量值）的集合。
例如研究某地2002年正常成人白细胞数，观察对象是该地2002年全部正常成人，观察单位是每个人，观察值是每人测得的白细胞数，则该地2002年全部正常成人的白细胞数就构成了一个总体；从总体中随机抽取部分观察单位其某项指标的实测值组成样本。
从上述的某地2002年正常成人中随机抽取150人，这150正常成人的白细胞数就是样本。
抽取样本的目的是用样本的信息推论总体特征。
2．简述3种变量类型的特征。
（1）数值变量的变量值是用定量方法测量的，表现为数值的大小，一般有计量单位；（2）无序分类变量的变量值是用定性方法得到的，表现为互不相容的类别或属性，但各类别间无程度上的差别，包括二项分类和多项分类；（3）有序分类变量的变量值也是用定性方法得到的，也表现为互不相容的类别或属性，但各类别之间有程度上的差别。
第十四章数值变量的统计描述1．均数、几何均数和中位数的适用范围是什么？（1）均数适用于描述对称分布，特别是正态分布的数值变量资料的平均水平；（2）几何均数适用于描述原始数据呈偏态分布，但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的数值变量资料的平均水平；（3）中位数适用于描述呈明显偏态分布（正偏态或负偏态），或分布情况不明，或分布的末端有不确切数值的数值变量资料的平均水平。
2．全距、四分位数间距、方差、标准差、变异系数各有何特点？（1）全距是一组观察值中最大值与最小值之差，计算简单，意义明了，但全距的不能反映组内其他观察值之间的离散情况，并且容易受个别特大值或特小值的影响，稳定性较差；（2）四分位数间距内包括了全部观察值的一半，可看作为中间一半观察值的全距，它比全距稳定，但仍未考虑每个观察值的离散度，它适用于描述偏态分布资料，特别是分布末端无确定数据资料的离散度；（3）方差是离均差平方和的均数，克服了全距和四分位数间距不能反映组内每个观察值离散度的缺点，但方差把观察值的原度量单位变成了平方单位，导致计算结果难于解释；（4）方差开方，即为标准差，它适宜于描述对称分布，特别是正态分布的数值变量资料的离散程度；（5）变异系数是标准差与均数之比，它适宜于描述度量单位不同的观察值的离散程度和度量单位相同但均数相差悬殊的观察值的离散程度。
统计推断与假设检验
统计推断与假设检验在统计学中，统计推断是指利用样本数据来对总体进行估计或进行假设检验的一种方法。
统计推断的基本思想是通过对样本数据的分析，得出对总体的结论。
而假设检验是统计推断的一种重要方法，它用于判断某个假设是否成立。
一、统计推断的基本概念统计推断分为点估计和区间估计两种方法。
点估计是通过样本数据来估计总体参数的值，常用的点估计方法有最大似然估计和矩估计等。
区间估计是通过对样本数据进行分析，得出总体参数的置信区间，以确定总体参数落在一定范围内的可能性大小。
二、假设检验的基本步骤假设检验是通过检验样本数据与某个假设的一致性来得出结论的方法。
假设检验的基本步骤包括提出原假设、选择显著性水平、计算检验统计量、确定拒绝域和做出结论。
原假设通常为无效或无差异的假设，备择假设则是我们希望证明的假设。
三、常用的假设检验方法1. 单样本均值检验单样本均值检验是用于检验总体均值是否等于某个给定值的方法。
其基本思想是比较样本均值和给定值之间的差异是否显著。
常用的检验方法有Z检验和T检验。
2. 两样本均值检验两样本均值检验用于检验两个总体均值是否相等。
常用的方法有独立样本T检验和配对样本T检验。
独立样本T检验适用于两个独立的样本，而配对样本T检验适用于两个相关样本。
3. 单样本比例检验单样本比例检验用于检验总体比例是否等于某个给定的值。
常用的方法有Z检验。
4. 两样本比例检验两样本比例检验用于检验两个总体比例是否相等。
常用的方法有独立样本比例检验和配对样本比例检验。
5. 卡方检验卡方检验是一种用于检验观察频数与理论频数是否存在显著差异的方法。
常用的方法有卡方拟合优度检验和卡方独立性检验。
四、统计推断与现实生活的应用统计推断在现实生活中有着广泛的应用。
例如，在医学研究中，可以利用统计推断的方法对药物的效果进行评估和比较；在市场调查中，可以通过假设检验方法判断广告是否对消费者产生了显著影响；在质量控制中，可以通过统计推断方法进行产品质量的监控等。
体育统计学简答
