《生物醫(yī)學研究的統(tǒng)計方法假設檢驗ppt課件》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《生物醫(yī)學研究的統(tǒng)計方法假設檢驗ppt課件（46頁珍藏版）》請在裝配圖網上搜索。

假設檢驗 1 假設檢驗在統(tǒng)計方法中的地位 統(tǒng)計方法 2 什么是假設檢驗 hypothesistest 1 先對總體的參數(shù) 或分布形式 提出某種假設 然后利用樣本信息判斷假設是否成立的過程 2 邏輯上運用反證法 統(tǒng)計上依據(jù)小概率原理 3 假設檢驗的基本思想 例 由統(tǒng)計資料得知 2005年某地新生兒的平均體重為3190克 現(xiàn)從2006年的新生兒中隨機抽取100個 測得其平均體重為3210克 問2006年的新生兒與2005年相比 體重有無顯著差異 產生差異的原因 抽樣的隨機性造成的抽樣誤差 總體平均數(shù)確實發(fā)生顯著的變化 4 假設檢驗的基本思想 反證法思想為了檢驗一個假設是否成立 先假定這個假設是正確的 然后根據(jù)樣本信息和抽樣理論 觀察由此假設而導致的結果是否合理 從而判斷是否接受該假設 反證法是帶有概率性質的反證法 5 假設檢驗中的小概率原理 什么是小概率 1 在一次試驗中 一個幾乎不可能發(fā)生的事件發(fā)生的概率2 在一次試驗中小概率事件一旦發(fā)生 我們就有理由拒絕原假設3 小概率由研究者事先確定 6 假設檢驗的基本思想 抽樣分布 7 二 假設檢驗的步驟提出零假設H0與備擇假設H1選擇適當?shù)臋z驗統(tǒng)計量 并計算具體數(shù)值規(guī)定顯著性水平 計算臨界值 指定拒絕域 將統(tǒng)計量的值與臨界值比較 作出決策 統(tǒng)計量的值落在拒絕域 拒絕H0 否則不拒絕H0 可以直接利用P值作出決策 8 一 提出原假設和備擇假設 什么是零假設 nullhypothesis 1 待檢驗的假設 又稱 虛無假設 2 研究者想收集證據(jù)予以反對的假設3 總是有等號 或 4 表示為H0H0 某一數(shù)值 或 某一數(shù)值例如 H0 3190 克 9 什么是備擇假設 alternativehypothesis 與原假設對立的假設 也稱 研究假設 研究者想收集證據(jù)予以支持的假設 總是有不等號 或 表示為H1H1 某一數(shù)值 或 某一數(shù)值例如 H1 3190 克 或 3190 克 原假設和備擇假設 10 原假設與備擇假設的確定 檢驗研究中的假設將研究者想收集證據(jù)予以支持的假設作為備擇假設H1一個研究者總是想證明自己的研究結論是正確的一個銷售商總是想證明供貨商的說法是不正確的備擇假設的方向與想要證明其正確性的方向一致與之對立的假設作為原假設H03 先確立備擇假設H1 11 原假設與備擇假設的確定 檢驗某項聲明的有效性將所作出的說明 聲明 作為原假設對該說明的質疑作為備擇假設先確立原假設H0除非我們有證據(jù)表明 聲明 無效 否則就應認為該 聲明 是有效的當拒絕H0時 應考慮采取措施糾正該項說明 12 例 由統(tǒng)計資料得知 2005年某地新生兒的平均體重為3190克 現(xiàn)從2006年的新生兒中隨機抽取100個 測得其平均體重為3210克 問2006年的新生兒與2005年相比 體重有無顯著差異 試陳述用于檢驗的原假設與備擇假設 原假設與備擇假設的確定 解 研究者抽檢的意圖是傾向于證實2006年的新生兒平均體重有無差別 建立的原假設和備擇假設為H0 3190H1 500 13 雙側檢驗與單側檢驗 14 備擇假設沒有特定的方向性 并含有符號 的假設檢驗 稱為雙側檢驗或雙尾檢驗 two tailedtest 備擇假設具有特定的方向性 并含有符號 或 稱為右側檢驗 雙側檢驗與單側檢驗 15 雙側檢驗與單側檢驗 假設的形式 16 二 選擇適當?shù)臋z驗統(tǒng)計量 17 什么是檢驗統(tǒng)計量 teststatistic 1 根據(jù)樣本觀測結果計算得到的 并據(jù)以對原假設和備擇假設作出決策的某個樣本統(tǒng)計量2 