笔记：预防专业流行病学七版102页表5差值T检验
第四节 t检验
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1.建立检验假设，确定检验水准（选用单侧或双侧检验） （1）无效假设又称零假设，记为 H0； （2）备择假设又称对立假设，记为 H1。
对于检验假设，须注意：
① 检验假设是针对总体而言，而不是针对样本； ② H0 和 H1 是相互联系，对立的假设，后面的结论是 根据 H0 和 H1 作出的，因此两者不是可有可无，而是 缺一不可；
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假设检验基本思想及步骤
假设检验过去称显著性检验。它是利
用小概率反证法思想，从问题的对立面 (H0)出发间接判断要解决的问题(H1)是否 成立。然后在H0成立的条件下计算检验 统计量，最后获得P值来判断。
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• 例3-5 某医生测量了36名从事铅作业男性工 人的血红蛋白含量，算得其均数为 130.83g/L，标准差为25.74g/L。问从事铅作 业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男 性平均值140g/L？ • 130.83g/L ≠140g/L • 原因： 1.可能是总体均数不同 • 2.是抽样造成的
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表 3-4 试验组和对照组空腹血糖下降值(mmol/L) 试验组 X1 -0.70 -5.60 2.00 2.80 0.70 3.50 4.00 5.80 7.10 -0.50 (n1 =20) 对照组 X2 (n2 =20) 2.50 3.70 6.00 -1.60 1.70 3.00 0.40 4.50 4.60 2.50 6.00 -1.40 6.50 5.00 5.20 0.80 0.20 0.60 3.40 6.60 -1.10 3.80 2.00 1.60 2.00 2.20 1.20 3.10 1.70 -2.00
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(1)建立检验假设，确定检验水准
H0：d＝0，即两种方法的测定结果相同 H1：d≠0，即两种方法的测定结果不同
流行病学 第7章 筛检试验和诊断试验ppt课件
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一、真实性（validity）
真实性又称准确性（accuracy），它是指测定值与 实际值符合的程度，是指将病人和正常人正确区分开 的能力。
在筛检试验的评价中，真实性是指待评价筛检试验 的测量结果与“金标准”测量结果的吻合程度。在实 施一项筛检或诊断试验时，受检人群将出现如下表所 示的真阳性、假阳性、真阴性、假阴性四种情况，据
减少高血压和冠心病的发生。
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3、研究疾病的自然史：
临床所见仅是疾病发展到具有临床症状或体征阶段 的表现，而疾病自然史则包括临床前期、临床期及临 床后期各阶段的疾病发展过程。因此，若需了解疾病 自然史的全过程，必需进行疾病筛检。
4、开展流行病学监测：
监测包括临床疾病、隐性感染及病原学监测等，隐 性感染监测则有赖于定期对人群进行筛检。
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（三）、对诊断试验进行评价的重要性
诊断试验是临床实践中不可缺少的重要组成部分。 随着科学进步，尤其是高新技术的发展，新的诊断技 术层出不穷，同时已有的诊断方法也不可能尽善尽美 也需要不断的完善。正确应用和评价这些诊断试验不 但能提高临床诊断的效率和水平，对疾病的准确、合 理的治疗也能提供有力的依据。
此可计算出一系列评价真实性的指标。