体育统计学简答简答单选判断1 事件包括:随机事件必然事件不可能事件2 概率的近似计算: P(A)=M/N3 如何在实际问题中确定总体和样本?总体和样本的关系?如果提高代表性?答:1 据概念(5名词解释) 2 包含,缩影,样本不完全等同于总体.样本对总体有一定代表性3 a严格按照随机抽样的原则进行抽样b 尽可能增大样本含量.样本数越多统计越准确4 常用的抽样方法:简单随机抽样机械随机抽样整群随机抽样分层随机抽样5 体育统计工作步骤:收集---整理-----分析6 样本统计量和统计参数之间的差异是由抽样误差造成的.7 平均数标准差及变异系数在体育研究中有哪些意义？（区别）答：样本平均数反映样本数据的整体水平，但是要结合标准差.标准差和变异系数反映样本数据的离散程度,对于运动成绩,表现为成绩的稳定性8 相对数在体育中的意义?(区别)答: 1可使原来不能直接相比的数量指标有可比性.2 是进行动态分析的重要依据9 动态分析在体育研究的意义?(应用)答:1 考察某些指标(如身体形态,素质等)发展变化的速度和规律2 预测事物发展的水平10 整台分布曲线的特点:1 为钟形曲线,在X轴上方 2 最高点在X=u 处(u是总体标准差)3 以x=u为对称轴,两边逐渐接近X轴4 随机变量X所有取值的概率之和为1.;即曲线下的面积为1. 5 总体的离散程度越大曲线越平缓.11 标准差百分,累进积分法,百分位数发的用途和优点是什么?答:1 标准百分用于正态分布及近似正态分布的资料上,能使不同计量单位的测量数据标准化,所以它适用于各种测量指标的比较和综合评价 2 累进积分法用于正态分布及近似正态分布的资料上,优点是运动水平越高,成绩上升一个单位的难度就越大,因此相应的得分也就越多 3 百分位数法可用于任何分布状态的资料上,(以分数反应某个运动成绩在集中的位置),优点通过位置,能了解某个成绩在集体中所处的位置,也能了解他的水平与集体水平的比较情况12 假设检验的目的:区分差异是由抽样误差引起的.(差异没有本质的区别.样本来自同一个总体)13 假设检验的基本原理:小概率事件 a=0.05显著水平a=0.01非常显著水平14 单侧检验与双侧检验:单侧检验只看差别不看方向.双侧不仅看差别还判断方向15 u检验与t检验的实用条件:主要看样本含量n>30 u检验 n<30为t检验16 t分布的特点:a 平均数位于中央曲线两侧关于y轴对称,曲线下总面积为1b t分布的曲线随自由度(根据n得出)的变化而变化c 当样本数n趋向于无穷大时,t分布曲线接近正态分布17 标准正态分布曲线的特点:a 最高点在x=0处b 以y轴为对称轴,两边逐渐接近x轴 c 其他特点都与正态分布曲线相同18 因素:试验所要考查的对象水平:因素在试验时所分的等级19 方差的意义: 方差和标准差一样,是描述数据离散程度的统计指标.20 方差的分析的基本思想(基本依据): a 如果u1 u2 u3之间没有差异,则三个样本之间的差异是抽样误差引起的,组内个体之间差异的大小和各组间个体差异的大小相近,即S间2/S内2≈1(无显著差异)b 如果u1 u2 u3之间有差异,则组间个体差异要比组内个体差异大的多,即 u不=u2不=u3 ,即 S间2/S内2>1(显著差异)21 变量之间的关系有两种，（函数关系和相关关系）有什么区别与联系？答区别：函数关系，对于某一变量的数值，都有另一个变量的确定值与之对应；相关关系，变量之间存在一定的关系，但不是确定的函数关系，变量之间这种有联系而又不确定的关系。
《医学统计概论》第7章卡方检验Chi-square test
(3) 当n＜40或有T＜1时，用Fisher’s exact probability。
7.2 配对四格表资料的χ2检验
配对设计包括：（1）同一批样品用两种不同的处理方法；（2）观察 对象根据配对条件配成对子，同一对子内不同的个体分别接受不同的处理； （3）在病因和危险因素的研究中，将病人和对照按配对条件配成对子， 研究是否存在某种病因或危险因素。
表7-1 两组降低颅内压有效率的比较（P137）
组别
试验组 对照组 合计
有效
99 75 174
无效
5 21 26
合计
104 96 200
有效率(%)
95.20 (p1) 78.13 (p2) 87.00 (pc)
实际频数A (actual frequency) 理论频数T (theoretical frequency)
,
1
因为有一格1＜T＜5，且n＞40时，所以应用连续性校
正χ2检验。
四、精确概率法(Fisher’s exact probability)
在无效假设成立的前提下且周边合计固定时，产生任意 一个四格表(i)的概率Pi 服从于超几何分布，其计算式为：
a b!c d !a c!b d !
