分类变量资料的推断.ppt

第十章分类变量资料的统计推断,一、率的抽样误差和总体率的估计1.率的抽样误差与标准误(samplingerror&standarderrorofrate)率的抽样误差:由抽样造成的样本率与总体率的差别，或样本率之间的差别。率的标准误:表示率的抽样误差大小的统计指标。,(Sp为p的估计值,p为的估计值),正态近似法：当总体率未知时，若np5和n(1-p)5，则总体率(1-)可信区间为：总体率95%可信区间为p1.96sp总体率99%可信区间为p2.58sp,pusp=p-uspp+usp,2.总体率的区间估计,例：,抽样误差：,(A):,(B):,总体率95%可信区间为p1.96sp总体率99%可信区间为p2.58sp,总体感染率95%可信区间：,(A):6.74%1.962.66%=1.53%11.95%,(B):4.50%1.961.97%=0.64%8.36%,二、率的u检验1.样本率与总体率比较目的：推断样本率所代表的总体率与某总体率0是否相等。,条件：n05和n(1-0)5,公式:,例：某地城镇25岁以上居民高血压患病率为11，随机抽查该地矿区25岁以上居民598人，确诊高血压者有82人。矿区居民与城镇居民高血压患病率有何不同？,城镇居民高血压患病率：0=11=0.11矿区居民高血压患病率：p=82/598=0.14,分析目的：推断与0是否不同？,假设：H0:=0=0.11，H1：00.11，0.05,=2.34,0.01P0.05,结论：矿区居民高血压患病率高于城镇居民,2.两个样本率比较目的：推断两样本率分别代表的总体率1与2是否相等。,|p1-p2|u=Sp1-p2,（pc为两个样本率的合并率。）,条件：两样本率近似正态分布，即n1p1、n1(1-p1)和n2p2、n2(1-p2)均大于5。,公式：,例：,是否体重指数(BMI)不同糖尿病的患病率不同？,BMI25:p=5.26%BMI25:p=10.11%,分析目的：推断与是否不同,假设：H0:=，H1:0.05,四格表2值的校正当：140时，需计算校正2值,(|A-T|-0.5)22=，T(|ad-bc|-n/2)2n或2=(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),当：TP0.05,(ad-bc)2n2=(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),=4.33,0.01P0.05,（正确）,（错误）,基本公式：,(A-T)22=，T,=（行-1)(列-1）=（R-1)(C-1）,A22=n(-1)nRnC,(2）行列表资料的2检验(2testforRCtable)目的：用于多个样本率（或构成比）的比较,推断样本所代表的几个总体率（或总体构成比）之间有无差别。,专用公式：,例.,假设：H0:三种药物的有效率相同H1:三种药物的有效率不同或不全相同=0.05,A22=n(-1)nRnC,2=(62/4648+422/7648+82/76371)122=40.05，,=(R-1)(C-1),=(R-1)(C-1)=(2-1)(3-1)=2,20.005(2)=10.60,2=40.05,P0.005,结论：三种药物治疗失眠有效率不同或不全相同,新药组12.50%传统药组29.73%,新药组12.50%安慰剂组78.38%,传统药组29.73%安慰剂组78.38%,组间比较：,当推断结论为拒绝H0时，是认为各总体率（或总体构成比）不等或不全相等，即只能认为其中至少有两个总体率（或总体构成比）不等，而不能确定任意两个总体率（或总体构成比）不等。,行列表资料2检验的注意事项：,当有1/5及以上格子的T40时,(b-c)22=，=1b+c,P0.005,结论：甲法阳性率(371/410)高于乙法(269/410),2）异源配对：以一定的条件把观察对象配成对子，研究某种因素的作用或影响。,