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35
筛检试验评价资料整理表
筛检试验
金标准
病例
非病例
合计
阳性或异常
真阳性A
假阳性B
A+B
阴性或正常
假阴性C
真阴性D
C+D
合计
A+C
B+D
N
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１．灵敏度
灵敏度（sensitivity，Sen）又称敏感度，是指按“金 标准”确诊的病人中筛检试验阳性或异常人数所占的比例。
差异显著性检验t检验课件
t检验的基本假设
正态分布
t检验的前提假设是数据服从正态分布，因为正态分布是统计学中常用的连续型 概率分布之一。如果数据不服从正态分布，t检验的结果可能会受到偏差。
方差齐性
在进行t检验之前，需要确保两组数据的方差齐性，即两组数据的离散程度相近。 如果方差不齐，t检验的结果可能会受到影响。
ห้องสมุดไป่ตู้
02 t检验的步骤与操作
t检验的实施步骤
01
02
03
确定检验假设
根据研究目的确定检验假 设，包括原假设和备择假 设。
计算t值
根据样本数据计算t值，使 用适当的自由度和统计软 件进行计算。
解读t值
根据t值和临界值判断差异 显著性，得出结论。
t检验的结果解读
差异显著性判断
根据t值和p值判断两组数据之间是否 存在显著差异。
结果解释
例如，某品牌推出两款手机，研究人员通 过配对样本的t检验来比较这两款手机在 用户使用体验上的差异是否显著。
THANKS
在满足一定条件下，卡 方检验的精确度高于t检 验。
05 t检验的案例分析
单一样本的t检验案例
总结词
单一样本的t检验用于检验一个样本的平均值与已知的或假设的常数之间的差异是否显著。
详细描述
例如，某品牌新款手机的电池寿命为24小时，研究人员想通过单一样本的t检验来检验实际使用中的电池寿命是 否与标称值相符。
t检验的应用场景
比较两组独立样本的均值差异
当需要比较两组独立样本的均值是否存在显著差异时，可以使用t检验。例如， 比较不同年龄组的身高均值是否存在显著差异。
比较实验组与对照组的均值差异
在实验设计中，比较实验组和对照组的均值是否存在显著差异是常见的应用场 景。例如，比较不同药物治疗组与对照组的疗效均值是否存在显著差异。
流行病学数据的分析处理方法 ppt课件
Wilcoxon符号秩 和检验 （配对
设计差值的符号 检验）
Spearma n相关系 数
生存 生存分 时间 析
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ppt课件
不同流行病学研究类型的数据分析方法
一、描述性研究 （一）现况研究
分布描述：患病率、危险因素流行率、数值变量分布 探讨因素：相关回归分析、Χ2检验、t检验、方差分析、多因
应变量是在自变量作用下产生反应的变量
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ppt课件
意义
有助于选择拟研究的变量：对调查表的设计具有指导 作用
可以指导数据分析方法的选择：
因变量是分类变量：采用2检验，logistic回归分 析等。
因变量是数值变量：采用t检验、方差分析，协 方差分析、多元回归等 。
有助于模型的建立 ：应变量（ y ）放在模型的左侧， 因变量（x ）放在模型的右侧。
流行病学数据的分析处理方法
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ppt课件
流行病学数据分析前的准备工作
一、原始数据的检查
在数据分析前需要对原始的流行病学调查研究数据进行一 次审查，发现可能存在的错误、遗漏的研究变量取值和其他问 题，并采取相应的措施进行处理。
若在调查表中发现有缺失的数据，可以通过电话再次询问 研究对象、查阅有关的记录、应用储存的血液标本重新检 测或再次取样等措施进行补充。
分层OR 分级OR→剂量反应 (趋势Χ 2检验 )
混杂与效应修饰分析
混杂与效应修饰分析
图3. 病例对照研究数据的分析程序
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ppt课件