Pi
a!b!c!d !n!
药物治疗组 164
18
182
外用膏药组 118
26
144
4.59
>0.0125 (NS)
合计
282
44
326
二、各实验组与同一对照组比 关键是检验水平的校正
'
2k 1
自学
7.6 双向有序分组资料的线性趋势检验
假设检验的基本思想和一般步骤
假设检验的基本思想和一般步骤
检验（hypothesis testing)是统计学中常用的一种方法，用于得出对某一性
质具有一定证据基础的结论。
它以假设检验为基础，将统计学原理用于科学研究，以检验一些假设或猜测是否可以被科学地接受。
检验的基本思想是找出统计数据中与原假设不相符合的内容，即在实践结果中
发现与假设不符的结果，证明我们的假设正确或错误。
然而，有时实践中的结果并不能完全证明或排除假设，这时候就要利用统计学方法来做检验，以定量分析参数的趋势，从而给出统计学上的结论。
一般的检验步骤主要分为以下几步：
1、确定必要的基础信息：需要采集一定样本数据，研究对象，所测参数及其
标准。
2、建立假设：根据大致了解的思路，建立正态分布假设，或者拟合度等参数，观察收敛性。
3、求事实统计量：计算有关参数，以显示差别程度。
4、计算置信水平：利用某个置信度，例如95%，用数值检验假设对比，验证
是否可能出现异常结果。
5、做出结论：根据检验的结果，得出假设的可行性。
从而，通过假设检验来检验假设，可以更加客观地得出结论，增强科学研究的
权威性，提高研究水平。
卫生统计学题库答案
单选题：1 D2 B 3E 4 C 5.B 6C 7E 8C 9B 10A11C 12E 13 C 14C 15 E 16C 17B 18B 19A 20E21D 22C 23B 24D 25D 26C 27B 28D 29B 30C31C 32D 33B 34A 35D 36B 37D 38C 39A 40B41D 42A 43D 44 A 45 A 46A 47 A 48 D 49 C 50 E51C 52A 53E 54C 55 B 56C 57 C 58B 59C 60A61A 62E 63C 64C 65 C 66 D 67 E 68C 69B 70B71D 72C 73E 74B 75D 76C 77E 78B 79D 80E81Ｄ82D 83D 84C 85C 86D 87C 88C 89C 90C91A 92D 93C 94E 95D 96D 97D 98A 99C 100A 101B 102D 103B 104A 105B 106C 107A 108C 109B 110A 111D 112D 113D 114D 115D 116E 117D 118D 119C 120B 121C 122E 123D 124A 125C 126C 127 A 128B 129A 130E 131E 132A 133E 134C 135C 136D 137C 138D 139B 140E 141A 142A 143 D 144C 145A 146E 147D 148E 149D 150C 151C 152E 153D 154B 155B 156C 157 B 158A 159D 160D多选题1 ABCD2 BCD3 ACD 4ABCD 5ABCD 6ACE 7ACD8A C D 9ADE 10AC 11BE 12ABDE 13DE 14 BDCE15AB 16ABCD 17 ABCE 18E 19AD 20 BE 21ABCD22ABCD 23BD 24CD 25CE 26ABCE 27ABE 28ADE29BCD 30CDE 31AE 32ABDE 33 CD简答题1. 欲研究广东省6 岁儿童的身高情况, 在广东省随机抽取了200 名6 岁儿童进行调查，以此为例说明同质、变异、总体与样本这几个概念。
第五章 假设检验
• 设“| X －μ0 |≥K”为小概率事件，若给定α （α为很小的正数），K可由下式确定，令 • P{| X －μ0 | ≥ K }＝α α为显著性水平 X 0 • T ~ t (n 1) t为检验统计量
s/ n
K X 0 于是， P{ X 0 K } P s/ n s/ n
K P{ X 0 K } P{ } s/ n s/ n P{T t (n 1)}
X 0
1- α
α
t α(n-1) 接受域 拒绝域
即t ≥t (n-1)时,拒绝H0,认为μ>μ0
类似地,检验-H0：μ≥μ0, H1：μ<μ0
P{T t (n 1)}
检验 小概率事件 发 生
提出原假设和备择假设
什么是原假设？(null hypothesis) 1. 待检验的假设，又称“0假设” 2. 研究者想收集证据予以反对的假设,或稳定、保守、 受到保护的经验看法 3. 总是有等号 , 或 4. 表示为 H0
– – –
