假設檢驗PPT演示課件

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.,1,假設檢驗基礎,.,2,,目的：探討監(jiān)護室護士術前探視對喉癌患者手術后焦慮水平的影響。 方法：將50例喉癌患者分為觀察組和對照組，對照組進行常規(guī)術前護理和健康教育，觀察組除給予常規(guī)術前護理和健康教育外，還由監(jiān)護室護士進行訪視。分別于手術前后采用焦慮自評量表（SAS）測評并比較兩組手術前后的焦慮水平。 結果：觀察組術后焦慮水平明顯低于對照組，差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05）。 結論：監(jiān)護室護士術前對喉癌手術患者進行訪視可降低其術后焦慮水平。,監(jiān)護室護士術前探視對喉癌患者手術后焦慮水平的影響,.,3,成組設計的t檢驗,為何要做t檢驗？ 術前兩組平均焦慮評分相差了2.6分，為什么說“兩者術前焦慮水平差異無統(tǒng)計學意義”呢？,,,,,,.,4,均數的抽樣誤差：由抽樣造成的，總體均數與樣本均數之間、各個樣本均數之間的差別。 可能有如下情況:,所有喉癌病人的術前焦慮評分的總體均數為31.5,由于存在個體變異,,,,,,第1次隨機抽取25個病人，測得術前評分的樣本均數為29.6,第2次再隨機抽取25個病人，測得術前評分的樣本均數為32.2,第m 次 … … … … …,,同一個總體,,.,5,（1）兩組小樣本（n＜50）的均數比較，一般采用t檢驗方法，計算t值。 （2） t值反映了兩組均數之間的相對差別（而絕對差別就是32.2 - 29.6 = 2.6分）。 （3） t檢驗是檢驗兩組均數相差2.6分是由于抽樣誤差引起的、還是本質上的差異。,.,6,經t檢驗，術前兩組平均焦慮評分相差2.6分是由抽樣誤差引起的，所以說“兩者術前焦慮水平差異無統(tǒng)計學意義”，等價于說“兩組術前焦慮水平沒有差異”,,,,,而經t檢驗，術后兩組平均焦慮評分相差3.2分是本質上差異引起的，所以說“兩者術后焦慮水平差異有統(tǒng)計學意義”，等價于說“兩組術后焦慮水平有差異”，觀察組低于對照組，說明監(jiān)護室護士術前探視能有效降低病人的焦慮水平。,,,.,7,一、概念與原理,.,8,（一）思維邏輯 1、小概率原理：某事件發(fā)生的可能性P≤0.05，在一次實驗中發(fā)生的可能性太小，認為很可能不發(fā)生。 2、反證法思想 先假設某事件成立 檢驗在其成立的前提下出現某情況 的可能性大小(P值) 不拒絕 若P > 0.05 拒絕 若P ≤ 0.05,,,,,,,,,.,9,（二）基本原理 以定量資料分析的 t 檢驗為例講述假設檢驗的基本原理,英國統(tǒng)計學家W.S.Gosset (1909)導出了樣本均數的確切分布，即 t分布。 t分布的發(fā)現使小樣本的統(tǒng)計推斷成為可能，因而它被認為是統(tǒng)計學發(fā)展史上的里程碑之一。 以t分布為基礎的檢驗稱為t檢驗。,.,10,書中例6.1: 北方農村兒童 前囟門閉合平均月齡?1=14.1(月)；東北某縣兒童前囟門閉合平均月齡?2未知, 但從中抽取樣本n=25，?x=14.3，s=5.04。問該縣兒童前囟門閉合平均月齡與北方的一般兒童是否有差別?,,,?x=14.3(月) s=5.04 (月),.,11,∵ μ1 (14.1) ≠ ?x(14.3) ∴ μ1是否≠ ?x 所來自的μ2 ? 有兩種可能結果： 1）μ1 = μ2 = 14.1 ，?X ≠ μ1僅僅是由于抽樣誤差所致； 2）μ1 ≠ μ2 ，除抽樣誤差外, 兩者有本質差異。,.,12,其中H0假設比較單純、明確，在H0 下若能弄清抽樣誤差的分布規(guī)律，便有規(guī)律可循。而H1假設包含的情況比較復雜。因此，我們著重考察樣本信息是否支持H0假設（因為單憑一份樣本資料不可能去證明哪個假設是正確的，哪一個不正確）。,.,13,假設μ1 = μ2 = 14.1 → ?X ≠ 14.1僅由抽樣誤差所致 ↓ ?x偏離μ1不能太大，衡量其偏離大小的指標為標準t離差, t=（?x－μ）/s?X，t值應小 ↓ ∣t值∣ ＜ t界值 ↓ t值對應的曲線外尾面積P值應> α , α 一般為0.05。,,,,.,14,（三）基本步驟 1、建立假設，確定檢驗水準α H0： μ1 = μ2，無效假設/原假設/零假設，?X ≠ μ1是由抽樣誤差所致； H1： μ1 ≠ μ2，對立假設/備擇假設 兩者有本質差異，所以?X ≠ μ1。