（二）队列研究
队列研究数据 人时、发病密度/累积发病率 粗RR、AR、AR%、PAR及PAR%
分层RR、AR、AR%、PAR、PAR% 分级RR、AR、AR%、PAR、PAR
七年制医学课件流行病学5病例对照研究(1)
分析步骤及计算公式：
①判断有无关联
x2=(ad-bc)2n/(a+b)(b+d)(c+d)(a+c)
②估计关联强度
OR=ad/bc ＊OR假设检验
③总体OR的可信区间
a.Woolf自然对数转换法
Var(lnOR)=1/a+1/b+1/c+1/d
求其反自然对数即得出。
b.Miettnen法
可信区间不包括1.0，可认为该OR值在0.05或 0.01水平上有显著性。
N = ——————————————— ( p1 – p2 )2
式中：p1为对照组的暴露率 q1=1- p1 p2为病例组的暴露率 q2=1- p2
p = (p1 + p2) / 2 q= 1-p 另： p2 = OR×p1 / (1- p1 + OR×p1)
（三）暴露资料的收集
在病例对照研究中，主要靠询问调查对象、填写调查 表来收集信息资料，有时需辅以查阅档案、采集样品进行化 验或实地查看加以记录等手段。无论用什么方式和手段收集 资料，都应实行质量控制，以保证调查质量，如抽取一定比 例样本作二次调查，然后进行一致性分析。对欲调查的暴露 因素应有明确的定义，尽量进行量化或分级。
>=40岁
服OC
未服 OC
合计
18 88 106
7 95 102
25 183 208
OR1=2.80
OR2=2.78
表5-10 年龄与OC的关系
＜40岁 ＞＝40岁
OC
17
7
对照
59
95
OR=3.91, X2=8.89 ，说明年龄与口服避孕药也有联系。
表5-1１ 年龄与MI的关系
流行病学重点总结流行病学笔记（期末考研复试）
流⾏病学重点总结流⾏病学笔记（期末考研复试）流⾏病学笔记——2012级临床五年五班整理第⼀章绪论流⾏病学（Epidemiology ）——是研究疾病和健康状态在⼈群中的分布及其影响因素，以及和评价预防、控制和消灭疾病及促进健康的策略与措施的科学。
研究内容三个层次——疾病、伤害、健康状态研究任务三个阶段——揭⽰现象、找出原因、提供措施⼯作深度三个范畴——描述性研究、分析性研究、实验性研究流⾏病学学科三⼤要素——原理、⽅法、应⽤研究⽅法三种基本⽅法——观察法、实验法、理论法流⾏病学基本原理疾病与健康在⼈群中分布原理、疾病发病过程、⼈与环境关系、病因论、病因推断原则、疾病防治原则和策略、疾病发展的数学模型等流⾏病学实际应⽤疾病预防和健康促进、疾病的监测、疾病病因和危险因素的研究、疾病的⾃然史、疾病防制的效果评价流⾏病学的研究⽅法流⾏病学特征群体的特征、对⽐的特征、概率论和数理统计学的特征、社会医学的特征预防为主的特征、发展的特征第⼆章疾病的分布Distribution of Disease第⼀节疾病频率的测量指标1、率和⽐率rate ——在某⼀确定⼈群中某事件发⽣的频率K ＝100％，1000％…..⽐ratio ——两个数相除所得的值，表⽰分⼦和分母之间的数量关系⽐例proportion ——表⽰同⼀事物局部与总体之间数量上的⽐值，分⼦和分母单位相K数可能发⽣该现象的总⼈某现象实际发⽣的例数率＝％）（或⼄指标甲指标⽐＝100?同，⽽且分⼦包含于分母之中。
2、发病指标——发病率(incidence rate)、罹患率(attack rate)、患病率(prevalence rate)感染率(infection rate)、续发率(secondary attack rate,SAR)发病率(incidence rate)罹患率(attack rate) 发病率局限范围、短时间(⽇、周、旬、⽉)内的发病率适⽤于局部地区疾病爆发患病率(prevalence rate)影响患病率升⾼、降低的因素发病率与患病率的关系患病率＝发病率×病程通常以年表⽰?新发/初次诊断?⼀⼈多次发病可能会发⽣该病的⼈群该时期内平均⼈⼝不可能发病?相当于⼀个时间断⾯,⼀般不超过1个⽉＝开始时点上的患病率+该期间内发病率患病率升⾼新病例增加?未治愈者寿命延长?病程延长?病例迁⼊?