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双侧检验的p值和单侧检验_单侧检验和双侧检验单侧检验和双侧检验.ppt

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发表于 2022-9-24 07:11:00 来自手机 | 显示全部楼层 |阅读模式 <
单侧检验和双侧检验单侧检验和双侧检验
医学统计学及其软件包 上海第二医科大学 生物统计教研室 第一节 医学统计学 第一节 医学统计学 1.统计学 (statistics):收集,整理和分析带有随机性的数据。 2.医学统计学 (medical statistics):统计学的原理和方法在医学和生物学中的应用。 第一节 医学统计学 医学统计学的主要内容有: 1.统计研究设计 2.统计描述 3.统计推断 4.研究联系 5.研究分类,鉴别 6.研究检测 统计研究设计 1.估计研究对象的数量(样本大小估计) 2.跟据研究目的确定对照的类型 3.保证随机化和双盲原则的贯彻 4.跟据研究目的确定主要和次要考核指标 5.如何收集和汇总数据以保证数据质量 6.如何进行统计分析 统计研究设计 1.调查研究或观察性研究(observational study) 2.实验研究(experimental study) 统计描述(statistical discription) ? 统计描述指用统计指标、统计表、统计图等方法,对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述。 统计推断(statistical inference) 统计推断指用样本推断总体。 总体(population):一个统计问题所研究对象的全体。 总体中每一个研究对象称为个体(individual)。 有限总体:有确定的时间和空间范围,总体内观察单 位是有限的。 无限总体:没有时间和空间范围限制,因而观察单位 数无限。 样本(sample):按随机的方式从总体中抽取若干个 体构成一个样本。 参数(parameter) :用于描述总体分布的数字特征 的量。如:?,?,? 统计量(statistics):不包含总体中任何未知参数的 样本指标和样本数据的函数。如: ,S,P 1.参数估计(estimation of parameter) 根据总体中所抽得的样本,由样本统计量估计总体分布中的未知参数。可分为点估计和区间估计。 1)点估计(point estimation):选择一个适当的样本统计量作为总体参数的估计值称为点估计。 统计推断(statistical inference) 2)区间估计(interval estimation):根据一定的精确度要求,确定一个概率水平,由样本统计量计算出一个适当的区间作为未知总体参数真值所在的范围,称为区间估计。称此概率水平为可信度,或置信度,或可信水平,或置信水平( confidence level)。所估计的区间称为可信区间或置信区间(confidence interval),区间的端点称为可信限(confidence limit),有上限,下限之分。 例如,估计用某方法治疗某病的治愈率。从患某病的病人总体中随机抽得100例病人进行治疗,治愈50例,则可得样本治愈率为50%。总体治愈率的点估计为50%。总体治愈率区间估计,当可信度为95%时,总体治愈率的95%可信区间为40%~60%。当可信度为99%时,总体治愈率的99%可信区间为37%~63%。 统计推断(statistical inference) 统计推断(statistical inference) 2.假设检验(hypothesis testing) 又称显著性检验(significance testing)。 先对总体的参数或分布作出某种假设,例如总体为正态分布,两个总体均数相等,两总体率相等,然后检验这个假设成立的可能性大小,作出推断。 ? ? 统计推断(statistical inference) 无效假设(null hypothesis)H0 : π1=π2 备择假设(alternative hypothesis) H1 :π1≠π2 然后根据检验假设, π1=π2=70%,成立的情况 下,计算由于抽样误差得到目前样本及更极端情况 的可能性大小。本例用卡方检验,得到检验统计量 χ2=9.524,根据检验统计量的分布计算概率(可 能性大小)P值,P=0.002,可能性很小。 统计推断(statistical inference) 概率论认为:在一次试验中小概率事件不可能发生。 在统计中,一般公认为P≤0.05为小概率。本例P=0.002<0.05,因此可认为假如π1=π2,即使抽样误差也不可能得到目前样本,于是检验假设, π1=π

来源:https://blog.csdn.net/weixin_31119637/article/details/111910382
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