對樣本估計量的標準化依據(jù)原假設H0為真點估計量的抽樣分布 確定適當?shù)臋z驗統(tǒng)計量 18 1 選擇統(tǒng)計量時 需考慮 是大樣本還是小樣本總體方差已知還是未知2 檢驗統(tǒng)計量的基本形式為 確定適當?shù)臋z驗統(tǒng)計量 0為被假設的參數(shù)值 即總體均值 三 規(guī)定顯著性水平 計算臨界值 拒絕域 20 顯著性水平 significantlevel 什么是顯著性水平 1 是一個概率值2 原假設為真時 拒絕原假設的概率被稱為抽樣分布的拒絕域3 表示為 alpha 常用的 值有0 01 0 05 0 104 由研究者事先確定 21 拒絕域 什么是拒絕域 rejectionregion 能夠拒絕原假設的檢驗統(tǒng)計量的所有可能取值范圍區(qū)域大小由顯著性水平 決定什么是臨界值 criticalvalue 根據(jù)給定的顯著性水平確定的拒絕域的邊界值常用的 值有0 01 0 05 0 10查表得出相應的臨界值z 或z 2 t 或t 2 22 顯著性水平和拒絕域 雙側檢驗 23 顯著性水平和拒絕域 雙側檢驗 接受域 觀察到的樣本統(tǒng)計量 24 雙側檢驗 顯著性水平和拒絕域 接受域 觀察到的樣本統(tǒng)計量 觀察到的樣本統(tǒng)計量 25 單側檢驗 顯著性水平和拒絕域 26 左側檢驗 顯著性水平和拒絕域 接受域 27 左側檢驗 顯著性水平和拒絕域 接受域 觀察到的樣本統(tǒng)計量 28 右側檢驗 顯著性水平和拒絕域 接受域 29 右側檢驗 顯著性水平和拒絕域 接受域 觀察到的樣本統(tǒng)計量 30 四 作出統(tǒng)計決策 決策規(guī)則給定顯著性水平 查表得出相應的臨界值z 或z 2 t 或t 2將檢驗統(tǒng)計量的值與 水平的臨界值進行比較作出決策雙側檢驗 統(tǒng)計量 臨界值 拒絕H0左側檢驗 統(tǒng)計量 臨界值 拒絕H0右側檢驗 統(tǒng)計量 臨界值 拒絕H0 31 利用P值進行決策 32 什么是P值 P value 是一個概率值如果原假設為真 P 值是抽樣分布中大于或小于樣本統(tǒng)計量的概率左側檢驗時 P 值為曲線上方小于等于檢驗統(tǒng)計量部分的面積右側檢驗時 P 值為曲線上方大于等于檢驗統(tǒng)計量部分的面積被稱為觀察到的 或實測的 顯著性水平H0能被拒絕的最小值 33 雙側檢驗的P值 34 左側檢驗的P值 35 右側檢驗的P值 36 利用P值進行檢驗 決策準則 單側檢驗若p 值 不拒絕H0若p 值 2 不拒絕H0若p 2 值 2 拒絕H0 37 假設檢驗結論的表述 假設檢驗的目的就在于試圖找到拒絕原假設的理由 而不在于證明什么是正確的拒絕原假設時結論是清楚的例如 H0 3190 拒絕H0時 我們可以說 3190當不拒絕原假設時并非肯定原假設含義是 不否定原假設 或 保留原假設 例如 當不拒絕H0 3190 我們并未說它就是3190 但也未說它不是3190 我們只能說樣本提供的證據(jù)還不足以推翻原假設 38 三 假設檢驗中的兩類錯誤 決策風險 39 假設檢驗中的兩類錯誤 1 第 類錯誤 棄真錯誤 原假設為真時拒絕原假設第 類錯誤的概率記為 被稱為顯著性水平2 第 類錯誤 取偽錯誤 原假設為假時未拒絕原假設第 類錯誤的概率記為 Beta 40 如 某學生數(shù)學成績在某次考試中遠超之前 老師不得不承認他的數(shù)學水平有了顯著提高 但這時教師犯了第一類錯誤 即拒絕了 該生水平沒有顯著變化 這一正確假設 再如 還是這名學生 經過了長時間的努力后 他的數(shù)學水平實際上已經顯著提高了 但是考試的時候沒有發(fā)揮好 比以前沒有多少提高 老師就只能認為該生的數(shù)學水平沒有顯著的提高 這時教師犯的是第二類錯誤 即接受了 該生成績沒有顯著變化 這一錯誤的假設 41 42 H0 無罪 假設檢驗中的兩類錯誤 決策結果 假設檢驗就好像一場審判過程 統(tǒng)計檢驗過程 錯誤和 錯誤的關系 44 總體均值的檢驗 作出判斷 樣本容量n 45 謝謝 46