健康者迁出?易感者迁⼊?诊断⽔平提⾼?报告率提⾼患病率降低?新病例减少?病死率增⾼?病程缩短?病例迁出?健康者迁⼊?治愈率提⾼感染率(infectionrate)续发率(secondary attackrate)续发病例(⼆代病例)——在⼀个集体中第⼀个病例发⽣后，在该病最短与最长潜伏期之间受其传染⽽发⽣的病例应⽤发病率:可⽤于病因学探讨和防治措施的评价罹患率:适⽤于疾病爆发流⾏的情况患病率:可⽤来表⽰于病程较长的慢性病的发⽣或流⾏情况感染率:可⽤于传染病或寄⽣⾍病的感染情况续发率:可⽤于分析传染病流⾏因素及防疫措施的效果死亡指标——死亡率(mortality rate)、病死率(fatality rate)、⽣存率(survival rate)死亡率(mortalityrate)病死率(fatalityrate)⽣存率(survival rate) 扣除原发病例不是因为原发病例⽽感染的患者粗死亡率死亡专率通常为“1年”与分⼦应该是相对应（时间、地域、⼈⼝特征等）的⼈⼝通常为“1年”累积死亡率(cumulative mortality rate)应⽤死亡率:可反映⼈群的健康状况和卫⽣保健⼯作⽔平病死率:通常多⽤于急性传染病，较少⽤于慢性病⽣存率:反映疾病对⽣命的危害程度或评价某些治疗的远期疗效3、残疾失能指标——病残率、潜在减寿年数(PYLL)、伤残调整寿命年(DALY)病残率潜在减寿年数(potential years of life lost,PYLL)在考虑死亡数量的基础上，以期望寿命为基准，进⼀步衡量死亡造成的寿命损失，强调了早亡对健康的损害。
第七实验流行病学课件
06 第 七 实 验 流 行 病 学 实 践 应 用
01
添加章节标题
02
流行病学概述
流行病学的定义与意义
流行病学是研究疾病在人群中的分布、流行和预防的科学。 流行病学的目的是预防和控制疾病，提高人群健康水平。 流行病学研究包括描述性研究、分析性研究和实验性研究。 流行病学在公共卫生、临床医学和基础医学等领域具有广泛的应用。
和基本情况
分析方法：介 绍分析案例所 采用的方法和
技术
结果呈现：展 示分析结果， 包括数据、图
表、结论等
结论与建议： 总结案例分析 的结论，提出 针对案例的建 议和改进措施
案例讨论与总结
案例背景：某地 区突发传染病， 需要采取紧急措 施
案例分析：对传 染病的传播途径、 发病机制、治疗 方法等进行分析
疾病预防：通过流行病学方法，分析疾病发生的原因，制定预防措施，降低疾病发生率 卫生政策制定：通过流行病学方法，分析疾病流行趋势，为卫生政策制定提供依据 健康教育：通过流行病学方法，宣传健康知识，提高公众健康意识，降低疾病发生率
第七实验流行病学
03
实验设计
实验目的与意义
研究流行病学的基本原理和方法 掌握流行病学实验设计的基本步骤和技巧 提高流行病学数据分析和解释能力 为公共卫生实践提供科学依据和指导
流行病学的研究方法
观察法：通过对人群的观察和记录，了解疾病的分布和流行情况 实验法：通过实验设计和实施，验证疾病病因和传播途径 调查法：通过问卷调查、访谈等方式，收集疾病相关信息 统计分析法：运用统计学方法，分析疾病流行趋势和影响因素
流行病学在公共卫生领域的应用
疾病监测：通过流行病学方法，对疾病进行监测，及时发现并控制疾病传播
《医学统计学》医统-第七章t检验
编辑课件
25例糖尿病患者 随机分成两组， 总体 甲组单纯用药物 治疗，乙组采用 药物治疗合并饮 食疗法，二个月 后测空腹血糖 (mmol/L) 问两 样本 种疗法治疗后患 者血糖值是否相 同？
药物治疗
1
？ ＝
药物治疗合 并饮食疗法
2
推断
甲组
n1=12
12.25
10
15.0
8.0
7.0
49.20
11
13.0
6.5
6.5
42.25
12 合计
10.5
9.5
编辑课件
1.0 39(d)
1.00 195(d2)
配对样本均数t检验——检验步骤
• 1.建立检验假设，确定检验水准
• H0：d=0，两种结核菌素的皮肤浸润反应总体平
均直径差异为0;
• H1：d0，两种结核菌素的皮肤浸润反应总体平
重为3.42kg,标准差为0.40kg,问该地难产儿
出生体重是否与一般新生儿体重不同?
