第6章 假设检验--林爱华.ppt

第六章假设检验基础
林爱华
中山大学公共卫生学院
医学统计与流行病学系
第一节假设检验的概念与原理
假设检验(hypothesis testing): 对总体提出一个假设,通过样本数据去推断是否拒绝这一假设。
一、假设检验的思维逻辑
例成年男性肺炎患者与男性健康成人的血红蛋白有无区别?研究时随机抽取两个样本:
成年男性肺炎患者的血红蛋白(g/dl )测量值:
,,,,,,,,,;
(g/dl)
男性健康成人的血红蛋白(g/dl )测量值:
,,,,,,,,,
(g/dl )
样本造成这种差别的原因可能有两种:
(1)成年男性肺炎患者的血红蛋白含量确实不同于男性健康成人;存在本质上的差异,两总体不相等。
(2) 抽样误差,两总体相等。
需进行假设检验!
二、假设检验的基本步骤
例6-1 在某市城区6所小学按概率抽样方法抽取了400名小学生进行视力干预方法研究。基线调查时,干预组200人,屈光度的均数为-,;对照组200人,屈光度的均数为-,,试问干预组和对照组小学生屈光度在基线时总体均数有无差别?
1. 建立检验假设,确定检验水准:
零假设(null hypothesis),又称原假设,记为H0 。
H0: ,即:干预组小学生和对照组小学生屈光度的总体均数相等。
对立假设(alternative hypothesis),又称备择假设,记为H1 。
H1 : 或者: ,
2. 计算检验统计量:
根据样本数据计算相应的统计量。
例6-1根据资料的设计类型应选择Z检验,所用 Z检验的统计量为:
如何决策?如果在H0成立时,当前情形是不大可能发生的,则拒绝H0
如何识别是否不大可能?规定一个“小”的概率α,称检验水准(size of a test)
若当前值在临界值Zα或Zα/2 之外,或者若Z 的当前值之外的尾部面积 P小于α或α/2,当前情形是不大可能发生的。
3. 确定 P值,做出推断:
查附录三附表2( t界值表最后一行为Z界值表,)得到,按水准拒绝 H0,差异有统计学意义,可认为干预组和对照组小学生屈光度的总体均数不同。