《医学统计学》参数估计与假设检验--课件

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mean),。显然,均数的标准误小于原始测量值的标准差,均数的标准误越小说明估计越精确,因此可以用均数的标准误表示均数抽样误差的大小。,5,ppt课件,(一)均数的标准误统计学中为了区别个体观察值之间变异的标准差,均数的标准误用符号表示,计算公式为:,在样本含量一定的情况下,均数的标准误与标准差成正比,均数的标准误与样本含量的平方根成反比,说明在同一总体中随机抽样,样本含量越大,均数的标准误越小。均数的标准误反映了样本均数间的离散程度,也反映了样本均数与总体均数的差异。,6,ppt课件,均数的标准误用符号表示,计算公式为:6ppt课件,实际中,总体标准差往往未知,因而通常用样本标准差代替,求得样本均数标准误的估计值,计算公式为:,例6-1,在某地随机抽查成年男子140人,得红细胞均数 ,标准差 ,试计算其标准误。,按公式计算得:,7,ppt课件,实际中,总体标准差往往未知,因而通常用样本标准差代替,求得样,(二)率的标准误,样本率的标准差也称为,率的标准误(standard error of rate),,可用来描述样本率抽样误差的大小。率的标准误越小,则率的抽样误差越小,率的标准误越大,则率的抽样误差越大。公式为:,在一般情况下,总体率往往是未知的,此时可用样本率来代替总体率,其估计值为:,8,ppt课件,(二)率的标准误样本率的标准差也称为率的标准误(standa,二、可信区间的概念,点估计:,是使用单一的数值直接作为总体参数的估计值,如用估计相应的,用估计相应的。该法表达简单,但未考虑抽样误差的影响,无法评价参数估计的准确程度。,区间估计(interval estimation),是指按预先给定的概率,计算出一个区间,使它能够包含未知的总体均数。事先给定的概率称为可信度,计算得到的区间称为,可信区间(confidence interval,CI),。,9,ppt课件,二、可信区间的概念点估计: 是使用单一的数值直接作为总体参数,(一) 已知,一般情况,其中 为标准正态分布的双侧界值。,95%,可信区间:,三、总体均数的区间估计,10,ppt课件,(一) 已知一般情况其中 为标准正态分布的双侧界值。,(二) 未知,通常未知,这时可以用其估计量,S,代替,但,已不再服从标准正态分布,而是服从著名的,t,分布。,图,6-1,不同自由度的,t,分布图,Confidence interval,William Gosset,11,ppt课件,(二) 未知 图6-1 不同自,可信区间的计算:原理与前完全相同,仅仅是两侧概率的界值有些差别。即,需要注意:在小样本情况下,应用这一公式的条件是原始变量服从正态分布。在大样本下可以用,替换 。,可信区间:,Confidence interval,12,ppt课件,可信区间的计算:原理与前完全相同,仅仅是两侧概率的界值有些差,例,6-2,某医生测得25名动脉粥样硬化患者血浆纤维蛋白原含量的均数为,3.32,g/L,,,标准差为,0.57,g/L,,,试计算该种病人血浆纤维蛋白原含量总体均数的,95%,可信区间。,下限:,上限:,Confidence interval,13,ppt课件,下限:上限:Confidence interval13ppt,例,6-3,试计算例,6-1,中该地成年男子红细胞总体均数的,95%,可信区间。,本例属于大样本,可采用正态近似的方法计算可信区间。因为 ,则,95%,可信区间为:,下限:,上限:,Confidence interval,14,ppt课件,例6-3 试计算例6-1中该地成年男子红细胞总体均数的95%,单侧可信区间:前面涉及的都是双侧可信区间。但有些情况下,我们所关心的仅仅是单侧的可信限。单侧可信区间与双侧可信区间的计算公式基本相同,只需将公式中的抽样分布的双侧界值换成单侧界值,同时只取下限或上限。