六 假设检验的基本原理与t检验
假设检验的基本原理与方法

假设检验的基本原理与方法假设检验是统计学中常用的一种方法,用于对统计数据的差异或相关性进行验证。
它的基本原理是基于对一个或多个假设陈述的推断,通过根据样本数据的统计指标与理论推断值之间的比较来确定样本数据是否与所建立的假设一致。
本文将介绍假设检验的基本原理与方法,帮助读者更好地理解和应用这一重要的统计工具。
一、假设检验的基本原理假设检验的基本原理建立在两个互补的假设上,即零假设(H0)和备择假设(H1或Ha)。
零假设通常是研究中的默认假设,认为样本数据没有变化或差异。
备择假设是零假设的反面,通常是研究者要验证或证实的假设。
在假设检验中,我们通过对样本数据进行统计分析来得到样本的统计指标,比如平均值、标准差等。
然后,通过计算得到的统计指标与理论推断值进行比较,从而确定样本数据是否与所建立的假设一致。
如果两者之间差异显著,则拒绝零假设,接受备择假设;否则,无法拒绝零假设。
二、假设检验的基本步骤假设检验通常包括以下几个基本步骤:1.确定假设:在进行假设检验之前,需要明确研究对象和变量,进而确定零假设和备择假设。
零假设通常是指样本数据没有变化或差异,备择假设则是拟验证或证实的假设。
2.选择显著性水平:显著性水平(α)是在假设检验中控制错误率的重要参数,通常取0.05或0.01。
它代表了犯第一类错误(拒绝真实的零假设)的概率。
3.计算统计量:根据所选择的统计检验方法,计算得到样本数据的统计指标,如平均值、标准差、相关系数等。
4.确定拒绝域:根据显著性水平,确定拒绝域的边界值。
如果计算得到的统计量落在拒绝域内,则拒绝零假设;否则,无法拒绝零假设。
5.进行推断:在确定拒绝或接受零假设后,进行相应的推断。
如果拒绝零假设,则认为样本数据与备择假设一致;否则,认为样本数据与零假设一致。
三、常用的假设检验方法假设检验方法根据研究对象和变量的不同,有多种不同的方法可供选择。
以下是一些常用的假设检验方法:1.单样本 t 检验:用于研究一个样本均值是否与理论推断值相等。
6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 选择检验方法并计算统计量: 型和统计推断的目的要求选用不同的检验方法。 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, 确定P 值是指由H 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。 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, 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 查出P值。
H0:µ = µ0
t= s
H1 : µ ≠ µ0 (单侧µ > µ0或µ < µ0 )
n ~ t(ν ), ν = n − 1
X − µ0
二、配对设计资料的t检验 配对设计资料的t 配对设计是研究者为了控制可能存在的主要非处理因素而 采用的一种试验设计方法。 采用的一种试验设计方法。 形式: 形式:1、将受试对象配成特征相近的对子,同对的两个受试 将受试对象配成特征相近的对子, 对象随机分别接受不同处理; 对象随机分别接受不同处理; 2、同一样品分成两份,随机分别接受不同处理(或测量); 同一样品分成两份,随机分别接受不同处理(或测量); 3、同一受试对象处理前后,数据作对比。 同一受试对象处理前后,数据作对比。
单双侧的确定一是根据专业知识, 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; 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 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。 为双侧检验较为稳妥,故较为常用。
已知: 已知:µ0 = 14.1 X = 14.3 s = 5.08 n = 36
06.假设检验基础

个统计量落入区域 拒绝域 是个小概率事件。
如果该统计量的实测值落入拒绝域,也就是说,
H0 成立下的小概率事件发生了,那么就认为H0
不可信而否定它。否则我们就不能否定H0 (只
好接受它).
假设检验的基本步骤:
1. 建立检验假设,确定检验水准;
H0:零假设、无效假设。是与研究假设有关的、被推断特 征某种确定的关系; H1:备择假设、对立假设。是被推断总体特征的另一种关 系或状况,与H0既有联系又互相对立。 检验水准,将小概率事件具体化,即规定概率不超过 就是小概率。
应用条件:差值服从正态分布!
