1、* 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，从问题的对立面 (H0)出发间接判断要解决的问题 (H1)是否 成立。然后在 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 (hypothesis test)。 * 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
2、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。 * 一般新生儿头围 34.50cm 33.89cn 矿区新生儿头围 34.50cm 一种假设 H0 另一种假设 H1 抽样误差 总体不同 * 第二节 假设检验的基本步骤 * s 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
3、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？ * * 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 P u0.01, 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。 *
4、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 * s u0.05/2=1.96，现 |u|0.05， 按 =0.05检验水准接受 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， 从问题的对立面 (H0)出发间接判断要解决的 问题 (H1)是否成立，然后
5、在假定 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 8-2 I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
6、差 别，按 检验水准 所能发现这种差别的能力 。 * 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 与 与 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 * s 图 83 双侧 u检验的检验水准 n 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
7、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。 * 可信区间在统计推断上提供的信息 * 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。