本例已知总体均数0=3.30kg，但总体标准 差未知,n=35为小样本,，S=0.40kg，故选 用单样本t检验。
编辑课件
单个样本t 检验——检验步骤
1. 建立检验假设，确定检验水准
H0：0，该地难产儿与一般新生儿平均出
编辑课件
• 例7-2 某项研究评估咖啡因对运动者的心肌 血流量的影响，先后测定了12名男性志愿者 饮用咖啡前后运动状态下的心肌血流量 （ml/min/g），数据如表7-1所示，问饮 用咖啡前后运动者的心肌血流量有无差异。
编辑课件
编辑课件
编辑课件
3.检验步骤
（1）建立检验假设，确定检验水准
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）
流行病学原理与方法、偏倚控制、筛检试验与诊断试验、医学统计学笔记
流行病学原理与方法、偏倚控制、筛检试验与诊断试验、医学统计学流行病学原理与方法一、流行病学研究的基本原则：1、群体原则2、现场原则3、对比原则（核心）4、代表性原则记忆：一群（群体）人在现场（现场）对比（对比）当代表（代表）二、流行病学的研究方法：1、描述流行病学2、分析流行病学3、实验流行病学4、理论流行病学三、疾病的分布与影响因素1、疾病的分布是指疾病在：地区、时间、人群的发生发展的规律注：三间：时间、空间、人间2、疾病分布的测量指标（1）发病率：定义：新发病的病例、不包括原有部分、一定为新发生的病历、原有的不算（2）患病率：定义：目前所有新老病人患病人数病的总和、常统计慢性病、包括新发与原有部分的总和例如：2015年检查1000人、检查出200个高血压、2016年查1000人查出210个高血压、则发病率：10/1000=1%、患病率：210/1000=21%（3）罹患率：定义：局部范围、短时间、传染病的发病率、为患病率中的特殊部分（4）死亡率：定义：一年内死亡的人数（5）病死率：定义：得病而导致死亡的人数注：前提必须为患病导致死亡四、疾病的流行强度1、散发：发病率与历年相似、没有传染关系2、流行：发病率超过散发水平、至少3倍以上3、大流行：疾病迅速发展、一定为短时间跨省、跨国4、爆发：短时间、小范围突发大量病例五、流行病的研究方法1、现况研究（横段面研究、患病率研究）：主要用于不明原因得病后的研究（1）普查：普查主要为“患病率”（2）抽样调查①随机抽样调查：现况研究中最基本的调查②系统抽样调查：先编号在抽取③分层抽样调查：先分类在抽取（3）现况研究无需设置对照组、不分组2、病例对照研究（1）分组分为：患病组、未患病组（2）研究方向：现在患病找以前的发病因素、由果到因、研究病因（3）最有价值的指标：OR比值比=暴露比/未暴露比（4）OR值的意义①OR值>1：提示正关联、是危险因素②OR值<1：提示负关联、是保护因素③OR值=1：提示无任何关联如：第一组为90名老年男性肺癌患者、其中60人吸烟另一组为90名健康老年男性、其中40人吸烟暴露因素（危险因素）为：吸烟OR比值比=暴露比（患病暴露60/未患病暴露40）/未暴露比（患病未暴露30/未患病未暴露50）=（3/2）/（3/5）=2.53、对列研究（1）分组分为：暴露组、未暴露组（2）研究方向：通过危险因素来追踪将来是否得病、由因到果（3）最有意义的指标①相对危险度RRA、特点：某因素与某疾病联系程度、评价暴露因素强度的最佳指标、B、相对危险度RR=暴露组发病率/未暴露组发病率、为发病率之比、如：1000人在化工厂上班工人、20肺癌1000人学校上班的老师、4人肺癌相对危险对RR=（20/1000）/（4/1000）=5②归因危险度PAR：又称为特异危险度A、特点：评价暴露因素危险度的最佳指标B、归因危险度PAR=暴露组之比（发病率）-非暴露组之比（发病率）如：暴露组200人、30人高血压非暴露组150人、15人高血压归因危险度PAR=30/200-15/150=1/20=0.054、临床试验：临床给药（1）单盲