假设检验的步骤
1. 建立检验假设,确定检验水准;
H 0 : d 0, H 1 : d 0,
0.05(双侧)
2. 计算统计量;
d 0 ~ t , n 1 Sd n
t
X 0 X 0 t , n 1 SX S n
假设检验
——通过对假设作出取舍抉择来达到解决问题的目的
A.东北某县儿童囱门闭和月龄的总体均数与北方一般儿
童的均数相等无差异假设、零假设 H0(null hypothesis)
B.东北某县儿童囱门闭和月龄的总体均数与北方一般儿
童的均数不相等对立假设、备择假设H1(alternative
hypothesis)
单样本t检验
One sample t-test
试验设计
一组样本均数(代表未知总体均数)与已知总 体均数(一般为理论值、标准值或经过大量
观察所得稳定值等)的比较。
X 0 X 0 t , n 1 SX S n
应用条件:样本来自正态分布的总体 且为随机样本!
例:根据大量调查,已知健康成年男子的脉
第6章-假设检验课件

3. 第Ⅰ类错误(错误)
原假设为正确时拒绝原假设
第Ⅰ类错误的概率记为,被称为显著性水平
2. 第Ⅱ类错误(错误)
原假设为错误时未拒绝原假设
第Ⅱ类错误的概率记为
6 - 17
2008年8月
统计学
STATISTICS (第三版)
两类错误的关系
和的关系就像 翘翘板,小就 大, 大就小
你不能同时减 少两类错误!
➢ 我们应该放弃“正常人的平均体温是37oC”这个 共识吗?本章的内容就将提供一套标准统计程序 来检验这样的观点
6-4
2008年8月
第 6 章 假设检验
6.1 假设检验的基本原理
6.1.1 怎样提出假设? 6.1.2 怎样做出决策? 6.1.3 怎样表述决策结果?
6.1 假设检验的基本原理 6.1.1 怎样提出假设?
H1 : 某一数值 H1 : 某一数值 H1 : <某一数值
6 - 10
2008年8月
统计学
STATISTICS (第三版)
双侧检验与单侧检验
1. 备择假设没有特定的方向性,并含有符号 “”的假设检验,称为双侧检验或双尾 检验(two-tailed test)
2. 备择假设具有特定的方向性,并含有符号 “>”或“<”的假设检验,称为单侧检验或 单尾检验(one-tailed test)
2. 当不拒绝原假设时,我们称样本结果是统 计上不显著的
6 - 32
2008年8月
第 6 章 假设检验
6.2 一个总体参数的检验
6.2.1 总体均值的检验 6.2.2 总体比例的检验 6.2.3 总体方差的检验
统计学
STATISTICS (第三版)
t检验的原理

t检验的原理t检验是统计学中一种常用的假设检验方法,用于检验样本均值是否与总体均值有显著差异。
t检验的原理是基于样本均值与总体均值之间的差异,以及样本大小和样本标准差的影响。
本文将详细介绍t检验的原理,包括t检验的基本概念、t检验的类型、t检验的假设检验过程、t检验的统计推断及t检验的应用。
一、t检验的基本概念t检验是一种比较两个样本均值是否有显著差异的方法,它的基本概念包括:1. 样本均值:样本中所有数据的平均值,用于代表样本的中心位置。
2. 总体均值:总体中所有数据的平均值,用于代表总体的中心位置。
3. 样本标准差:样本中所有数据离均值的距离的平均值,用于表示样本的离散程度。
4. 样本大小:样本中数据的个数,用于表示样本的大小。
5. t值:用于比较两个样本均值之间的差异,计算公式为:t = (样本均值1 - 样本均值2) / (标准误差)其中,标准误差为:标准误差 = 样本标准差 / √样本大小二、t检验的类型t检验根据样本的数量、总体是否已知、样本是否独立等不同情况,可以分为以下几种类型:1. 单样本t检验:用于检验单个样本均值是否与总体均值有显著差异。
2. 独立样本t检验:用于检验两个独立样本均值是否有显著差异。
3. 配对样本t检验:用于检验两个配对样本均值是否有显著差异,如同一组人在不同时间点的得分情况。
4. 单侧t检验和双侧t检验:用于检验样本均值是否大于或小于总体均值,或者是否有显著差异。
三、t检验的假设检验过程t检验的假设检验过程包括以下几个步骤:1. 提出假设:根据研究问题提出原假设和备择假设。
2. 确定显著性水平:根据实际情况确定显著性水平,通常为0.05或0.01。
3. 计算t值:根据样本数据和公式计算t值。
4. 计算自由度:根据样本大小计算自由度。
5. 查表得到临界值:根据自由度和显著性水平查表得到临界值。
6. 判断是否拒绝原假设:如果计算得到的t值大于临界值,则拒绝原假设;否则不拒绝原假设。
第6章 假设检验

2
2
n2 7.5 2 / 120 6.3 2 / 153 0.8533
u
X1 X 2 s X1X 2
139.9 143.7 0.8533
4.4353 u 0.05 2.58
P<0.01,差别有统计学意义,可认为该市1993年12岁男童平均身高比1973年高。
假设检验应注意的问题
t 检 验
样本均数与总体均数的比较
目的:推断该样本是否来自某已知总体; 样本均数代表的总体均数与0是否相等。
总体均数0一般为理论值、标准值或经大量观察所得并为人们接
受的公认值、习惯值。
解决思路:
区间估计
判断样本信息估计的总体均数之可信区间是否覆盖已知的 总体均数0 ?若不覆盖,则可推断该样本并非来自已知均 数的总体。
样本信息不支持H0,便拒绝之并接受H1,否则不拒绝H0 。
假设检验的基本步骤
建立假设 确定检验水准 计算检验统计量 计算概率P 结论
当P≤ 时,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义。
当P> 时,不拒绝H0,差别尚无统计学意义。
不论,拒绝拒绝H0,还是不拒绝H0都可能范错误。
同?
