統(tǒng)計醫(yī)學假設檢驗的基本概念.ppt

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第八章假設檢驗的基本概念,第一節(jié)檢驗假設與P值,假設檢驗過去稱顯著性檢驗。它是利用小概率反證法思想，在H0成立的條件下計算檢驗統(tǒng)計量，最后獲得P值來判斷。,假設檢驗基本思想,問題實質上都是希望通過樣本統(tǒng)計量與總體參數的差別，或兩個樣本統(tǒng)計量的差別，來推斷總體參數是否不同。這種識別的過程，就是本章介紹的假設檢驗(hypothesistest)。,例8–1通過以往大規(guī)模調查，已知某地一般新生兒的頭圍均數為34.50cm，標準差為1.99cm。為研究某礦區(qū)新生兒的發(fā)育狀況，現從該地某礦區(qū)隨機抽取新生兒55人，測得其頭圍均數為33.89cm，問該礦區(qū)新生兒的頭圍總體均數與一般新生兒頭圍總體均數是否不同？,假設檢驗的目的——就是判斷差別是由哪種原因造成的。,①抽樣誤差造成的；②本質差異造成的。,H0：?=?0,H1：?≠?0,,,,,?=?0,,,,?0,?,第二節(jié)假設檢驗的基本步驟,,,例8–1通過以往大規(guī)模調查，已知某地一般新生兒的頭圍均數為34.50cm，標準差為1.99cm。為研究某礦區(qū)新生兒的發(fā)育狀況，現從該地某礦區(qū)隨機抽取新生兒55人，測得其頭圍均數為33.89cm，問該礦區(qū)新生兒的頭圍總體均數與一般新生兒頭圍總體均數是否不同？,③單雙側檢驗的確定，首先根據專業(yè)知識，其次根據所要解決的問題來確定。若從專業(yè)上看一種方法結果不可能低于或高于另一種方法結果，此時應該用單側檢驗。一般認為雙側檢驗較保守和穩(wěn)妥。④H1的內容直接反映了檢驗單雙側。若H1中只是???0或?u0.01/2,得P30且n2>30)時。檢驗統(tǒng)計量為,P122例8-3,兩均數之差的標準誤的估計值,,,P122例8-3,兩均數之差的標準誤的估計值,,,,由于u0.05/2=1.96，u0.01/2=2.58，|u|>u0.01/2,得Pu0.01,故P<0.01,按α=0.05水準拒絕H0，接受H1，差異有統(tǒng)計學意義，可認為經健康教育后，該地成年男性高血壓患病率有所降低。,二、兩個率比較的u檢驗推斷兩個總體率是否相同P124例8-5,例8–5某醫(yī)院用黃芪注射液和胎盤球蛋白進行穴位注射治療小兒支氣管哮喘病人，黃芪注射液治療117例，有效103例；胎盤球蛋白治療55例，有效49例。試比較兩種療法有效率有無差別,,,u0.05/2=1.96，現|u|0.05，按α=0.05檢驗水準不拒絕H0，差異無統(tǒng)計學意義，尚不能認為兩種療法治療小兒支氣管哮喘的療效有差別。,第五節(jié)檢驗水準與兩類錯誤,I型錯誤和II型錯誤,假設檢驗是利用小概率反證法思想，假定H0成立的條件下計算檢驗統(tǒng)計量，最后根據P值判斷結果，此推斷結論具有概率性，因而無論拒絕還是不拒絕H0，都可能犯錯誤。詳見表8-1。,I型錯誤：“實際無差別，但下了有差別的結論”，假陽性錯誤。犯這種錯誤的概率是?（其值等于檢驗水準）II型錯誤：“實際有差別，但下了不拒絕H0的結論”，假陰性錯誤。犯這種錯誤的概率是?（其值未知）。但n一定時，?增大，?則減少。,,可能發(fā)生的兩類錯誤,圖8-2I型錯誤與II型錯誤示意圖(以單側u檢驗為例),1-?：檢驗效能（power）:當兩總體確有差別，按檢驗水準?所能發(fā)現這種差別的能力。,,,a,b,減少（增加）I型錯誤，將會增加（減少）II型錯誤增大n同時降低a與b,a與b間的關系,,減少I型錯誤的主要方法：假設檢驗時設定?值。,減少II型錯誤的主要方法：提高檢驗效能。,提高檢驗效能的最有效方法：增加樣本量。,如何選擇合適的樣本量：實驗設計。,第六節(jié)單側檢驗與雙側檢驗,圖8–3雙側u檢驗的檢驗水準α,,,圖8–4單側u檢驗的檢驗水準α,單側檢驗概念,,第七節(jié)假設檢驗的統(tǒng)計意義與實際意義,1.要有嚴密的研究設計，尤其是下因果結論。2.不同的資料應選用不同檢驗方法。3.正確理解“顯著性”一詞的含義(用統(tǒng)計學意義一詞替代)。,,4.結論不能絕對化，提倡使用精確P值。5.注意統(tǒng)計“顯著性”與醫(yī)學/臨床/生物學“顯著性”的區(qū)別,,6.可信區(qū)間與假設檢驗各自不同的作用，要結合使用。,一方面，可信區(qū)間亦可回答假設檢驗的問題，算得的可信區(qū)間若包含了H0，則按?水準，不拒絕H0；若不包含H0，則按?水準，拒絕H0，接受H1。,另一方面，可信區(qū)間不但能回答差別有無統(tǒng)計學意義，而且還能比假設檢驗提供更多的信息，即提示差別有無實際的專業(yè)意義。,雖然可信區(qū)間亦可回答假設檢驗的問題，并能提供更多的信息，但并不意味著可信區(qū)間能夠完全代替假設檢驗。可信區(qū)間只能在預先規(guī)定的概率?檢驗水準?的前提下進行計算，而假設檢驗能夠獲得一較為確切的概率P值。,