H0： 某一数值 指定为 = 号，即 或 例如, H0： 250（克）
1、利用P 值进行决策
（1）单侧检验：若p值> ,不拒绝H0；若p值< , 拒绝H0。 （2）双侧检验：若p值> /2, 不拒绝H0；若p值< /2, 拒绝H0。 （在计算机软件中，通常只比较P同 的关系）
2、P 值检验法的优点
（1）结论对任何统计量均适用，不需要改变。 （2）在改变显著性水平时，无须重新计算p值。（ 临界值法需要重新 计算临界值。）
抽样分布
拒绝域
置信水平
1- 接受域
统计学知识点(完整)
基本统计方法第一章 概论1. 总体（Population ）：根据研究目的确定的同质对象的全体（集合）；样本（Sample ）：从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。
2. 参数（Parameter ）：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量（Statistic ）：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。
3. 统计资料分类：定量（计量）资料、定性（计数）资料、等级资料。
第二章 计量资料统计描述1. 集中趋势：均数（算术、几何）、中位数、众数2. 离散趋势：极差、四分位间距（QR =P 75-P 25）、标准差（或方差）、变异系数（CV ）3. 正态分布特征：①X 轴上方关于X =μ对称的钟形曲线；②X =μ时，f(X)取得最大值；③有两个参数，位置参数μ和形态参数σ；④曲线下面积为1，区间μ±σ的面积为68.27%，区间μ±1.96σ的面积为95.00%，区间μ±2.58σ的面积为99.00%。
4. 医学参考值范围的制定方法：正态近似法：/2X u S α±；百分位数法：P 2.5-P 97.5。
第三章 总体均数估计和假设检验1. 抽样误差（Sampling Error ）：由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
抽样误差不可避免，产生的根本原因是生物个体的变异性。
2. 均数的标准误（Standard error of Mean, SEM ）：样本均数的标准差，计算公式：/X σσ=3. 降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n ；②通过设计减少S 。
4. t 分布特征：①单峰分布，以0为中心，左右对称；②形态取决于自由度ν，ν越小，t 值越分散，t 分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③当ν逼近∞,X S 逼近X σ, t 分布逼近u 分布，故标准正态分布是t 分布的特例。
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引言
前一章中我们讨论了如何根据样本去得到总体分布中所含参数的 最优（优良）估计。
用参数估计方法得到的总体参数的优良估计值，去代替总体分 布的未知参数而得到的“总体”，与真的总体作比较，就要考察它
们 之间是否在统计意义上相拟合，尽管这种比较也只能在样本的基础 上进行。那么，怎样在样本的基础上做出一个有较大把握的结论， 就是统计假设检验问题。事实上，实际中很多统计问题都可以作为 统计假设检验问题予以解决。
53、、统显计著假性设假检要设验检对中验的：判是断只作性考出错虑误假犯有第设两一即类类：可错误。的概率的最简单的统计假设检验。
那么，临界域
简单地说• ，统计假这设种检验仅问涉题，及就到是要总在体原假分设布的备未选假知设参数中作的出统拒绝计哪假一个设接受称哪为一个：的参判数断。假设。
这样就可以做出等价的判断：当
•
这种不同于参数假设的统计假设称为：非参数假设。
– 例如：设某种蔬菜的农药残留量X 的分布函数为 F（x）,
– H 0 : F(x) {对数正态分布族} ； H1 : F(x) { 正态分布族} 都是 非参数假设。
• 从上面我们看到，一个统计假设是对总体分布状态的一种陈述。如果一个统计假设可完全 确定总体的分布，则称这种假设为：简单统计假设 或 简单假设。否则，称为：复合统计 假设 或 简称 复合假设。
是拒H绝1 的判断。 那么我们的检验“法则”是什么呢？
• 它应该是以定义在样本空间上的一个样本函数为依据所构成的一个“准则”。一
那第么二， 类为错什误么：能受做假旦出、样拒受绝伪本错观误测。的值决定确呢定？后，我们就可以根据这个“准则”作出：“拒H绝0 ”，还是 H 1
简单地说，统计假“设拒检验绝问题，的就”是判要在断原。假设 备选假设 中作出拒绝哪一个接受哪一个的判断。