,.,15,設定檢驗水準的目的就是確定拒絕假設H0時的最大允許誤差。醫(yī)學研究中一般取?=0.05 。 檢驗水準實際上確定了小概率事件的判斷標準。,.,16,注意事項： 1）假設是針對總體而言的（即假設中出現的指標應該是參數）； 2）以H0為中心, 但H0 、 H1缺一不可； 3） H0通常內容為某一確定狀態(tài)； 4）單、雙側假設檢驗的確定。,.,17,雙側檢驗與單側檢驗,假設的寫法不同： 雙側檢驗中假設為: 單側檢驗中假設為:,.,18,選用雙側檢驗與單側檢驗：原則上依據資料性質來選擇。 若比較甲、乙兩種方法孰優(yōu)，這里含有甲優(yōu)于乙和乙優(yōu)于甲兩種可能的結果，而且研究者只要求分出優(yōu)劣，故應選用雙側檢驗; 若甲是從乙改進而得，已知如此改進可能有效，也可能無效，但不可能改進后反不如前，故應選用單側檢驗。 ∴無把握時用雙側檢驗比較穩(wěn)妥保守，但在條件具備時應大膽地采用單側檢驗。,.,19,本例為定量資料，故采用 t 檢驗， t=（?x－μ2）/s?X ， H0成立 t=（?x－μ1）/s?X,,2、選定檢驗方法計算檢驗統(tǒng)計量(計算樣本與總體的偏離),.,20,統(tǒng)計量t表示，在標準誤的尺度下，樣本均數與總體均數?0的偏離。這種偏離稱為標準t離差。 該題中，t = 0.1984,.,21,3、計算概率P(與統(tǒng)計量t值對應的概率),在H0成立的前提下，獲得現有這么大的標準t離差以及更大離差 的可能性。 P=P(|t|≥0.1984) ？ 按? =25-1=24查 t 界值表,.,22,.,23,包括統(tǒng)計結論和專業(yè)結論。 P值 統(tǒng)計結論 專業(yè)結論 P> α 則不拒絕H0 還不能認為……不同或 不等 P≤ α 則拒絕H0 可認為……不同或不等,,,,本例P＞0.05，按? =0.05的水準，不拒絕H0，差別無統(tǒng)計學意義。不能認為兩者有差別。,4、結論(根據小概率原理作出推斷),.,24,二、t 檢驗,.,25,（一）單樣本t檢驗 推斷某樣本來自的總體均數μ與已知的某一總體均數μ0（常為理論值、標準值、穩(wěn)定值或參考值） 有無差別。 例：根據大量調查，已知健康成年男性的脈搏均數為72次/分，某醫(yī)生在一山區(qū)隨即抽查了25名健康男性，求得其脈搏均數為74.2次/分，標準差為6.0次/分，問是否能據此認為該山區(qū)成年男性的脈搏均數高于一般成年男性。,二、t 檢驗,.,26,題目里涉及兩個總體： 一個是一般健康成年男性的脈搏（已知總體，μ0=72 ）， 一個是山區(qū)成年男性的脈搏（未知總體， μ未知 ）。 74.2 >72既可能是抽樣誤差所致，也有可能真是環(huán)境差異的影響； 因樣本含量n較小，可用t檢驗進行判斷，檢驗過程如下：,.,27,1. 建立假設，確定檢驗水準 H0：μ=μ0=72次/分， H1：μ>μ0， 檢驗水準為單側0.05（由調查目的決定）。 2. 計算統(tǒng)計量 t=（?X－ μ ）/S?X， v= n－1 3. 確定概率，作出判斷 查t界值表，0.025 ? ，可能會犯什么錯誤？ 若得P ≤ ? ，又可能會犯什么錯誤？,.,57,功 效,.,58,定義： 即檢驗效能，為1- ?； 當μ1與μ2確實有差別時，在檢驗水準?為0.05情況下發(fā)現該差別的能力； 相當于物理、化學上的儀器“靈敏度”。,.,59,假設檢驗的應用注意事項,1.資料的代表性與可比性 所謂代表性是指該樣本從相應總體中經隨機抽樣獲得，能夠代表總體的特征； 所謂可比性是指各對比組間除了要比較的主要因素外，其它影響結果的因素應盡可能相同或相近. ∴ 必須要有嚴密的實驗設計，保證樣本隨機抽取于同質總體，這是假設檢驗得以正確應用的前提 。,.,60,2.要根據資料類型（定量還是定性）、設計類型（配對設計還是成組設計）、樣本含量大?。╪是否超過50）、目的（做方差齊性檢驗還是兩樣本t檢驗）、前提條件是否滿足（是否服從近似正態(tài)分布，方差是否齊）等，來選擇不同的假設檢驗方法，計算相應的檢驗統(tǒng)計量。,.,61,3. 假設檢驗的結論不能絕對化 4. 當P ≤0.05時說明的是“有無統(tǒng)計學意義”，不能說明有無專業(yè)實際意義 5. 假設檢驗的報告結果中應注明t 值和P 值。,