,Confidence interval,15,ppt课件,单侧可信区间:前面涉及的都是双侧可信区间。但有些情况下,我们,实际中,有时需要计算两个总体均数差值的可信区间,例如通过计算两种降压药物平均降压的差值比较两种药物的差别,其双侧 可信区间的计算公式为,其中, 为自由度, 为两样本均数之差的标准误。,四、两总体均数差的区间估计,16,ppt课件,实际中,有时需要计算两个总体均数差值的可信区间,例如通过计算,当两总体方差相同时,,,其中 为两样本的合并方差。当两样本的样本含量均较大时,上述计算可信区间中的 可用相应的 代替, 而且无论两总体的方差是否相同,有,Confidence interval,17,ppt课件,当两总体方差相同时Confidence interval17,例6-4,评价复方缬沙坦胶囊与缬沙坦胶囊对照治疗轻中度高血压的有效性,将123名患者随机分为两组,其中试验组和对照组分别为54例和48例。经六周治疗后测量收缩压,试验组平均下降15.77 mmHg,标准差为13.17mmHg;对照组平均下降9.53mmHg,标准差为13.55mmHg。试估计两组收缩压平均下降差值的95%可信区间。,Confidence interval,18,ppt课件,例6-4 评价复方缬沙坦胶囊与缬沙坦胶囊对照治疗轻中度高血压,由公式计算:,下限,:,上限,:,19,ppt课件,由公式计算:下限:上限:19ppt课件,五、总体率的区间估计,1.,样本率的区间估计:利用二项分布可估计其总体率 可信区间,一般取 。对于 ,且 接近于0或1时,可直接查附表6百分率的可信区间表得到其总体率的可信区间。,例6-5 2003年46月某医院重症监护病房收治重症SARS患者38人,其中死亡14人,求SARS病死率的95%可信区间。(查附表6,95%的可信区间为22%54%)。,20,ppt课件,五、总体率的区间估计20ppt课件,2.,当 较大, 和 均不太小,如 和 均大于5时,可利用样本率近似服从正态分布的原理来估计总体率的可信区间,计算公式为,,,例,6-6,某区疾病预防控制中心,2002,年对该乡镇,250,名小学生进行贫血的检测,结果发现有,86,名贫血者,检出率为,34.40%,,求贫血检出率,95%,的可信区间。,21,ppt课件,2.当 较大, 和 均不太小,如,六、两总体率差值的区间估计,在大样本情况下,可采用正态近似法对两总体率差值进行可信区间估计,其计算公式为:,X,1,和,X,2,分别表示两组中某事件发生的例数。,22,ppt课件,六、两总体率差值的区间估计在大样本情况下,可采用正态近似法对,例6-7,某医院口腔科医生用极固宁治疗牙本质过敏症,以双氟涂料作对照,进行了1年的追踪观察,结果见表6-1所示,试估计两组有效率差别95%的可信区间。,表,6-1,治疗牙本质过敏症两组有效率的比较,Confidence interval,23,ppt课件,例6-7 某医院口腔科医生用极固宁治疗牙本质过敏症,以双氟,本例:,两组总体率差别95%的可信区间为,Confidence interval,24,ppt课件,本例:Confidence interval24ppt课件,第二节 假设检验,一、基本原理,假设检验(,hypothesis test,):统计推断另一重要内容,其目的是比较总体参数之间有无差别。,例6-8,使用黑加仑油软胶囊治疗高脂血症,30名患者治疗前后的血清甘油三酯检测结果的差值为1.380.76 (mmol/L),问治疗后血清甘油三酯是否有所改善?,25,ppt课件,第二节 假设检验一、基本原理25ppt课件,样 本,治疗前后甘油三,酯的变化(差值),问题归纳: 样本疗效 药物作用 + 机遇,对上面问题可以作如下考虑:,问题: 究竟多大能够下“有效”的结论?,Hypothesis test,26,ppt课件,样 本治疗前后甘油三问题归纳: 样本疗效,假设的基本思想是,首先对所需要比较的总体提出一个无差别的假设,然后通过样本数据去推断是否拒绝这一假设。