：医生知情、患者不知情（2）双盲：医生与患者均布知情（3）全盲：实验者、医生、患者均不知情偏倚控制一、定义：研究结果偏离正常值二、分类1、选择性偏倚：如：测量高血压时选择人群均为70岁以上的老人则出现误差2、信息偏倚：信息出现误差影响结果、包括：报告、测量、诊断、3、混合偏倚：在试验设计阶段通过限制与匹配方法来控制注：无回忆偏倚筛检试验与诊断试验特点：筛检试验与诊断试验为目前公认诊断疾病最可靠的方法筛检试验的指标一、灵敏度：实际有病被筛选为有病的病例、又称为真阳性如：100人患有肝癌、经过肝脏穿刺活检AFP发现98人肝癌、灵敏度为：98%、余下的2人为假阴性二、特异度：实际无病被筛选为无病的病例、又称为真阴性如：100人无病、经过检查无病的人数为87、特异度为：87%、余下的13人为假阳性三、约登指数：约登指数=灵敏度+特异度-1如：某工厂进行前列腺癌筛选其中PSA阳性100人、73人确诊前列腺癌、灵敏度为73%其中PSA阴性50人、43确诊无前列腺癌、特异度为：86%约登指数=灵敏度+特异度-1=73%+86%-1=159%-1=59%=0.59四、符合率（粗一致性）=（灵敏度人数+特异度人数）/总人数注：用于测定试验可靠性指标如：进行乳腺癌筛查100个乳腺癌患者、其中检查确诊80人患有乳腺癌、灵敏度人数：80人100个健康人无乳腺癌、其中检查确诊90人无乳腺癌、特异度人数：90人符合率（粗一致性）=（灵敏度人数+特异度人数）/总人数=（80+90）/100+100=170/200=85%医学统计学一、基本概念1、总体：全部研究对象2、样本：总体的最有代表性的一部分、总体包括样本3、均数：总体均数：μ、样本均数：X-4、概率：总体概率：π、样本概率：P5、偏差：总体标准差：δ、样本标准差：S二、概率1、概率定义：随机事件发生可能性的大小、总体概率π、样本概率：P2、概率的范围：0-100%（0-1）3、概率分类（1）小概率事件：P样本概率<5%（0.05）的事件为小概率事件（2）大概率事件：例如：明日太阳从东边升起为大概率事件，概率为100%三、统计工作的基本步骤：1、设计：统计过程中最重要、最关键、决定成败的步骤2、收集3、整理4、分析四、数字变量（又称为：计量资料）1、集中趋势：指标包括：均数（算术平均数）、几何平均数、中位数注：反应集中趋势指标一定带有“数”字（1）均数（算术品均数）：总数/个体数、反映集中趋势的正态分布（2）几何平均数：反映集中趋势的倍增分布（倍数、等比）、一般用于统计：抗体浓度、药物浓度等（3）中位数：中间位置数字，反映集中趋势的偏态分布、用于判断一端无确切数值、如传染病的潜伏期等注：奇数个取中间位置数值、偶数个取两个数取中间位置两个数字之和除以二总结：集中趋势看均数、算术几何中位数、算术均数正态分布、几何均数倍增分布、中位数偏态分布2、离散趋势：指标包括：全距、四分位数间距Q、方差、标准差注：反应离散趋势指标一定带有“差”“距”字（1）标准差：反应离散趋势的正态分布的为标准差、为离散趋势最准确、最重要指标注：方差，标准差只用于正态分布（2）四分位数间距Q：反应离散趋势的偏态分布的为四分位数间距（?、（3）标准误SX-：反应离散趋势的抽样误差为标准误SX-①计算公式：SX-=标准差/√样本个数②随机抽样时：X-≠μ说明存在抽样误差记忆：离散二距方标差、正态标准数最佳、偏态四分数间距、抽样误差标准误3、变异系数CV：统计学需要比较时出现“单位不同”或“均数相差悬殊”选用变异系数CV进行比较4、反应正态分布特点①总体均数μ=0、总体标准差δ=1②当总体均数μ恒定时、总体标准差S曲线将变胖五、假设检验1、定义：针对总体的特征进行某种假设2、计算方法（1）无效假设：零假设、用h0表示、h0：μ=μ0（2）研究假设：备择假设、用h1表示、h1：μ≠μ0（3）P>0.05统计无效、P<0.05接受h1、拒绝h0有统计学意义注：进行统计前是首选要