μ0 =132(g/L)
n=25
? =
μ
X 150 ( g / L) S 16.5( g / L)
已知总体
未知总体
目的:推断病人的平均血红蛋白(未知总体均
数)与正常女性的平均血红蛋白(已知总体均
数0)间有无差别
μ =μ0 ?
X 0 150 132 18
手头样本对应的未知总体均数 μ等于已知总体均数μ0,
统计学中的假设检验如何验证研究假设

统计学中的假设检验如何验证研究假设统计学中的假设检验是一种经典的方法,用于验证研究假设的真实性与否。
通过对样本数据进行分析和比较,假设检验可以帮助研究人员判断所提出的研究假设是否得到支持或拒绝。
本文将详细介绍假设检验的基本原理、步骤以及常见的统计检验方法。
一、假设检验的基本原理假设检验的基本原理是基于一个核心的思想,即通过对样本数据的分析来推断总体参数的真实情况。
假设检验中有两个假设,即零假设(H0)和备择假设(H1),分别代表了对研究假设的否定和肯定观点。
通过对样本数据的统计推断,我们可以对零假设进行拒绝或接受的判断,从而得出对研究假设的验证结论。
二、假设检验的步骤假设检验通常包括以下几个步骤:1. 确定研究假设:明确研究中所涉及的问题,并提出相应的研究假设。
2. 建立零假设和备择假设:根据研究问题,明确零假设和备择假设的表述。
3. 选择适当的统计检验方法:根据研究设计和数据类型,选择适当的假设检验方法。
4. 收集并整理样本数据:根据研究设计,收集相应的样本数据,并进行数据整理和清洗。
5. 计算统计检验量:根据所选择的检验方法,计算相应的统计检验量。
6. 确定显著性水平:设定显著性水平,通常为0.05或0.01,作为拒绝零假设的标准。
7. 进行统计判断:根据计算得到的统计检验量和显著性水平,判断是否拒绝零假设。
8. 得出结论:根据统计判断结果,对研究假设给出支持或拒绝的结论。
三、常见的统计检验方法根据不同的研究设计和数据类型,统计学中有多种不同的假设检验方法,常见的包括:1. 单样本t 检验:用于比较一个样本的平均值是否等于给定的常数。
2. 独立样本 t 检验:用于比较两个独立样本的平均值是否有显著差异。
3. 配对样本 t 检验:用于比较同一组样本的两个相关观察值之间的差异是否有统计学意义。
4. 卡方检验:用于比较两个或多个分类变量之间是否存在显著关联性。
5. 方差分析(ANOVA):用于比较三个或三个以上组别的平均值是否有统计学意义。
第五章t检验

样本均数与总体均数的比较
▪ 建立检验假设,确定检验水准 H0: = 0 H1: ≠ 0 =0.05
相等
一、单样本t检验 one sample t-test
▪ 即样本均数代表的未知总体均数和已知 总体均数0(一般为理论值、标准值或 经过大量观察所得的稳定值等)的比较。 这时检验统计量的计算在H0成立的前提 条件下计算。
t
X
S X
X 0 ,
S/ n
n -1
one sample t-test
已知总体
未知总体
X=136.0g/L S= 6.0g/L n=280
出现差别的两种可能:
▪总体均数不同,故样本均数有差别 ▪总体均数相同,差别仅仅是由于抽样误差 造成的
怎样判断属于哪一种可能? 先计算一个统计量,如t值,然后根据相 应的概率做判断。
一、假设检验的基本原理
样本均数与已知总体均数不等,原因? (1) ≠ 0,两总体均数不等 (2)= 0 ,抽样误差所致 这种不等,有多大的可能性由抽样误差造成?如果抽样误差
一般认为双侧检验较保守和稳妥,尤其是多样 本。
▪ 研究者想知道是否有一方较高,则采用单侧 检验(one-side test)。
从专业知识判断知:一结果不可能低于另一结 果,拟用单侧检验。
▪ 一般认为双侧检验稳妥,故常用。
确定检验水准, size of a test,
▪ 过去称显著性水平(significance level)
- 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)。
假设检验的基本原理与t检验
■ 样本均数与总体均数的比较
目的:推断样本所代表的未知总体均数μ与已知总体均数μ0是否相等。 小样本t检验法:
t
|
X
0
|
|
X
0
| ,
n1
SX
Sn
t检验的适用条件:样本来自正态总体或近似正态总体;
若不符合条件可考虑用非参数方法(秩和检验法)
假设检验的基本原理与t检验
假设检验的基本原理与t检验
■ 样本均数与总体均数的比较:
大样本u检验法:
假设检验的基本原理与t检验
■ 配对t检验:
配对样本(paired sample)是指两个样本中的观察对象由于存在某种联系 或具有某些相近的重要特征而结成对子(matching),每对中的两个个体随 机分配接受两种不同的处理。
本例: t t0.05(24) p 0.05
②当P>α时,表示在H0成立的条件下 ,出现等于及大于现有统计量的概率 不是小概率,现有样本信息还不能拒 绝H0,结论为按所取检验水准不拒绝 H0,即差异无统计意义,如例3.3 尚 不能认为两总体脉搏均数有差别。
结论为按所取检验水准不拒绝H0,即差异无统计意义,尚不能认为两总体脉搏均数有 差别。
方法,可得到不同的统计量,如t 值和u值。各检验方法都有其应用条 件。选择时,须根据研究目的、设计类型、资料类型及其分布特征等 选用适当的统计检验方法,并计算出相应的检验统计量。例如,本例 为样本均数与总体均数比较,样本是随机抽取的,变量值为数值变量
资料,样本含量较小,且总体标准差未知,因而选t 用单样本检验。
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
2. 选定检验方法和计算统计量
X~N(72, σ2)
X 0
SX
~ t 24
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
2. 选定检验方法和计算统计量
t X 0 74.2 72 1.692
SX
6.5 / 25
假设检验的基本原理与t检验
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
例 根据大量调查,已知健康成年男子脉搏的均数为72次/分钟,某医生 在一山区随机测量了25名健康成年男子脉搏数,求得其均数为74.2次/分 钟,标准差为6.5次/分钟,能否认为该山区成年男子的脉搏数与一般健康 成年男子的脉搏数不同? 1.建立检验假设 确定检验水准 一种是无效假设(null hypothesis),符号为H0; 一种是备择假设(alternative hypothesis)符号为H1。
S12 (n1
1)
S
2 2
(n2
1) ( 1
1
)
n1 n2 2
n1 n2
n1 n2 2
适用条件:① 两样本均数均来自正态分布总体;②两总体方差相等(方差齐)
若有一条以上不符合:① 采用适当的变量变换方法,使其达到上述条件; ②若变量变换后仍不满足条件,则用非参数检验法(秩和检验)。
假设检验的基本原理与t检验
假设检验的基本原理与t检验
School of public health Shandong University
假设检验的基本原理与t检验
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
二十世纪二、三十年代 Neyman和Pearson建立了 统计假设检验问题的数 学模型。
假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significance test),是统 计推断的两个重要内容之一。假设检验的方法很多,如t检验、u检验、方 差分析、 2 检验、秩和检验、…;应用时,需根据研究目的、设计方法、 资料类型及其分布特征等选用。
假设检验的基本原理与t检验
■ 配对t检验:
对于配对样本数据,应该首先计算出各对差值的均数。当两种处理结果 无差别或某种处理不起作用时,理论上差值的总体均数应该为0,故可将 配对样本资料的假设检验视为样本均数与总体均数=0的比较,所用方法
为配对t检验(paired t-test)
t d d d 0
假设检验的基本原理与t检验
■ 配对t检验:
假设检验的基本原理与t检验
■ 配对t检验:
例4.4 有12名志愿受试者服用某减肥药,服药前和服药一个疗程后各测量 一次体重(kg),数据如表4-2所示。试判断此减肥药是否有效。
假设检验的基本原理与t检验
■ 配对t检验:
假设检验的基本原理与t检验
■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较:
完全随机设计(completely random design) :把受试对象完全随机分 为两组,分别给予不同处理,然后比较独立的两组样本均数。各组对象 数不必严格相同。
目的:比较两总体均数是否相同。 小样本t检验法:
t X1 X2 s X1X2
X1 X2
S
2 c
(
1 n1
1 n2
)
X1 X2
正态性检验常用的方法