如 服从,t,分布,图,6-2,利用,t,分布进行假设检验原理示意图,Hypothesis test,27,ppt课件,假设的基本思想是,首先对所需要比较的总体提出一个无差别的假设,除,t,分布外,针对不同的资料还有其他各种检验统计量及分布,如,F,分布、 分布等,应用这些分布对不同类型的数据进行假设检验的步骤相同,其差别仅仅是需要计算的检验统计量不同。,二、基本步骤,(一)建立假设和确定检验水准,假设检验中,包括,原假设(null hypothesis),和,备择假设(alternative hypothesis),两种假设。,Hypothesis test,28,ppt课件,除 t 分布外,针对不同的资料还有其他各种检验统计量及分布,,原假设符号为 ,指需要检验的假设,如治疗前后血清甘油三酯没有差别,即,这一假设通常与我们要验证的结论相反,是计算检验统计量和,P,值的依据。,备择假设符号为 ,是在 成立证据不足的情况下而被接受的假设,如拒绝治疗前后血清甘油三酯相同的假设,可表示为,Hypothesis test,29,ppt课件,原假设符号为 ,指需要检验的假设,如治疗前后血清甘油三酯,备择假设有双侧和单侧两种情况。双侧检验指无论是正方向还是负方向的误差,若显著地超出检验水准则拒绝,即为双侧检验。单侧检验指仅在正方向或负方向误差超出规定的水准时则拒绝,如治疗后血清甘油三酯下降的假设可表示为:,或,双侧检验和单侧检验应如何选择,需根据研究目的和专业知识而定。,Hypothesis test,30,ppt课件,备择假设有双侧和单侧两种情况。双侧检验指无论是正方向还是负方,建立检验假设的同时,还必须给出检验水准。检验水准亦称显著性水准(significant level),用,表示,是预先规定的拒绝域的概率值,实际中一般取 或 。显然,值越大越容易得出有差别的结论。,Hypothesis test,31,ppt课件,建立检验假设的同时,还必须给出检验水准。检验水准亦称显著性水,(二)选择检验方法和计算检验统计量,根据资料类型、研究设计方案和统计推断的目的,选择适当的检验方法和计算公式。许多假设检验方法是以检验统计量来命名的,如,t,检验、,z,检验、,F,检验和 检验等。,Hypothesis test,32,ppt课件,(二)选择检验方法和计算检验统计量Hypothesis te,(三)根据,P,值做出统计推断,查表得到检验用的临界值,然后将算得的统计量与拒绝域的临界值作比较,确定 值。如对双侧 检验 ,则 ,按检验水准 拒绝 ,接受 ;若 ,则不能拒绝,。,Hypothesis test,Jerzy Neyman,33,ppt课件,(三)根据P值做出统计推断Hypothesis testJe,小 结,1.,参数估计指由样本统计量估计总体参数,常用的方法有点估计和区间估计。区间估计是指按预先给定的可信度,计算出一个区间,使它能够包含未知的总体参数。区间越窄说明估计的准确度越高。,2.,反映抽样误差大小的指标是标准误。均数标准误的估计值为 ;率的标准误样本估计值为 。,34,ppt课件,小 结 1. 参数估计指由样本,3.,可信区间的计算公式可以利用参数估计统计量的抽样分布获得,即利用,t,分布或,z,分布,计算区间两端的可信限。单侧可信区间只需将公式中的双侧界值换成单侧界值。,4.,假设检验是统计推断的另一重要内容,其目的是比较总体参数之间有无差别。基本思想:首先对所需要比较的总体提出一个无差别的假设,然后通过样本数据去推断是否拒绝这一假设,得出结论的依据是,P,值。,(,梁维君 李 康,),35,ppt课件,3. 可信区间的计算公式可以利用参数估计统计量的抽样分布,
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