进行无效假设、默认为无效假设等于实际情况、调查后若出现零假设概率P>5%（大概率事件、不可能）无意义、假设研究后的研究假设结果概率P小于5%、则拒绝h0、接受h1六、检验方法：X2卡方检验、U检验、T检验1、X2卡方检验（1）用于“率”的比较或用于“构成比”的比较、如：血型的比较、发病频率、常用程度的指标注：“率”为发病频率、严重程度的重要指标（2）特殊：四个样本的自由度、特例：四个样本=（行数-1）x（列数-1）=（2-1）x（2-1）=1注：自由度=样本-12、用于比较两个样本所属总体均数是否相等：U检验（样本数大于50）、T检验（样本数小于50）3、分用于总体类型不知（未知）时用于分等级的检验：秩和检验记忆：比较均数用UT、大于50要选U、小于50要选T、率的检验选X2、分级检验用秩和4、频数分布：在总体分组的基础行再归并排列、又称为分布数列、常分为8-15组、100以上的病例常以10组为宜七、统计图1、线图：看变化、统计XX变化、最好的线条图为：半对数线图2、直方图：看分布、统计XX分布3、直条图：比大小、比高低、统计XX大小、XX高低4、散点图：回归变数、统计XX回归数、两个连续变量之间的关系5、百分条图、圆图：看构成、看比重、统计XX构成、统计XX比重。
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102页表5-16[母亲年龄栏]统计推断
母亲年龄栏（计量资料），用t检验法检验“病例母亲年龄与四个对照平均年龄”
的差值有无显著性？
母亲年龄 年龄差数 d=对-病
d
2
病例 四个对照母亲平均年龄
25 32 7 49
30 30 0 0
22 31 9 81
33 30 -3 9
22 27 5 25
21 29 8 64
30 27 -3 9
26 28 2 4
∑d=25 ∑d2=241
1.H0:总体年龄均数差数均数为0,即d均值=0
2.求统计量t:
d=(∑d)/n=25/8=3.125 sd=√[(∑d2-(∑d)2/n)/(n-1)/n]=s/√n=1.70542726
∴t=︱d平均值︱/Sd均值=1.832
3.求统计量的界值(查表):自由度=n-1=7;t0.05=2.865;t0.01=3.499
4.统计推断:t=1.832＜t0.05,p＞0.05,无显著性或无统计学显著差异.
102页表5-16[以往流产史栏]统计推断
Pike与Morrew的配对对照X2检验
流产的可能结果i 对子数n 有流产史的病人数m 期望值 E 方差
V
0 n4,0=0
1 n4,1=5 m4，1=3 E=5×（1/50）=1 V=（5×4）/25=4/5
2 n4,2=3 m4，2=3 E=3×2/5 V=（3×2×3）/25=18/25
3 n4,3=0
4 n4,4=0
5 c+1 n4,5=0
期望值计算公式：E（m c。i）=（n（c.i）i）/（c+1）
方差的计算公式：V（mc.i）=[nc.i i(c+1-2)]/(c+1)2
i:以往流产的次数,一般地说是可能的结果.C+1=5时C=4;1:4配比C=4
n4,1=5,表示在5个人(病例对照)中,有4个人无流产史,1个有.
C=4,C+1=5,E(m4,1)=n4,1(1/5)=5×1/5=1;
i=1,V(m4,1)=n4,1i(c+1-2)/（c+1）2=5×1×(5+1-2)/(4+1)2=4/5
余类推.
病例和对照母亲以往流产史的检验:
1.H0:病例与对照母亲以往流产史无差异
2.求统计量X2=[︳∑mc.i]- ∑E(m以. ︳-1/2]2/[ ∑V（mc.i）]
=[︱3-1︱+︱3-(3×2)/5︱]2/(5×4/25+3×2×3/25)
=7.16
3.求X2界值 X20.05(1)=3.84;X20.01(1)=6.63
4.统计推断:X2=7.16＞X20.01;则:P＜0.01;拒绝假设.