图示法:P-P图或Q-Q图 矩法: 检验偏度系数和峰度系数 W检验(Shapiro-Wilk检验) D检验( Kolmogorov-Smirnov检验) 频数分布拟合优度的2检验
第五节 两个方差的齐性检验
两个方差的齐性检验用于推断两样本方差 s12 和s22所
分别代表的总体方差 12和22是否相等。当s12 和s22
? 若两总体方差不等(
2 1
2),
2
若变量变换后总体方差齐性 可采用t 检验(如两样本几何均数的t 检验,就是将原 始数据取对数后进行t 检验);
分别代表的总体方差相等时称两样本方差齐;反之,
当s12 和s22 分别代表的总体方差不等时称两样本方差 不齐。
两样本的t检验要求两样本来自方差相等的总体,即方 差齐。因此,在两样本t检验时,需先进行两个方差的
齐性检验。
两样本方差齐性检验方法
F 检验:
F
s12 s22
v1 n1 1 v 2 n2 1
■ 样本均数与总体均数的比较:
小样本t检验法: 例 经产科大量调查得知某市婴儿体重均数为3.30kg,今随机测得35 名难产儿平均出生体重为3.42kg,标准差为0.40kg。问该市难产儿出 生体重与一般婴儿是否不同?
假设检验的基本原理与t检验
■ 样本均数与总体均数的比较:
小样本t检验法:
如果有理由认为难产儿出生体重的总体均数 一定 大于一般 婴儿则可用单侧检验(one-sided ),即:
医学研究中常见的配对样本:
①配成对子的两个个体分别给予两种不同的处理(如把同窝、同 性别和体重相近的动物配成一对;把同性别、同病情和年龄相近 的病人配成一对等);
②同一个体同时分别接受两种不同处理(如同一动物的左右两侧 神经、同一份标本分成两部分);
③同一个体自身前后的比较(如高血压患者治疗前后的舒张压比 较、肝炎患者治疗前后的转氨酶比较等)。
s dsd / nv n 1适用条件:要求差值的总体分布为正态分布,即差数来自正态分布总体。 不符合条件时,可考虑用非参数检验(配对符号秩和检验法)
假设检验的基本原理与t检验
■ 配对t检验:
例4.3 将20只按体重、月龄及性别配对的大白鼠随机分入甲、乙2组,甲 组给正常饲料,乙组饲料缺乏维生素E。10天后测定大白鼠肝脏的维生素A 含量(IU/g),结果如下。问2组大白鼠肝脏维生素A含量是否有差别?
u X1 X2
X1 X2
s X1 X 2
s12
/
n1
s
2 2
/
n2
例4.8 某医师欲比较某地工人和农民全血胆碱脂酶活力,检测工人143名 ,均数3.52μmol/L,标准差为0.49μmol/L;检测农民156名,均数 3.36μmol/L,标准差为0.53μmol/L。问该地工人与农民全血胆碱脂酶活 力有无差别?
H0: 0 H1:
0.05
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
双侧检验 单侧检验
目的
是否 0
是否 0 是否 0
H0
0
0 0
H1
0
0 0
检验水准亦称显著性水准(significance level),符号为 ,是判
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
3.确定概率P值作出结论
①当P≤α时,表示在H0成立的条件下 ,出现等于及大于现有统计量的概率 是小概率,根据小概率事件原理,现 有样本信息不支持H0,因而拒绝H0, 结论为按所取检验水准拒绝H0,接受 H1,即差异有统计学意义,如例3.3 可认为两总体脉搏均数有差别;
■ 假设检验的基本原理
3. 确定P值,作出结论
t X 0 74.2 72 1.692
SX
6.5 / 25
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
3.确定概率P值作出结论
t X 0 74.2 72 1.692
SX
6.5 / 25
P值是指在H0所规定的总体中作随机 抽样,获得等于及大于(或小于) 现有统计量t值的概率。
假设检验的基本原理与t检验
■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较:
两大样本均数的u检验(two-sample -test for independent samples):
第四节 正态性检验
正态性检验(test of normality)是推断资料是 否服从正态分布,或样本是否来自正态分布总体的方 法。
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
假设检验的基本原理与t检验
■ 假设检验的基本原理
反证法: