统计医学假设检验的基本概念.ppt

第八章假设检验的基本概念,第一节检验假设与P值,假设检验过去称显著性检验。它是利用小概率反证法思想，在H0成立的条件下计算检验统计量，最后获得P值来判断。,假设检验基本思想,问题实质上都是希望通过样本统计量与总体参数的差别，或两个样本统计量的差别，来推断总体参数是否不同。这种识别的过程，就是本章介绍的假设检验(hypothesistest)。,例81通过以往大规模调查，已知某地一般新生儿的头围均数为34.50cm，标准差为1.99cm。为研究某矿区新生儿的发育状况，现从该地某矿区随机抽取新生儿55人，测得其头围均数为33.89cm，问该矿区新生儿的头围总体均数与一般新生儿头围总体均数是否不同？,假设检验的目的就是判断差别是由哪种原因造成的。,抽样误差造成的；本质差异造成的。,H0：=0,H1：0,=0,0,第二节假设检验的基本步骤,例81通过以往大规模调查，已知某地一般新生儿的头围均数为34.50cm，标准差为1.99cm。为研究某矿区新生儿的发育状况，现从该地某矿区随机抽取新生儿55人，测得其头围均数为33.89cm，问该矿区新生儿的头围总体均数与一般新生儿头围总体均数是否不同？,单双侧检验的确定，首先根据专业知识，其次根据所要解决的问题来确定。若从专业上看一种方法结果不可能低于或高于另一种方法结果，此时应该用单侧检验。一般认为双侧检验较保守和稳妥。H1的内容直接反映了检验单双侧。若H1中只是0或u0.01/2,得P30且n230)时。检验统计量为,P122例8-3,两均数之差的标准误的估计值,P122例8-3,两均数之差的标准误的估计值,由于u0.05/2=1.96，u0.01/2=2.58，|u|u0.01/2,得Pu0.01,故P0.01,按=0.05水准拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义，可认为经健康教育后，该地成年男性高血压患病率有所降低。,二、两个率比较的u检验推断两个总体率是否相同P124例8-5,例85某医院用黄芪注射液和胎盘球蛋白进行穴位注射治疗小儿支气管哮喘病人，黄芪注射液治疗117例，有效103例；胎盘球蛋白治疗55例，有效49例。试比较两种疗法有效率有无差别,u0.05/2=1.96，现|u|0.05，按=0.05检验水准不拒绝H0，差异无统计学意义，尚不能认为两种疗法治疗小儿支气管哮喘的疗效有差别。,第五节检验水准与两类错误,I型错误和II型错误,假设检验是利用小概率反证法思想，假定H0成立的条件下计算检验统计量，最后根据P值判断结果，此推断结论具有概率性，因而无论拒绝还是不拒绝H0，都可能犯错误。详见表8-1。,I型错误：“实际无差别，但下了有差别的结论”，假阳性错误。犯这种错误的概率是（其值等于检验水准）II型错误：“实际有差别，但下了不拒绝H0的结论”，假阴性错误。犯这种错误的概率是（其值未知）。但n一定时，增大，则减少。,可能发生的两类错误,图8-2I型错误与II型错误示意图(以单侧u检验为例),1-：检验效能（power）:当两总体确有差别，按检验水准所能发现这种差别的能力。,a,b,减少（增加）I型错误，将会增加（减少）II型错误增大n同时降低a与b,a与b间的关系,减少I型错误的主要方法：假设检验时设定值。,减少II型错误的主要方法：提高检验效能。,提高检验效能的最有效方法：增加样本量。,如何选择合适的样本量：实验设计。,第六节单侧检验与双侧检验,图83双侧u检验的检验水准,图84单侧u检验的检验水准,单侧检验概念,第七节假设检验的统计意义与实际意义,1.要有严密的研究设计，尤其是下因果结论。2.不同的资料应选用不同检验方法。3.正确理解“显著性”一词的含义(用统计学意义一词替代)。,4.结论不能绝对化，提倡使用精确P值。5.注意统计“显著性”与医学/临床/生物学“显著性”的区别,6.可信区间与假设检验各自不同的作用，要结合使用。,一方面，可信区间亦可回答假设检验的问题，算得的可信区间若包含了H0，则按水准，不拒绝H0；若不包含H0，则按水准，拒绝H0，接受H1。,另一方面，可信区间不但能回答差别有无统计学意义，而且还能比假设检验提供更多的信息，即提示差别有无实际的专业意义。,虽然可信区间亦可回答假设检验的问题，并能提供更多的信息，但并不意味着可信区间能够完全代替假设检验。可信区间只能在预先规定的概率检验水准的前提下进行计算，而假设检验能够获得一较为确切的概率P值。,